浅谈MySQL的索引设计原则以及常见索引的区别

在设计MySQL数据库时，索引是优化查询性能的重要手段之一。但是，索引的设计也需要遵循一定的原则，并且了解不同类型的索引的区别。本文将从以下几个方面来讨论MySQL的索引设计原则以及常见索引的区别。

索引设计原则

1. 选择合适的列进行索引

在对表进行索引时，应该选择查询频繁的列作为索引列。具有高选择性的列是最好的选择，即区分度高的列。同样类型的数据中，区分度高的数据较少，对于这样的列进行索引，查询时使用索引能够提高效率。

例如，一个用户表中的"user_id"列是一个递增的整数，那么它就是一个不错的索引列。而"user_name"列可能就不是一个好的索引列，因为它的区分度可能不是很高。

1. 不要在索引列上进行计算和函数操作

在查询语句中对索引列进行计算或函数操作会导致索引失效。因此，应该尽可能避免在索引列上进行这些操作，可以考虑引入新的列来进行计算和函数操作。

例如，假设存在一个订单表，查询订单金额大于100元的订单：

SELECT * FROM orders WHERE (total_price - discount) > 100;

其中，(total_price - discount) 就是对索引列进行了计算操作，这样的查询就无法使用索引优化。可以考虑引入新的列"actual_price"来存储计算后的结果，然后使用以下查询语句来优化：

SELECT * FROM orders WHERE actual_price > 100;

1. 避免创建过多的索引

虽然索引可以加速查询，但是创建过多的索引也会带来一些问题。首先，索引需要占用一定的存储空间。其次，每次更新表时，也需要更新其对应的索引，导致写入性能降低。因此，在进行索引设计时，应该避免创建过多的索引，根据实际情况进行选择。

1. 区分度高的列可以采用联合索引

如果一个表中有多个列都具有高选择性，而且这些列经常同时出现在查询条件中，那么可以考虑采用联合索引来优化查询性能。

例如，假设用户表中同时经常根据"user_id"和"user_name"查询，可以采用如下创建联合索引：

ALTER TABLE users ADD INDEX user_id_name_idx(user_id, user_name);

当然，在使用联合索引时也应该考虑到由于不同的列的区分度不同，可能导致一些列的索引优化变得难以实现。

常见索引的区别

MySQL支持多种类型的索引，下面是常见的几种索引类型以及它们之间的区别。

1. B+树索引

B+树索引是MySQL中最常用的索引类型。它的主要特点是数据是按照一定规则进行排序存储，因此在查询时有很好的性能。B+树索引叶子节点存储的是数据的实际值和对应数据行的地址，这就使得在进行范围查询时可以快速的查找到数据。

1. 哈希索引

哈希索引是一个将索引列值映射为哈希值的索引。它的查询性能很高，但是由于哈希值是随机映射的，所以无法支持范围查询。同时，也无法支持以非全值匹配方式的模糊查询。因此，在使用哈希索引时需要慎重考虑。

1. 全文索引

全文索引主要用于针对文本类型的数据进行关键字搜索。它的查询性能也非常高，但是由于全文索引是基于文本分词，因此需要消耗大量的CPU资源和磁盘空间。在使用全文索引时需要注意性能问题。

示例说明

为了更好地理解这些原则和索引类型的区别，我们可以借助下面的示例。

假设存在如下订单表：

id	customer_id	create_time	total_price
1	1001	2020-01-01	200
2	1002	2020-01-02	300
3	1003	2020-01-03	400
4	1004	2020-01-04	500

示例一

现在需要查询总金额大于400的订单，可以使用以下查询语句：

SELECT * FROM orders WHERE total_price > 400;

由于"total_price"列是一个选择性高的列，因此可以在这个列上创建索引来优化查询性能：

ALTER TABLE orders ADD INDEX total_price_idx(total_price);

示例二

现在需要查询创建时间在2020年1月2日到2020年1月3日之间的订单，可以使用以下查询语句：

SELECT * FROM orders WHERE create_time BETWEEN '2020-01-02' AND '2020-01-03';

由于"create_time"列的区分度不是很高，因此在这个列上创建索引效果不好。可以考虑使用联合索引来优化查询性能：

ALTER TABLE orders ADD INDEX customer_create_idx(customer_id, create_time);

这样，在查询时间范围时，MySQL可以先基于"customer_id"过滤出满足条件的部分，然后再基于"create_time"来进一步缩小范围，最终得到结果。