铁汁，MySQL索引优化规则送你！！

来源：这里教程网时间：2026-02-28 13:32:45 作者：

今天mysql教程栏目为大家介绍mysql的索引优化规则。

铁汁，MySQL索引优化规则送你！！

前言

索引的相信大家都听说过，但是真正会用的又有几人？平时工作中写SQL真的会考虑到这条SQL如何能够用上索引，如何能够提升执行效率？ 此篇文章详细的讲述了索引优化的几个原则，只要在工作中能够随时应用到，相信你写出的SQL一定是效率最高，最牛逼的。 文章的脑图如下：

索引优化规则

1、like语句的前导模糊查询不能使用索引

select * from doc where title like '%XX'；   --不能使用索引select * from doc where title like 'XX%'；   --非前导模糊查询，可以使用索引复制代码

因为页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要可以使用搜索引擎来解决。

2、union、in、or 都能够命中索引，建议使用 in

union
能够命中索引，并且MySQL 耗费的 CPU 最少。

select * from doc where status=1union allselect * from doc where status=2;复制代码

in
能够命中索引，查询优化耗费的 CPU 比
union all
多，但可以忽略不计，一般情况下建议使用
in
。

select * from doc where status in (1, 2);复制代码

or
新版的 MySQL 能够命中索引，查询优化耗费的 CPU 比
in
多，不建议频繁用
or
。

select * from doc where status = 1 or status = 2复制代码

补充：有些地方说在
where
条件中使用
or
，索引会失效，造成全表扫描，这是个误区：

①要求
where
子句使用的所有字段，都必须建立索引；
②如果数据量太少，mysql制定执行计划时发现全表扫描比索引查找更快，所以会不使用索引；
③确保mysql版本
5.0
以上，且查询优化器开启了
index_merge_union=on
, 也就是变量
optimizer_switch
里存在
index_merge_union
且为
on
。

3、负向条件查询不能使用索引

负向条件有：
!=
、
、
not in
、
not exists
、
not like
等。
例如下面SQL语句：

select * from doc where status != 1 and status != 2;复制代码

可以优化为 in 查询：

select * from doc where status in (0,3,4);复制代码

4、联合索引最左前缀原则

如果在
(a,b,c)
三个字段上建立联合索引，那么他会自动建立
a
|
(a,b)
|
(a,b,c)
组索引。
登录业务需求，SQL语句如下：

select uid, login_time from user where login_name=? andpasswd=?复制代码

可以建立
(login_name, passwd)
的联合索引。因为业务上几乎没有
passwd
的单条件查询需求，而有很多
login_name
的单条件查询需求，所以可以建立
(login_name, passwd)
的联合索引，而不是
(passwd, login_name
)。下面的 SQL 语句也可以命中
(login_name, passwd)
这个联合索引：

select uid, login_time from user where passwd=? andlogin_name=?复制代码

但还是建议
where
后的顺序和联合索引一致，养成好习惯。

5、不能使用索引中范围条件右边的列（范围列可以用到索引），范围列之后列的索引全失效

范围条件有：
、>=、between
等。 索引最多用于一个范围列，如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。 假如有联合索引
(empno、title、fromdate)
，那么下面的 SQL 中
emp_no
可以用到索引，而
title
和
from_date
则使用不到索引。

select * from employees.titles where emp_no < 10010' and title='Senior Engineer'and from_date between '1986-01-01' and '1986-12-31'复制代码

