⚖️ MySQL索引：数量越多越好吗？

🎯 一句话答案

绝对不是！索引就像 调料**------** 放对了美味，放多了毁菜**。**

📊 索引的代价（为什么不能多）

1. 写入性能急剧下降

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-- 假设表有5个索引，插入一条数据：
INSERT INTO users (name, age, city, phone, email) 
VALUES ('张三', 25, '北京', '13800138000', 'zhangsan@example.com');

-- 实际发生：
主数据写入 1 次
索引1写入 1 次
索引2写入 1 次
索引3写入 1 次
索引4写入 1 次
索引5写入 1 次

总共：6次写入！每加一个索引，写入就多一次。

2. 更新/删除变慢

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UPDATE users SET city = '上海' WHERE id = 100;
-- 如果city列有索引，需要：1.删除旧索引 2.插入新索引
-- 多个索引时，每个涉及到的索引都要更新

💰 索引的"成本"分析

空间成本

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-- 查看索引占用空间
SELECT 
    table_name,
    index_name,
    ROUND(index_length/1024/1024, 2) AS '索引大小(MB)',
    ROUND(data_length/1024/1024, 2) AS '数据大小(MB)',
    ROUND(index_length/data_length, 2) AS '索引/数据比'
FROM information_schema.TABLES 
WHERE table_schema = 'your_db';

-- 典型情况：
-- 数据：100MB
-- 1个索引：20MB
-- 5个索引：100MB（和原始数据一样大！）

时间成本对比

操作	无索引	1个索引	5个索引
插入1000条	0.1秒	0.2秒	0.6秒
更新100条	0.05秒	0.1秒	0.4秒
删除100条	0.05秒	0.08秒	0.3秒

🚨 索引过多的危害

1. 优化器选择困难

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-- 假设表有10个索引，查询：
SELECT * FROM users WHERE age > 20 AND city = '北京';

-- 优化器可能面临选择：
-- idx_age (age)
-- idx_city (city)  
-- idx_age_city (age, city)
-- idx_city_age (city, age)
-- ...等等

-- 选择过程消耗CPU，还可能选错索引！

2. 重复/冗余索引

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-- 常见重复索引：
CREATE INDEX idx_a ON users(a);
CREATE INDEX idx_a_b ON users(a, b);  -- idx_a是冗余的！

-- 冗余索引：
CREATE INDEX idx_b_a ON users(b, a);  -- 和idx_a_b顺序不同，可能都需要
CREATE INDEX idx_a_b_c ON users(a, b, c);  -- 包含idx_a_b的功能

3. 内存浪费

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MySQL缓冲池大小有限（比如4GB）

理想情况：
数据缓存：3GB
索引缓存：1GB
查询：快速

索引过多时：
数据缓存：2GB  
索引缓存：2GB（大量不常用的索引占内存）
查询：经常需要从磁盘读数据，变慢！

🔍 如何判断索引是否过多？

健康指标检查

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-- 1. 索引与数据比例
-- 健康：索引大小 < 数据大小
-- 危险：索引大小 > 数据大小

-- 2. 索引数量
-- 小型表（<10万行）：3-5个索引
-- 中型表（10万-1000万）：5-8个索引  
-- 大型表（>1000万）：8-12个索引（需严格评估）

-- 3. 索引使用率
SELECT 
    object_schema,
    object_name,
    index_name,
    rows_read,
    rows_inserted,
    rows_updated,
    rows_deleted
FROM performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage
WHERE index_name IS NOT NULL
ORDER BY rows_read DESC;

-- 如果rows_read很低，说明索引很少被用

找出无用索引

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-- MySQL 8.0+ 查看未使用索引
SELECT * FROM sys.schema_unused_indexes;

-- 手动分析（所有版本适用）
SELECT 
    s.index_name,
    s.table_name,
    s.rows_selected,
    s.rows_inserted,
    s.rows_updated,
    s.rows_deleted,
    CASE 
        WHEN s.rows_selected < 1000 THEN '考虑删除'
        WHEN s.rows_selected < 10000 THEN '观察'
        ELSE '保留'
    END AS recommendation
FROM (
    SELECT 
        OBJECT_NAME AS table_name,
        INDEX_NAME AS index_name,
        COUNT_READ AS rows_selected,
        COUNT_INSERT AS rows_inserted,
        COUNT_UPDATE AS rows_updated,
        COUNT_DELETE AS rows_deleted
    FROM performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage
    WHERE OBJECT_SCHEMA = DATABASE()
) s
WHERE rows_selected = 0 
   OR (rows_selected < 100 AND rows_updated > 1000);

🎯 最佳索引数量策略

根据业务类型决定

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OLTP系统（在线交易，频繁写）：
  ✅ 索引要少而精（3-8个）
  ✅ 只给高频查询建索引
  ✅ 定期清理无用索引

OLAP系统（分析报表，频繁读）：
  ✅ 索引可以稍多（8-15个）
  ✅ 覆盖多种查询模式
  ✅ 但要注意维护成本

索引优先级排序

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-- 按重要性创建索引：
1. 主键索引（必须有）            -- ⭐⭐⭐⭐⭐
2. 唯一约束索引                  -- ⭐⭐⭐⭐⭐
3. 高频查询的WHERE条件列         -- ⭐⭐⭐⭐
4. 高频查询的JOIN条件列          -- ⭐⭐⭐⭐  
5. 高频的ORDER BY/GROUP BY列     -- ⭐⭐⭐
6. 覆盖索引（避免回表）           -- ⭐⭐⭐
7. 全文索引（文本搜索）           -- ⭐⭐
8. 低选择性列索引（如性别）       -- ⭐（通常不需要）

