MySQL索引设计的艺术：你的表该建多少个索引才健康
作为程序员，你一定听过这样的矛盾：DBA总想删索引提升写性能，开发总想加索引优化查询速度。一张表到底该建多少个索引？这个让无数团队头疼的问题，今天我们用「空间换时间」的底层逻辑来破解。
1.索引的双面性：天使与魔鬼的共生体
索引的价值证明
查询速度提升10-100倍（B+树时间复杂度O(log n)）覆盖索引避免回表（Extra: Using index）排序优化（避免filesort）看不见的成本账单
写操作代价：每个INSERT/UPDATE/DELETE需要更新所有相关索引空间开销：每个二级索引约占用表数据的20%-30%内存压力：InnoDB缓冲池需要缓存热索引页维护成本：索引碎片、统计信息更新2.索引数量的黄金分割线
危险警戒线
❌ 超过10个索引：写入性能可能下降50%+❌ 单个索引超过5个字段：联合索引边际效益锐减❌ 重复索引：(a,b)与(a)同时存在最佳实践区间
✅ OLTP系统推荐3-5个精选索引✅ 数据仓库可放宽至7-10个✅ 每个索引不超过3个字段3.索引设计的六大军规
高频查询优先法则
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-- 查询频率统计示例
SELECT query_pattern, COUNT(*)
FROM slow_query_log
WHERE table_name=orders
GROUP BY query_pattern
ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 5;1.2.3.4.5.6.
联合索引左前缀原则
正确案例：WHERE a=1 AND b>2 ORDER BY c → INDEX(a,b,c)错误案例：WHERE b=2 AND c=3 → 无法命中上述索引区分度计算公式
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# 字段区分度评估
selectivity = COUNT(DISTINCT column)/COUNT(*)
# 值>30%适合单独建索引1.2.3.
热点数据隔离策略
大字段单独存储（如JSON/text）冷热数据分离（按时间分表）索引复用艺术
排序复用：WHERE a=? ORDER BY b → INDEX(a,b)覆盖查询：SELECT a,b WHERE c=? → INDEX(c,a,b)动态调整机制
季度索引健康检查使用ALTER TABLE ... ALGORITHM=INPLACE在线变更4.实战案例：电商订单表索引优化
原始结构
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CREATE TABLE orders (
id BIGINT PRIMARY KEY,
user_id INT,
product_id INT,
status TINYINT,
price DECIMAL(10,2),
created_at DATETIME,
INDEX idx_user (user_id),
INDEX idx_product (product_id),
INDEX idx_status (status),
INDEX idx_created (created_at)
);1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.
优化方案
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-- 删除单列索引
DROP INDEX idx_user, idx_product, idx_status, idx_created;
-- 创建复合索引
ADD INDEX idx_main_query (user_id, status, created_at);
ADD INDEX idx_product_query (product_id, status);
ADD INDEX idx_time_cover (created_at, price);1.2.3.4.5.6.7.8.
优化效果
索引数量从4→3查询性能提升20%写入速度提高40%5.索引监控工具箱
索引利用率分析
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SELECT OBJECT_NAME, INDEX_NAME, ROWS_READ
FROM performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage
WHERE OBJECT_SCHEMA=your_db;1.2.3.
冗余索引检测
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pt-duplicate-key-checker --user=root --password=xxx --database=your_db1.
索引健康度检查
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SELECT TABLE_NAME, INDEX_NAME,
ROUND(STAT_VALUE*@@innodb_page_size/1024/1024,2) AS MB
FROM mysql.innodb_index_stats
WHERE stat_name=size;1.2.3.4.
6.新时代的索引哲学
当遇到索引抉择困境时，请记住
数据访问模式决定索引形态（而不是表结构）索引是活的有机体，需要随业务进化有时候不加索引才是最优解（如极低频查询）最后送大家一个决策树
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是否需要排序？ → 是否高频查询？ → 字段区分度如何？
↓ ↓ ↓
建联合索引 监控观察 拒绝索引1.2.3.
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THE END