6、不要在索引列上面做任何操作（计算、函数），否则会导致索引失效而转向全表扫描

例如下面的 SQL 语句，即使
date
上建立了索引，也会全表扫描：

select * from doc where YEAR(create_time) <= '2016';复制代码

可优化为值计算，如下：

select * from doc where create_time <= '2016-01-01';复制代码

比如下面的 SQL 语句：

select * from order where date < = CURDATE()；复制代码

可以优化为：

select * from order where date < = '2018-01-2412:00:00';复制代码

7、强制类型转换会全表扫描

字符串类型不加单引号会导致索引失效，因为mysql会自己做类型转换,相当于在索引列上进行了操作。 如果
phone
字段是
varchar
类型，则下面的 SQL 不能命中索引。

select * from user where phone=13800001234复制代码

可以优化为：

select * from user where phone='13800001234';复制代码

8、更新十分频繁、数据区分度不高的列不宜建立索引

更新会变更 B+ 树，更新频繁的字段建立索引会大大降低数据库性能。
“性别”这种区分度不大的属性，建立索引是没有什么意义的，不能有效过滤数据，性能与全表扫描类似。
一般区分度在80%以上的时候就可以建立索引，区分度可以使用
count(distinct(列名))/count(*)
来计算。

9、利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表，减少select * 的使用

覆盖索引：查询的列和所建立的索引的列个数相同，字段相同。 被查询的列，数据能从索引中取得，而不用通过行定位符 row-locator 再到 row 上获取，即“被查询列要被所建的索引覆盖”，这能够加速查询速度。 例如登录业务需求，SQL语句如下。

Select uid, login_time from user where login_name=? and passwd=?复制代码

可以建立
(login_name, passwd, login_time)
的联合索引，由于
login_time
已经建立在索引中了，被查询的
uid
和
login_time
就不用去
row
上获取数据了，从而加速查询。

10、索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有
NULL
值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时，尽量使用
not null
约束以及默认值。

11、is null, is not null无法使用索引

12、如果有order by、group 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 的情况，影响查询性能。

例如对于语句
where a=? and b=? order by c
，可以建立联合索引
(a,b,c)
。

如果索引中有范围查找，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。

13、使用短索引（前缀索引）

对列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个
CHAR(255)
的列，如果该列在前
10
个或
20
个字符内，可以做到既使得前缀索引的区分度接近全列索引，那么就不要对整个列进行索引。因为短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作，减少索引文件的维护开销。可以使用
count(distinct leftIndex(列名, 索引长度))/count(*)
来计算前缀索引的区分度。
但缺点是不能用于
ORDER BY
和
GROUP BY
操作，也不能用于覆盖索引。
不过很多时候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。

14、利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景

MySQL 并不是跳过
offset
行，而是取
offset+N
行，然后返回放弃前 offset 行，返回 N 行，那当 offset 特别大的时候，效率就非常的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行 SQL 改写。示例如下，先快速定位需要获取的
id
段，然后再关联:

selecta.* from 表1 a,(select id from 表1 where 条件 limit100000,20 ) b where a.id=b.id；复制代码

15、如果明确知道只有一条结果返回，limit 1 能够提高效率

比如如下 SQL 语句：

select * from user where login_name=?;复制代码

可以优化为：

select * from user where login_name=? limit 1复制代码

自己明确知道只有一条结果，但数据库并不知道，明确告诉它，让它主动停止游标移动。

16、超过三个表最好不要 join

需要 join 的字段，数据类型必须一致，多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。
例如：
left join
是由左边决定的，左边的数据一定都有，所以右边是我们的关键点，建立索引要建右边的。当然如果索引在左边，可以用
right join
。

17、单表索引建议控制在5个以内

18、SQL 性能优化 explain 中的 type：至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，如果可以是 consts 最好

