MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。本文主要属于结构优化范畴。
示例数据库
为了讨论索引策略，需要一个数据量不算小的数据库作为示例。这里选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一：employees。这个数据库关系复杂度适中，且数据量较大。下图是这个数据库的E-R关系图：
employees.png
导入方法：下载解压后后，切换cmd切换至当前目录下执行以下命令：
mysql -t -u root -p < employees.sql由于数据量较多，可能需要等待一段时间
最左前缀原理与相关优化
高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引，这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关，下面通过例子说明最左前缀原理。
MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列，这种索引叫做联合索引，单列索引可以看成联合索引元素数为1的特例。
以employees.titles表为例，下面先查看其上都有哪些索引：
+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| titles | 0 | PRIMARY | 1 | emp_no | A | 442010 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| titles | 0 | PRIMARY | 2 | title | A | 442010 | NULL | NULL | | BTREE | | |
| titles | 0 | PRIMARY | 3 | from_date | A | 442010 | NULL | NULL | | BTREE | | |
+--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
从结果中可以到titles表的主索引为<emp_no, title, from_date>
情况一：全列匹配
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title='Senior Engineer' AND from_date='1986-06-26';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | titles | const | PRIMARY | PRIMARY | 59 | const,const,const | 1 | NULL |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
很明显的，按照索引中的列进行精确匹配时，索引可以被用到。理论上索引对顺序是敏感的，但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引，例如我们将where中的条件顺序颠倒：
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26' AND emp_no='10001' AND title='Senior Engineer';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | titles | const | PRIMARY | PRIMARY | 59 | const,const,const | 1 | NULL |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+-------+
1 row in set
最终结果是相同的
情况二：最左前缀匹配
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001';
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | titles | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | NULL |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
1 row in set
当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列时，如<emp_no>或<emp_no, title>，所以可以被用到，但是只能用到一部分，即条件所组成的最左前缀。上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引，但是key_len为4，说明只用到了索引的第一列前缀。
情况三：查询条件用到了索引中列的精确匹配，但是中间某个条件未提供
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date='1986-06-26';
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
1 row in set
此时索引使用情况和情况二相同，因为title未提供，所以查询只用到了索引的第一列，而后面的from_date虽然也在索引中，但是由于title不存在而无法和左前缀连接，如果想让from_date也使用索引而不是where过滤，可以增加一个辅助索引<emp_no, from_date>，此时上面的查询会使用这个索引。除此之外，还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法，将emp_no与from_date之间的“坑”填上。
首先我们看下title一共有几种不同的值：
mysql> SELECT DISTINCT(title) FROM employees.titles;
+--------------------+
| title |
+--------------------+
| Senior Engineer |
| Staff |
| Engineer |
| Senior Staff |
| Assistant Engineer |
| Technique Leader |
| Manager |
+--------------------+
7 rows in set
只有7种。在这种成为“坑”的列值比较少的情况下，可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀：
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles
WHERE emp_no='10001'
AND title IN ('Senior Engineer', 'Staff', 'Engineer', 'Senior Staff', 'Assistant Engineer', 'Technique Leader', 'Manager')
AND from_date='1986-06-26';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 59 | NULL | 7 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
1 row in set
这里key_len为59，很明显索引全部都用上咯，row为7明显是执行一个range查询，检查了7个key；如果title的值很多，用填坑就不合适了，必须建立辅助索引。
情况四：查询条件没有指定索引第一列
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26';
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 442010 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
1 row in set
由于不是最左前缀，这样的查询显然用不到索引
情况五：匹配某列的前缀字符串
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title LIKE 'Senior%';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 56 | NULL | 1 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
1 row in set
此时可以用到索引，如果通配符%不出现在开头还会用到索引吗？
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title LIKE '%nior';
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
1 row in set
如果通配符%不出现在开头，则可以用到索引
情况六：范围查询
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no < '10010' and title='Senior Engineer';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 14 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
1 row in set
范围列可以用到索引（必须是最左前缀），但是范围列后面的列无法用到索引。同时，索引最多用于一个范围列，因此如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles
