一、优化索引的方法

这里说一下几种常见优化索引的方法：

前缀索引优化；
覆盖索引优化；
主键索引最好是自增的；
防止索引失效

二、优化步骤

前缀索引优化

前缀索引顾名思义就是使用某个字段中字符串的前几个字符建立索引，那我们为什么需要使用前缀来建立索引呢？

使用前缀索引是为了减小索引字段大小，可以增加一个索引页中存储的索引值，有效提高索引的查询速度。在一些大字符串的字段作为索引时，使用前缀索引可以帮助我们减小索引项的大小。

不过，前缀索引有一定的局限性，例如：

order by 就无法使用前缀索引；
无法把前缀索引用作覆盖索引；

覆盖索引优化

覆盖索引是指 SQL 中 query 的所有字段，在索引 B+Tree 的叶子节点上都能找得到的那些索引，从二级索引中查询得到记录，而不需要通过聚簇索引查询获得，可以避免回表的操作。

假设我们只需要查询商品的名称、价格，有什么方式可以避免回表呢？

我们可以建立一个联合索引，即「商品ID、名称、价格」作为一个联合索引。如果索引中存在这些数据，查询将不会再次检索主键索引，从而避免回表。

所以，使用覆盖索引的好处就是，不需要查询出包含整行记录的所有信息，也就减少了大量的 I/O 操作。

主键索引最好是自增的

我们在建表的时候，都会默认将主键索引设置为自增的，具体为什么要这样做呢？又什么好处？

InnoDB 创建主键索引默认为聚簇索引，数据被存放在了 B+Tree 的叶子节点上。也就是说，同一个叶子节点内的各个数据是按主键顺序存放的，因此，每当有一条新的数据插入时，数据库会根据主键将其插入到对应的叶子节点中。

如果我们使用自增主键，那么每次插入的新数据就会按顺序添加到当前索引节点的位置，不需要移动已有的数据，当页面写满，就会自动开辟一个新页面。因为每次插入一条新记录，都是追加操作，不需要重新移动数据，因此这种插入数据的方法效率非常高。

如果我们使用非自增主键，由于每次插入主键的索引值都是随机的，因此每次插入新的数据时，就可能会插入到现有数据页中间的某个位置，这将不得不移动其它数据来满足新数据的插入，甚至需要从一个页面复制数据到另外一个页面，我们通常将这种情况称为页分裂。页分裂还有可能会造成大量的内存碎片，导致索引结构不紧凑，从而影响查询效率。

举个例子，假设某个数据页中的数据是1、3、5、9，且数据页满了，现在准备插入一个数据7，则需要把数据页分割为两个数据页：

在这里插入图片描述
出现页分裂时，需要将一个页的记录移动到另外一个页，性能会受到影响，同时页空间的利用率下降，造成存储空间的浪费。

而如果记录是顺序插入的，例如插入数据11，则只需开辟新的数据页，也就不会发生页分裂：
在这里插入图片描述
因此，在使用 InnoDB 存储引擎时，如果没有特别的业务需求，建议使用自增字段作为主键。

另外，主键字段的长度不要太大，因为主键字段长度越小，意味着二级索引的叶子节点越小（二级索引的叶子节点存放的数据是主键值），这样二级索引占用的空间也就越小。

索引最好设置为NOT NULL

为了更好的利用索引，索引列要设置为 NOT NULL 约束。有两个原因：

第一原因：索引列存在 NULL 就会导致优化器在做索引选择的时候更加复杂，更加难以优化，因为可为 NULL 的列会使索引、索引统计和值比较都更复杂，比如进行索引统计时，count 会省略值为NULL 的行。

第二个原因：NULL 值是一个没意义的值，但是它会占用物理空间，所以会带来的存储空间的问题，会导致更多的存储空间占用，因为 InnoDB 默认行存储格式COMPACT，会用 1 字节空间存储 NULL 值列表，如下图的黄色部分：
在这里插入图片描述

防止索引失效

用上了索引并不意味着查询的时候会使用到索引，所以我们心里要清楚有哪些情况会导致索引失效，从而避免写出索引失效的查询语句，否则这样的查询效率是很低的。

发生索引失效的情况：

当我们使用左或者左右模糊匹配的时候，也就是 like %xx 或者 like %xx%这两种方式都会造成索引失效；

当我们在查询条件中对索引列做了计算、函数、类型转换操作，这些情况下都会造成索引失效；

联合索引要能正确使用需要遵循最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配，否则就会导致索引失效。

在 WHERE 子句中，如果在 OR 前的条件列是索引列，而在 OR 后的条件列不是索引列，那么索引会失效。

我上面说的是常见的索引失效场景，实际过程中，可能会出现其他的索引失效场景，这时我们就需要查看执行计划，通过执行计划显示的数据判断查询语句是否使用了索引。

对于执行计划，参数有：