consts
：单表中最多只有一个匹配行（主键或者唯一索引），在优化阶段即可读取到数据。

ref
：使用普通的索引
（Normal Index）
。

range
：对索引进行范围检索。
当
type=index
时，索引物理文件全扫，速度非常慢。

19、业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引

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。

20.创建索引时避免以下错误观念

索引越多越好，认为需要一个查询就建一个索引。

宁缺勿滥，认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。

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。

过早优化，在不了解系统的情况下就开始优化。

索引选择性与前缀索引

既然索引可以加快查询速度，那么是不是只要是查询语句需要，就建上索引？答案是否定的。因为索引虽然加快了查询速度，但索引也是有代价的：索引文件本身要消耗存储空间，同时索引会加重插入、删除和修改记录时的负担，另外，MySQL在运行时也要消耗资源维护索引，因此索引并不是越多越好。一般两种情况下不建议建索引。
第一种情况是表记录比较少，例如一两千条甚至只有几百条记录的表，没必要建索引，让查询做全表扫描就好了。至于多少条记录才算多，这个个人有个人的看法，我个人的经验是以2000作为分界线，记录数不超过 2000可以考虑不建索引，超过2000条可以酌情考虑索引。
另一种不建议建索引的情况是索引的选择性较低。所谓索引的选择性（Selectivity），是指不重复的索引值（也叫基数，Cardinality）与表记录数（#T）的比值：

Index Selectivity = Cardinality / #T复制代码

显然选择性的取值范围为
(0, 1]``，选择性越高的索引价值越大，这是由
B+Tree
的性质决定的。例如，
employees.titles
表，如果
title`字段经常被单独查询，是否需要建索引，我们看一下它的选择性：

SELECT count(DISTINCT(title))/count(*) AS Selectivity FROM employees.titles;
+-------------+| Selectivity |
+-------------+|      0.0000 |
+-------------+复制代码

title
的选择性不足
0.0001
（精确值为0.00001579），所以实在没有什么必要为其单独建索引。
有一种与索引选择性有关的索引优化策略叫做前缀索引，就是用列的前缀代替整个列作为索引key，当前缀长度合适时，可以做到既使得前缀索引的选择性接近全列索引，同时因为索引key变短而减少了索引文件的大小和维护开销。下面以
employees.employees
表为例介绍前缀索引的选择和使用。
假设employees表只有一个索引，那么如果我们想按名字搜索一个人，就只能全表扫描了：

EXPLAIN SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido';
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+| id | select_type | table     | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows   | Extra       |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+|  1 | SIMPLE      | employees | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 300024 | Using where |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+复制代码

如果频繁按名字搜索员工，这样显然效率很低，因此我们可以考虑建索引。有两种选择，建
<first_name></first_name>
或
<first_name last_name></first_name>
，看下两个索引的选择性：

SELECT count(DISTINCT(first_name))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+-------------+| Selectivity |
+-------------+|      0.0042 |
+-------------+SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, last_name)))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+-------------+| Selectivity |
+-------------+|      0.9313 |
+-------------+复制代码

<first_name></first_name>
显然选择性太低，`
<first_name last_name></first_name>
选择性很好，但是
first_name
和
last_name
加起来长度为
30
，有没有兼顾长度和选择性的办法？可以考虑用first_name和last_name的前几个字符建立索引，例如
<first_name left></first_name>
，看看其选择性：

SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 3))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+-------------+
| Selectivity |
+-------------+
|      0.7879 |
+-------------+复制代码

选择性还不错，但离0.9313还是有点距离，那么把last_name前缀加到4：

SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 4))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+-------------+| Selectivity |
+-------------+|      0.9007 |
+-------------+复制代码

这时选择性已经很理想了，而这个索引的长度只有
18
，比
<first_name last_name></first_name>
短了接近一半，我们把这个前缀索引建上：

ALTER TABLE employees.employees
ADD INDEX `first_name_last_name4` (first_name, last_name(4));复制代码

此时再执行一遍按名字查询，比较分析一下与建索引前的结果：

SHOW PROFILES;
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration   | Query                                                                           |
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+
|       87 | 0.11941700 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido' |
|       90 | 0.00092400 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido' |
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+复制代码

性能的提升是显著的，查询速度提高了120多倍。
前缀索引兼顾索引大小和查询速度，但是其缺点是不能用于
ORDER BY
和
GROUP BY
操作，也不能用于
Covering index
（即当索引本身包含查询所需全部数据时，不再访问数据文件本身）。