MySQL索引与查询优化详解

"MySQL基本知识点梳理和查询优化" MySQL是世界上最受欢迎的关系型数据库管理系统之一，尤其在Web开发领域中被广泛使用。这篇文档主要涵盖了MySQL的一些关键知识点和查询优化技巧，适用于有一定MySQL基础的开发人员。 一、索引相关 1. 索引基数：基数是指数据列中不同值的数量，基数高意味着重复值少，索引效率更高。如果列的值分布均匀，如性别列只有"M"和"F"，则索引效果不佳，因为查询优化器可能会选择全表扫描。通常，当一个值出现的频率超过30%时，索引可能被忽视。 2. 索引失效的原因： - 对索引列进行运算或比较，如使用算术符号、逻辑运算符或模糊匹配。 - 类型不匹配，如将数字与varchar类型的字段比较。 - 使用内部函数，应考虑创建基于函数的索引，MySQL 8.0开始支持函数索引，早期版本可通过虚拟列解决。 - 使用OR条件，MySQL通常不会同时使用多个OR条件中的索引，除非为每个列单独建立索引。 - 字符串类型字段的查询条件未使用引号包裹，会导致索引失效。 - B-tree索引不支持IS NULL查询，而IS NOT NULL查询可以，位图索引则对两者都支持。 - 组合索引遵循最左前缀原则，即查询必须从索引的最左侧列开始。 二、查询优化 1. 确保根据业务需求创建索引，重点关注频繁执行的查询语句。 2. 选择区分度高的列作为索引，区分度可通过COUNT(DISTINCT column) / COUNT(*)计算。 3. 避免全表扫描，合理利用覆盖索引，即查询只涉及索引列，避免回表操作。 4. 使用EXPLAIN分析查询计划，理解执行过程，找出潜在的性能瓶颈。 5. 使用JOIN时，确保JOIN条件使用索引，并且主键和外键匹配的数据类型一致。 6. 避免在WHERE子句中使用NOT IN和IN操作符，可以尝试转化为 EXISTS 或者 NOT EXISTS 来利用索引。 7. 尽量减少子查询，有时可以改写为JOIN操作，或者使用临时表。 8. 注意数据类型的选择，例如，日期时间类型应优先选择TIMESTAMP而非DATETIME，因为前者在存储上更节省空间。 9. 分析慢查询日志，找出执行时间过长的查询并优化。 优化MySQL查询涉及到多个方面，包括正确的索引设计、SQL语句的编写技巧以及数据库架构的设计。通过持续学习和实践，开发者可以提高数据库性能，提供更流畅的应用体验。