📝 实战案例：电商系统索引优化

商品表优化前

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-- 有15个索引！
CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(200),
    category_id INT,
    price DECIMAL(10,2),
    stock INT,
    status TINYINT,
    created_time DATETIME,
    updated_time DATETIME,
    -- 各种单列索引
    INDEX idx_name (name),
    INDEX idx_category (category_id),
    INDEX idx_price (price),
    INDEX idx_stock (stock),
    INDEX idx_status (status),
    INDEX idx_created (created_time),
    INDEX idx_updated (updated_time),
    -- 各种组合索引
    INDEX idx_cat_price (category_id, price),
    INDEX idx_cat_status (category_id, status),
    INDEX idx_price_status (price, status),
    -- 还有重复冗余的...
    INDEX idx_name_part (name(20)),  -- 和idx_name重复
    INDEX idx_cat_price_stock (category_id, price, stock)
);

问题：写入慢，维护成本高，内存占用大。

优化后

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-- 精简到6个核心索引
CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(200),
    category_id INT,
    price DECIMAL(10,2),
    stock INT,
    status TINYINT,
    created_time DATETIME,
    updated_time DATETIME,
    -- 1. 高频查询：按分类+价格排序
    INDEX idx_cat_price_status (category_id, price, status),
    -- 2. 高频查询：按状态+创建时间
    INDEX idx_status_created (status, created_time),
    -- 3. 名称搜索（前缀索引）
    INDEX idx_name (name(50)),
    -- 4. 库存预警
    INDEX idx_stock_status (stock, status),
    -- 5. 时间范围查询
    INDEX idx_created (created_time),
    -- 6. 管理后台复合查询
    INDEX idx_cat_created (category_id, created_time)
);

效果：写入速度提升40%，内存占用减少60%，查询性能基本不变。

🛠️ 索引管理最佳实践

1. 定期审计

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-- 每月执行一次
-- 检查索引使用情况
SELECT * FROM sys.schema_unused_indexes;

-- 检查重复索引
SELECT 
    a.table_name,
    a.index_name AS idx1,
    b.index_name AS idx2,
    a.column_name
FROM information_schema.statistics a
JOIN information_schema.statistics b 
    ON a.table_schema = b.table_schema
    AND a.table_name = b.table_name
    AND a.column_name = b.column_name
    AND a.seq_in_index = b.seq_in_index
    AND a.index_name != b.index_name
WHERE a.table_schema = DATABASE();

2. 使用不可见索引测试

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-- MySQL 8.0+ 功能
-- 先让索引不可见，观察影响
ALTER TABLE users ALTER INDEX idx_test INVISIBLE;

-- 运行一段时间业务
-- 如果没影响，再删除
DROP INDEX idx_test ON users;

3. 监控写入性能

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-- 监控索引对写入的影响
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_rows_inserted';
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_rows_updated';
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_rows_deleted';

-- 计算索引维护成本
-- 如果发现写入性能下降，考虑减少索引

💡 黄金法则

索引创建检查清单

✅ 这个查询每天执行多少次？（>100次考虑索引）

✅ 这个索引能覆盖多个查询吗？

✅ 表的主要操作是读还是写？

✅ 索引列的选择性高吗？（>10%）

✅ 已有类似索引吗？（避免重复）

✅ 索引会占用多少空间？

✅ 维护成本能接受吗？

简单决策流程

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新查询需要索引吗？
    ↓
每天执行超过100次？ → 否 → 不需要
    ↓是
有类似索引吗？ → 是 → 复用现有索引
    ↓否  
选择性 > 10%？ → 否 → 可能不需要
    ↓是
表写入频繁吗？ → 是 → 谨慎评估
    ↓否
创建索引，监控效果

📈 总结：索引数量的平衡点

场景	建议索引数	理由
配置/字典表（<1万行）	0-2个	数据少，全表扫描快
用户表（10-100万）	3-6个	平衡读写
订单表（>1000万）	5-8个	写频繁，需谨慎
日志/流水表（只读）	可稍多	主要是查询，写少
数据仓库表	6-12个	复杂分析查询多

记住：

🔹 每个索引都是负债 （维护成本）

🔹 只有高频查询才值得建索引

🔹 定期清理就像定期大扫除

🔹 质量 > 数量（一个设计良好的复合索引顶三个单列索引）

最终建议：从核心查询开始，按需创建，定期评估，保持精简！

【面试题】MySQL 中的索引数量是否越多越好？为什么？

⚖️ MySQL索引：数量越多越好吗？

🎯 一句话答案

📊 索引的代价（为什么不能多）

1. 写入性能急剧下降

2. 更新/删除变慢

💰 索引的"成本"分析

空间成本

时间成本对比

🚨 索引过多的危害

1. 优化器选择困难

2. 重复/冗余索引

3. 内存浪费

🔍 如何判断索引是否过多？

健康指标检查

找出无用索引

🎯 最佳索引数量策略

根据业务类型决定

索引优先级排序

📝 实战案例：电商系统索引优化

商品表优化前

优化后

🛠️ 索引管理最佳实践

1. 定期审计

2. 使用不可见索引测试

3. 监控写入性能

💡 黄金法则

索引创建检查清单

简单决策流程

📈 总结：索引数量的平衡点