MySQL索引优化实例分析

下面我将详细讲解“MySQL索引优化实例分析”的完整攻略。

引言

MySQL索引优化是提升MySQL查询性能的重要手段。在进行索引优化时，需要对SQL语句进行优化，选择合适的索引类型，了解索引的使用情况等等。本篇文章将结合实例，介绍MySQL索引优化的一些实践经验。

示例一：使用覆盖索引

假设我们有一个名为“orders”的表，包含以下列：

CREATE TABLE orders (
  id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  order_no VARCHAR(50) NOT NULL,
  customer_id INT(11) NOT NULL,
  order_date DATE NOT NULL,
  item_id INT(11) NOT NULL,
  quantity INT(11) NOT NULL,
  price DECIMAL(10,2) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  INDEX ix_orders_order_no (order_no),
  INDEX ix_orders_customer_id (customer_id),
  INDEX ix_orders_order_date (order_date),
  INDEX ix_orders_item_id (item_id)
)

仔细看，我们在“order_no”、“customer_id”、“order_date”和“item_id”上分别建立了索引。现在，我们需要查询某位客户在某段时间内购买了哪些商品及购买数量和单价，查询语句如下：

SELECT item_id, SUM(quantity) AS total_quantity, price
FROM orders
WHERE customer_id = ? AND order_date BETWEEN ? AND ?
GROUP BY item_id, price

我们可以通过添加覆盖索引来优化这个语句，将其改为：

CREATE INDEX ix_orders_customer_id_order_date_item_id ON orders(customer_id, order_date, item_id) INCLUDE (quantity, price);

SELECT item_id, SUM(quantity) AS total_quantity, price
FROM orders
WHERE customer_id = ? AND order_date BETWEEN ? AND ?
GROUP BY item_id, price

我们在索引中添加了“quantity”和“price”两列，这两列不是查询条件，但却被SELECT和GROUP BY使用。通过添加覆盖索引，可以避免回表操作，从而提高查询性能。

示例二：避免使用函数或表达式

假设我们有一个名为“products”的表，包含以下列：

CREATE TABLE products (
  id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(50) NOT NULL,
  description TEXT NOT NULL,
  price DECIMAL(10,2) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  INDEX ix_products_price (price)
)

我们需要查询价格大于某个值的商品数量，查询语句如下：

SELECT COUNT(*) AS cnt
FROM products
WHERE price * 0.8 > ?

这个查询语句中使用了价格乘以0.8的表达式，因此无法使用索引。为了优化这个查询语句，我们可以对价格进行处理，将其存入一个新的列中，在查询语句中使用这个新列，例如：

ALTER TABLE products ADD discounted_price DECIMAL(10,2) NOT NULL AFTER price;
UPDATE products SET discounted_price = price * 0.8;
CREATE INDEX ix_products_discounted_price ON products(discounted_price);

SELECT COUNT(*) AS cnt
FROM products
WHERE discounted_price > ?

这个方法虽然增加了一个新的列，但可以避免使用含有表达式的查询条件，从而允许使用索引，提高查询性能。

结论

以上是两个MySQL索引优化实例，覆盖索引和避免使用函数或表达式是提高查询性能的常用方法。但是，在实际应用中，还需要根据具体情况选择合适的索引类型、SQL语句和优化方法。