用好索引的10条军规

损注 · 6 天前

前言

在大型系统性能瓶颈中，索引设计不当导致的性能问题占比超过60%。
经过多年的工作经历，我处理过多起数据库性能事故。
总结出索引设计的核心原则：索引不是越多越好，而是越精准越好。
这篇文章跟大家一起聊聊设计索引的10条军规，希望对你会有所帮助。
更多精彩内容，可以查看我博客园的首页，里面有我发表过的历史文章。
一、理解业务场景

理解业务场景，它是索引设计的基石。
错误示例：盲目添加索引

-- 未分析业务场景就创建索引
CREATE INDEX idx_all_columns ON orders (customer_id, product_id, status, create_time);

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正确实践：业务场景分析矩阵

查询类型频率响应要求数据量索引策略用户订单查询高|否| D[正常使用索引] C --> E[重写条件] E --> D性能对比：日期范围查询优化后，执行时间从1200ms降至15ms。
七、前缀索引

前缀索引，它是大文本字段的救星。
创建方法：

-- 命中索引
SELECT * FROM orders
WHERE user_id = 1001 AND status = 'PAID';
-- 命中索引（最左前缀）
SELECT * FROM orders
WHERE user_id = 1001;
-- 未命中索引（违反最左前缀）
SELECT * FROM orders
WHERE status = 'PAID';

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长度选择算法：

写操作代价 = 数据写入 + ∑(索引写入)

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前缀长和区分度对比：
[table]前缀长度区分度建议100.65不足200.92推荐300.95边际收益低空间节省：500万行数据的描述字段，索引从1.2GB降至120MB。
八、NULL值处理

NULL值处理，它是索引中的幽灵。
NULL值索引问题：

-- 测试表
CREATE TABLE test_table (
id INT PRIMARY KEY,
col1 VARCHAR(20),
col2 VARCHAR(20),
col3 VARCHAR(20)
);
-- 添加索引前后写入性能对比
INSERT INTO test_table VALUES (...) -- 无索引：0.5ms
CREATE INDEX idx1 ON test_table(col1);
INSERT INTO test_table VALUES (...) -- 单索引：0.8ms
CREATE INDEX idx2 ON test_table(col2);
CREATE INDEX idx3 ON test_table(col3);
INSERT INTO test_table VALUES (...) -- 三索引：1.8ms

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NULL值索引存储结构：

最佳实践：重要查询字段设置NOT NULL DEFAULT，默认值根据业务设置如0、''、'N/A'等。
九、索引维护

索引维护，它是性能稳定的守护者。
维护脚本示例：

EXPLAIN SELECT order_no, amount
FROM orders
WHERE user_id = 1001 AND status = 'PAID';

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碎片化影响曲线：

维护建议：每月对核心表执行索引维护，碎片率超过30%必须重建。
十、监控与调优

监控与调优，它是索引的生命周期管理。
索引使用分析：

| id | select_type | table | type | key | Extra |
|----|-------------|--------|------|-------------------|-------------|
| 1 | SIMPLE | orders | ref | idx_user_status | Using where|

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索引监控体系：

真实案例：某金融系统通过索引监控，清理200+无效索引，写性能提升50%。
总结

业务驱动：索引设计始于业务场景分析
左前缀优先：复合索引必须遵守最左前缀原则
适度精简：警惕过度索引的写放大效应
覆盖为王：优先考虑覆盖索引解决方案
类型优化：用小而精的数据类型降低索引体积
函数规避：避免在索引列上使用函数
前缀压缩：大文本字段使用前缀索引
NULL处理：重要字段避免NULL值
定期维护：建立索引维护机制
持续监控：构建索引生命周期管理体系

优秀的索引设计，是在查询效率与维护成本间找到完美平衡点。

索引是一把双刃剑，用得好所向披靡，用不好反伤己身。
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