MySQL索引优化：提升查询性能的关键

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"MySQL5.6官方文档的8.3章节主要讨论了数据库优化与索引的使用，包括如何使用索引、主键的作用、外键的运用、单列索引、多列索引的验证、InnoDB和MyISAM的索引统计收集，以及B-树和哈希索引的比较。" 在数据库优化中，索引扮演着至关重要的角色，尤其对于提升SELECT操作的性能。8.3.1章节《How MySQL Uses Indexes》指出，索引通过创建在查询中测试的列上，可以作为指向表行的指针，加快查询速度，快速定位满足WHERE子句条件的行，并获取相应行的其他列值。MySQL支持对所有数据类型创建索引，这意味着无论是数值、字符串还是日期时间类型的数据，都可以通过索引来加速查询。然而，创建过多的索引并非总是有益的。8.3.2章节《Using Primary Keys》提到，主键是确保数据唯一性的关键，它自动创建一个索引，用于快速访问记录。而8.3.3章节《Using Foreign Keys》阐述了外键在关联不同表数据时的用途，虽然它们也有助于查询优化，但同时也增加了数据维护的复杂性，因为每次插入、更新或删除操作都需要维护对应的索引。 8.3.4章节《ColumnIndexes》和8.3.5章节《Multiple-Column Indexes》分别讨论了单列索引和多列索引。单列索引针对单一列，而多列索引适用于涉及多个列的查询条件，能够更精细地匹配查询模式。选择正确的索引组合是优化的关键。 8.3.6章节《Verifying Index Usage》介绍了如何验证索引的使用情况，这对于分析查询性能和调整索引策略至关重要。8.3.7章节《InnoDB and MyISAM Index Statistics Collection》则比较了InnoDB和MyISAM两种存储引擎在收集索引统计信息上的差异，这对理解不同存储引擎的性能表现有指导意义。最后，8.3.8章节《Comparison of B-Tree and Hash Indexes》对比了B-树和哈希索引的优缺点。B-树索引适合范围查询和排序，而哈希索引则在等值查询时速度更快。选择哪种类型的索引取决于查询的特性和数据的分布。优化数据库性能需要在索引数量、类型和使用策略之间找到平衡，同时考虑存储引擎的特性，以实现快速的查询速度和高效的数据库管理。

索引对小表的查询，或者要统计大表的绝大部分行数据时是次要的。当一个查询需要访问大

部分的数据时，顺序读表记录要快于通过索引的方式。顺序都可以最小化磁盘的寻找操作，

即使不是所有的行记录都是查询所需要的。详见 Section 8.2.1.21, “How to Avoid Full Table

Scans”。

8.3.2 Using Primary Keys

The primary key for a table represents the column or set of columns that you use in your most

vital queries. It has an associated index, for fast query performance. Query performance benefits

from the NOT NULL optimization, because it cannot include any NULL values. With the InnoDB

storage engine, the table data is physically organized to do ultra-fast lookups and sorts based on

the primary key column or columns.

表的主键所使用的列或者一组列，是你查询中至关重要的部分。通过相关联的索引，能够快

速提升查询的性能。这其中主要的优势来自于 NOT NULL 的优化，因为主键列里是能有 NULL

值得。在 InnoDB 存储引擎里，表里的数据是在物理上是以主键列的顺序排列的，这样的组

织能够达到超快查找的效果。

If your table is big and important, but does not have an obvious column or set of columns to use

as a primary key, you might create a separate column with auto-increment values to use as the

primary key. These unique IDs can serve as pointers to corresponding rows in other tables when

you join tables using foreign keys.

如果你的表很大也很重要，但是有没有明显了列可以作为主键使用，那你可以创建一个自动

增长的列作为主键使用。当你对使用外键进行 join 时，这些唯一的 id 还可以作为其他表相

关行的指针。

8.3.3 Using Foreign Keys

If a table has many columns, and you query many different combinations of columns, it might be

efficient to split the less-frequently used data into separate tables with a few columns each, and

relate them back to the main table by duplicating the numeric ID column from the main table.

That way, each small table can have a primary key for fast lookups of its data, and you can query

just the set of columns that you need using a join operation. Depending on how the data is

distributed, the queries might perform less I/O and take up less cache memory because the

relevant columns are packed together on disk. (To maximize performance, queries try to read as

few data blocks as possible from disk; tables with only a few columns can fit more rows in each

data block.)

如果你的表很多的列，你的查询使用的也是很多不同列的组合，那么可以把不频繁使用的数

据分开放到一些表里面，然后在通过复制的 id 列在和原表进行关联，这样可能会更有效。

那样，每个小的表都有主见可以快速查找它们自身的数据，你也可以对它们进行 join 查询。

基于分布式的数据，查询就会执行更少的 I/O 操作，占用更少的内存，因为相关联的列在磁

盘上被封装在了一起。（为了最大化的性能，查询应该尽可能少地从磁盘读取数据块；少数

的列能够让每个数据块存放更多的数据行。）

8.3.4 Column Indexes

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