WHERE emp_no < '10010'
AND title='Senior Engineer'
AND from_date BETWEEN '1986-01-01' AND '1986-12-31';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 14 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
1 row in set
索引对第二个范围索引无能为力。用了“between”并不意味着就是范围查询，例如下面的查询：
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles
WHERE emp_no BETWEEN '10001' AND '10100'
AND title='Senior Engineer'
AND from_date BETWEEN '1986-01-01' AND '1986-12-31';
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | range | PRIMARY | PRIMARY | 59 | NULL | 149 | Using where |
+----+-------------+--------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
1 row in set
看起来是用了两个范围查询，但作用于emp_no上的“BETWEEN”实际上相当于“IN”，也就是说emp_no实际是多值精确匹配。可以看到这个查询用到了索引全部三个列。MySQL中要谨慎地区分多值匹配和范围匹配
情况七：查询条件中含有函数或表达式
很不幸，如果查询条件中含有函数或表达式，则MySQL不会为这列使用索引（虽然某些在数学意义上可以使用）。例如：
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND left(title, 6)='Senior';
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
1 row in set
由于使用了函数left，则无法为title列应用索引，而情况五中用LIKE则可以。再如：
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no - 1='10000';
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| 1 | SIMPLE | titles | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 442010 | Using where |
+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
1 row in set
索引选择性与前缀索引
既然索引可以加快查询速度，并不是所有情况都需要建立索引，索引虽然加快了查询时候的速度，但是索引会加重插入、删除、修改记录时的负担，MySQL在运行时也要消耗资源维护索引，因此索引并不是越多越好。
表记录比较少不建议建立索引，例如一两千条甚至只有几百条记录的表，完全没必要建索引，让查询做全表扫描就好了。至于多少条记录才算多，这个个人有个人的看法，我个人的经验是以2000作为分界线，记录数不超过 2000可以考虑不建索引，超过2000条可以酌情考虑索引。
不建议建索引的情况是索引的选择性较低。所谓索引的选择性（Selectivity），是指不重复的索引值（也叫基数，Cardinality）与表记录数（#T）的比值：
从E-R图可以看出employees表只有一个索引<emp_no>，那么如果我们想按名字搜索一个人，就只能全表扫描了：
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido';
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
| 1 | SIMPLE | employees | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 299733 | Using where |
+----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+
1 row in set
如果频繁按名字搜索员工，这样显然效率很低，因此我们可以考虑建索引。有两种选择，建<first_name>或<first_name, last_name>，看下两个索引的选择性：
mysql> SELECT count(DISTINCT(title))/count(*) AS Selectivity FROM employees.titles;
+-------------+
| Selectivity |
+-------------+
| 0.0000 |
+-------------+
1 row in set
mysql> SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, last_name)))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+-------------+
| Selectivity |
+-------------+
| 0.9313 |
+-------------+
1 row in set
<first_name>显然选择性太低，<first_name, last_name>选择性很好，但是first_name和last_name加起来长度为30，最好兼顾选择性和长度的方法
可以考虑用first_name和last_name的前几个字符建立索引，例如<first_name, left(last_name, 3)>，看看其选择性：
mysql> SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 3))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+-------------+
| Selectivity |
+-------------+
| 0.7879 |
+-------------+
1 row in set
选择性不错，距离0.94左右还有一定的差距，继续进一步增加last_name长度
mysql> SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 4))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees;
+-------------+
| Selectivity |
+-------------+
| 0.9007 |
+-------------+
1 row in set
这时选择性已经很理想了，而这个索引的长度只有18，比<first_name, last_name>短了接近一半
ALTER TABLE employees.employees
ADD INDEX `first_name_last_name4` (first_name, last_name(4));
此时再执行一遍按名字查询，比较分析一下与建索引前的结果：
SHOW PROFILES;
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+
| 87 | 0.11941700 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido' |
| 90 | 0.00092400 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido' |
+----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+
InnoDB的主键选择与插入优化
在使用InnoDB存储引擎时，如果没有特别的需要，请永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。
InnoDB的索引实现，InnoDB使用聚集索引，数据记录本身被存于主索引（一颗B+Tree）的叶子节点上。这就要求同一个叶子节点内（大小为一个内存页或磁盘页）的各条数据记录按主键顺序存放，因此每当有一条新的记录插入时，MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置，如果页面达到装载因子（InnoDB默认为15/16），则开辟一个新的页（节点）。
如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。如下图所示：
这样就会形成一个紧凑的索引结构，近似顺序填满。由于每次插入时
也不需要移动已有数据，因此效率很高，也不会增加很多开销在维护索引上。
如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置：
此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据，甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉，此时又要从磁盘上读回来，这增加了很多开销，同时频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。
因此，只要可以，请尽量在InnoDB上采用自增字段做主键。
