浅析MySQL索引

相当于

SELECT ... WHERE pub_date BETWEEN ‘2005-01-01‘ and ‘2005-03-31‘;

怎么建立索引

• 总结业务场景，分析出最常用的会在where中出现的字段

比如以我们的项目而言，instance_name，user_id， check_date出现的频率最高，所以这三个字段肯定需要建立索引。通过这样的索引，可以避免全表查找。

• 数据维度势

维度就是说表中容纳的非重复值的个数。我们尽量应该选择一些区分度高的，区分度＝count(distinct col)/count(*)，按照美团的博客来讲，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录。

• 不要滥用索引

由于在写入数据时，不仅要求写到数据行，还会影响所有的索引。所以索引建立越多，就会导致写入速度越慢。此外，索引会占据磁盘空间。

• 为字符串的前缀编索引

短索引可以减少索引空间，从而加快速度。

• 复合索引

比如地址，Province, City，通过这两个值得组合来建立索引。

• 最左前缀匹配

mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

• 不要把索引列加入计算

尽量不要在where中的“=”的左边，进行计算。

怎么查询

1. 在where，order by语句中使用索引
2. 避免在where中去使用数据维度势低的，比如sex，isDeleted等
3. 如果是数字型字段，则使用数字类型
4. 尽量不要使用!=， like或者>, <，引擎可能会进行全表搜索，考虑使用between，union等来替代。

使用Explain来优化SQL

先大概解释下Explain返回的字段名吧。

具体可参考MySQL Explain。

截止目前，我们进行的都是单表查询，接下来看看多表的。

先来复习下left join，right join, inner join, outer join：

Ref:

1. 美团点评团队
2. MySQL技术内幕

浅析MySQL索引

标签：col   str   where   sel   distinct   mys   第一个   count   先来