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Mysql索引规范整理

使用索引优点

  • 有效缩短数据的检索时间;
  • 加快表与表之间的连接;
  • 建立索引的列可以保证行的唯一性;

使用索引缺点

  • 创建和维护索引需要时间成本,随着表数据量的增大而增大;
  • 创建和维护索引需要空间成本,随着表数据量的增大而增大;
  • 会降低表的增删改的效率,因为每次数据的增删改都会进行索引的动态维护,导致时间变长;

表加索引的原则

  • 数据库表数据量很大,查询时需要索引加快搜索速度;
  • 多表联合查询的约束字段需要加索引;
  • 需要排序(如创建/变更时间倒叙)和分组的字段需加索引;

表字段索引的原则

  • 越小的字段类型越好;因为越小的字段在磁盘、内存的占用空间也小;
  • 简单的数据类型更好;整型数据比起字符,处理开销更小。
  • 尽量避免字段为null;因为null字段很难进行查询优化,可以使用0或空字符串代替;
  • 尽量是唯一的字段;如“性别”这类字段数据重复性很高,没有必要加索引;

索引规范整理

序号 规范 说明
1 【强制】业务上具有唯一特性的字段,即使是多个字段的组合,也必须检查唯一索引。 不要以为唯一索引影响了 insert 速度,这个速度损耗可以忽略,但提高查找速度是明 显的; 另外,即使在应用层做了非常完善的校验控制,只要没有唯一索引,根据墨菲定律,必然有脏数据产生。
2 【强制】超过三个表禁止 join。需要 join 的字段,数据类型必须绝对一致; 多表关联查询时,保证被关联的字段需要有索引。 即使双表 join 也要注意表索引、 SQL 性能。
3 【强制】在 varchar 字段上建立索引时,必须指定索引长度,没必要对全字段建立索引,根据实际文本区分度决定索引长度即可 索引的长度与区分度是一对矛盾体,一般对字符串类型数据,长度为 20 的索引,区分度会高达 90%以上,可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定
4 【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊,如果需要请走搜索引擎来解决。 索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性,如果左边的值未确定,那么无法使用此索引
5 【推荐】如果有 order by的场景,请注意利用索引的有序性。 order by 最后的字段是组合索引的一部分,并且放在索引组合顺序的最后,避免出现 file_sort(文件排序)的情况,影响查询性能。 正例: where a=? and b=? order by c; 索引: a_b_c。
反例: 索引中有范围查找,那么索引有序性无法利用,如: WHERE a>10 ORDER BY b; 索引 a_b 无法排序。
6 【推荐】建组合索引的时候,区分度最高的在最左边。 存在非等号和等号混合时,在建索引时,请把等号条件的列前置。如: where c>? and d=? 那么即使 c 的区分度更高,也必须把 d 放在索引的最前列, 即索引 idx_d_c。
7 【参考】创建索引时避免有如下极端误解
1) 宁滥勿缺。 认为一个查询就需要建一个索引。 **
2) 宁缺勿滥。 认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。 **
3) 抵制惟一索引。 认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。 **
文章作者: 海东青
文章链接: https://haohaogit.github.io/2020/06/24/Mysql%E7%B4%A2%E5%BC%95%E8%A7%84%E8%8C%83%E6%95%B4%E7%90%86/
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