目录

一、前言

二、准备工作

2.1 用户表（TB_USER)

2.2 商品表（TB_SKU)

2.3 订单表（TB_ORDER）

三、实例分析

3.1 索引提升查询性能

3.2 多表查询

3.3 索引失效

四、总结

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一、前言

在数据库的应用中，性能优化是一个持续不断的过程。其中索引优化是提高查询速度的最有效的方法，本文将通过案例，深入探讨MySQL索引优化，帮助读者理解索引优化、在实际的应用中提升性能。

二、准备工作

在开始优化分析之前，现在准备好三张表TB_USER、TB_SKU、TB_ORDER表。

2.1 用户表（TB_USER)

用户表结构如下

创建表的语句：

CREATE TABLE `tb_user`  (
  `id` int(0) NOT NULL COMMENT 'id',
  `create_time` datetime(0) NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `creator` varchar(20) NOT NULL COMMENT '创建人',
  `user_id` int(0) NOT NULL COMMENT '用户id',
  `user_name` varchar(30) NOT NULL COMMENT '用户名',
  `addr` varchar(300) NULL DEFAULT NULL COMMENT '地址',
  `remark` varchar(200)  NULL DEFAULT NULL COMMENT '备注',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ;

2.2 商品表（TB_SKU)

表结构如下

创建表的语句

CREATE TABLE `tb_sku`  (
  `id` int(0) NOT NULL COMMENT 'id',
  `create_time` datetime(0) NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `creator` varchar(20) NOT NULL COMMENT '创建人',
  `sku_id` int(0) NOT NULL COMMENT '商品id',
  `sku_name` varchar(200) NOT NULL COMMENT '商品名称',
  `remark` varchar(200)  NULL DEFAULT NULL COMMENT '备注',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
);

2.3 订单表（TB_ORDER）

表结构如下：

创建表的语句：

CREATE TABLE `tb_order`  (
  `id` int(0) NOT NULL,
  `create_time` datetime(0) NOT NULL,
  `creator` varchar(20)  NOT NULL,
  `user_id` int(0) NOT NULL,
  `sku_id` int(0) NOT NULL,
  `status` varchar(1)  NULL DEFAULT NULL,
  `remark` varchar(200)  NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ;

三、实例分析

在上一篇文章中介绍了索引的优化策略，最后介绍了查看SQL执行技术的关键字explain，并对explain执行计划的各个字段作了介绍，本文将结合实例对各个字段作详细介绍。

3.1 索引提升查询性能

tb_user表总共有6条数据，一个id主键索引，因此用select * from tb_user where user_id=1;去查询的时候，

1. select_type=SIMPLE，简单查询，因为这是一个单表的查询；

2. type=ALL， type的类型有：NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all；从左到右，性能逐一降低，all的性能最差，属于全部扫描。

3.filtered=16.67，也就是从全部6条记录中筛选出1条，filtered的值是越大越好。

接下来，给tb_user增加一个user_id的索引，然后再来看执行计划

create index idx_tb_user_user_id on tb_user(user_id);

 

从上图的执行计划可以看到，type变成了ref，也就是查询的时候使用了索引； filtered的值变成了100.00，因此性能得到了很大的提升。

下一步，将idex_tb_user_user_id的索引删除，重新创建唯一索引，再来看执行计划

alter table tb_user drop index idx_tb_user_user_id;
create unique index idx_tb_user_user_id on tb_user(user_id);

 type再次从ref变为了const，性能再次得到了提升。

3.2 多表查询

从tb_user、tb_sku、tb_order三张表中查询用户都买了哪些商品

 查看这个SQL的执行计划

对于id是相同的，从上往下执行。

如果id不同的情况，id越大越先执行，假设通过子查询的方式，查询买了铅笔的人名。

查看以下这个SQL的执行计划

这个的执行顺序，跟我们理解的也是一样，应该先去查询tb_sku，查出sku_id，再根据sku_id查询tb_order表，查询user_id，最后再去查询tb_user表；

3.3 索引失效

1. 不要在索引列上运算，否则索引会失效。在user_id上作了运算之后，索引失效，性能降低。

2. 字符串字段，查询时如果没有加单引号，索引失效

首先，我们在tb_order表的status字段上加上索引， 

create index idx_tb_order_status on tb_order(status);

3.  or连接时，一侧有索引、一侧没有索引，索引失效

4. 数据分布影响，这个可能是我们平时在做索引优化时，会被忽略的一点，之前在实际项目中碰到过类似的情况，后来重要明白是因为数据分布导致的。 

我们先将tb_order表中的status字段全更新为9，然后再来查看执行计划。因为当MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。

另外我们将tb_order的数据分布设置为如下：

再进行status>='2' 和 status>='0'的查询，会发现status>='2'的时候，会使用索引，而status>='0'的时候，不会使用索引，而执行全表查询。这是因为数据分布影响的。

四、总结

本文根据实际例子介绍了如何提升查询性能、索引失效等问题，索引对于提升查询性能有很大的帮助，但是也不能滥用索引，因为使用索引本身会占用存储空间，影响数据插入和更新的速度。