MySQL 索引 – 索引数量多少才够

MySQL索引是MySQL数据库中非常重要的组成部分。索引可以帮助加快表的查询和更新速度，并且可以在遇到大量数据时提高数据库的性能。然而，对于索引数量的限制常常让许多开发者困惑：索引数量多少才算得上“充足”？

在这篇文章中，我们将讨论MySQL索引的相关知识，为开发者解决这个问题。

阅读更多：MySQL 教程

什么是MySQL索引？

MySQL索引是MySQL数据库中的一种数据结构，可以帮助数据库管理系统( DBMS )更快地查找、分析和处理数据。索引通常包含一个或多个数据列，以便能对不同数据查询进行高效筛选和排序。

在MySQL中，常见的索引类型包括:

B-tree索引（默认索引类型）
哈希索引
空间索引
全文索引

在这里，我们主要关注MySQL中默认的B-Tree索引。

B-Tree索引是如何工作的？

B-Tree是一种自平衡数据结构，用来存储有序数据，其单页通常存储多个节点。因此B-Tree的查询效率非常高，并且支持高效的值查找、插入和删除。B-Tree索引通常对于生成树形索引非常有效。

当使用B-Tree索引时，每个索引条目由键值和数据记录指针键值（行的ID）组成。DBMS按照特定的算法将键值插入到索引中，并在表中创建索引目录。此目录由B-Tree的节点形成，这些节点在磁盘上存储，并且按层次结构组织。每个节点通常包含多个键（也称为节点分值），以及与这些键值相关的行的数据。

在B-Tree索引中，每个节点包含多个键值，并指向不同的数据行。根据在树高中所处的位置，每个节点或存储指向父节点的指针，或作为叶子节点沟通存储。这种结构可以确保非常快速的查找和更新速度，同时避免了需要扫描整个表的问题。

索引的优点和缺点

优点：

索引可以加快查询速度。
索引可以提高数据集的性能和响应时间。
索引可以优化多表查询语句。
索引可以大大减少查询所需的工作量。

缺点：

每个索引需要磁盘空间，一旦索引过多，磁盘空间将会有限。
增加、删除和修改行的时候，会降低更新性能和增加锁竞争。
过多的索引可能会降低INSERT和UPDATE语句的性能，因为需要对每个索引进行更新。

综合以上优缺点，可以看出，如果正确使用索引，可以实现高效的数据库表操作。因此开发者通常根据实际需要来决定索引类型和数量。接下来，我们将讨论索引数量的最佳实践。

MySQL索引最佳实践

每个表至少一个主键

对于每个表，最好定义一个或多个主键。主键是唯一标识表中每行记录的一列或一组列。使用主键可以帮助数据库更快地找到需要更新或删除的行，同时也可以保证自然有序的插入，从而避免产生碎片。

例如，我们有一个用户表，包括字段id、name和age，我们可以将id定义为主键：

CREATE TABLE users (
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50) NOT NULL,
  age INT
);

在这个例子中，id被指定为主键，并定义为AUTO_INCREMENT，这意味着每次插入新记录时，id的值将自动增加一。

尽量避免过多的索引

虽然索引可以提高读取速度，但过多的索引会增加磁盘空间占用，同时也会降低INSERT、DELETE、UPDATE等DML操作的性能。因此，应该尽量避免过多的索引。

一般来说，大多数表只需要2-3个索引就足够了。如果需要更多的索引，需要根据实际需求来确定，同时应该特别注意增加索引对性能的影响。

对频繁分组和排序的字段创建索引

对于经常用于分组和排序的字段，可以创建索引来提高查询速度。例如，对于以下表：

CREATE TABLE orders (
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  product VARCHAR(50) NOT NULL,
  amount INT NOT NULL,
  date DATE NOT NULL
);

如果我们经常通过日期来查询订单，那么可以给date字段创建索引，这样可以加快查询速度：

CREATE INDEX idx_order_date ON orders (date);

尽量多使用前缀索引

对于文本类型的字段，可以使用前缀索引来减少索引的大小并提高查询速度。前缀索引是只使用字段的前几个字符来创建索引。

例如，我们有一个posts表，包含title和content两个字段，我们可以只对这两个字段的前10个字符创建索引：

CREATE INDEX idx_post_title ON posts (title(10));
CREATE INDEX idx_post_content ON posts (content(10));

使用前缀索引可以减少索引的大小，从而提高查询速度。

定期清理无用索引

当表发生结构变化时，例如字段的添加、删除或修改操作，可能导致原来的一些索引变得无用。此时，需要对这些无用索引进行清理，以避免索引数量的不必要增加，从而导致性能下降。

可以使用以下语句来检查无用索引：

SELECT * 
FROM information_schema.statistics 
WHERE table_schema = 'database_name' AND 
      non_unique = 1 AND 
      INDEX_NAME NOT IN 
          (SELECT DISTINCT INDEX_NAME 
           FROM information_schema.KEY_COLUMN_USAGE 
           WHERE table_schema = 'database_name');

该语句将返回当前数据库中的无用索引列表，根据实际情况选择删除。

对大型表使用分区表

对于大型的表，可以使用分区表来加速查询和管理数据。分区表是将数据分解为更小和更易管理的部分，每个部分都可以单独处理。分区表可以加速大型表的查询速度，同时也可以更有效地管理数据。

例如，我们创建一个orders表，其中包含2000万条记录，如果需要经常根据日期查询，可以使用分区表来加速查询：

CREATE TABLE orders (
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  product VARCHAR(50) NOT NULL,
  amount INT NOT NULL,
  date DATE NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id, date)
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(date)) (
  PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2016),
  PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2017),
  PARTITION p2 VALUES LESS THAN(2018),
  PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);