前言
Mysql 的索引是我们常用的，但实际了解多少呢？下面通过几个案例小问题来测验下，后面会有答案及相关解释
测试问题
问题1
下面的索引适合这个查询吗？
CREATE INDEX tbl_idx ON tbl (date_column)
SELECT COUNT(*)
FROM tbl
WHERE EXTRACT(YEAR FROM date_column) = 2017
选项：
A 很适合
B 不适合
问题2
下面的索引适合这个查询吗？
CREATE INDEX tbl_idx ON tbl (a, date_column)
SELECT *
FROM tbl
WHERE a = 12
ORDER BY date_column DESC
LIMIT 1
选项：
A 很适合
B 不适合
问题3
下面的索引适合这两个查询吗？
CREATE INDEX tbl_idx ON tbl (a, b)
SELECT *
FROM tbl
WHERE a = 38
AND b = 1
SELECT *
FROM tbl
WHERE b = 1
选项：
A 很适合
B 不适合
问题4
下面的索引适合这个查询吗？
CREATE INDEX tbl_idx ON tbl (text)
SELECT *
FROM tbl
WHERE text LIKE 'TJ%'
选项：
A 很适合
B 不适合
问题5
先看下这个索引和查询
CREATE INDEX tbl_idx ON tbl (a, date_column)
SELECT date_column, count(*)
FROM tbl
WHERE a = 38
GROUP BY date_column
为了实现一个新的功能需求，会添加一个新的查询条件 b = 1
SELECT date_column, count(*)
FROM tbl
WHERE a = 38
AND b = 1
GROUP BY date_column
新的查询会如何影响性能？
选项：
A 两个查询的性能一致
B 无法判断，因为信息不足
C 第二个查询更慢了
D 第二个查询更快了
答案及解析
问题1
CREATE INDEX tbl_idx ON tbl (date_column)
SELECT COUNT(*)
FROM tbl
WHERE EXTRACT(YEAR FROM date_column) = 2017
答案 B 不适合
因为对索引列使用了函数，会使索引失效，使用下面的方式会更高效
SELECT COUNT(*)
FROM tbl
WHERE date_column >= DATE'2017-01-01'
AND date_column < DATE'2018-01-01'
问题2
CREATE INDEX tbl_idx ON tbl (a, date_column)
SELECT *
FROM tbl
WHERE a = 12
ORDER BY date_column DESC
LIMIT 1
答案 A 很适合
这个索引很好的支持了 where 和 order by
问题3
CREATE INDEX tbl_idx ON tbl (a, b)
SELECT *
FROM tbl
WHERE a = 38
AND b = 1
SELECT *
FROM tbl
WHERE b = 1
答案 B 不适合
索引只覆盖了第一个查询，第二个查询没能高效的使用索引
改变一下索引即可
CREATE INDEX tbl_idx ON tbl (b, a)
问题4
CREATE INDEX tbl_idx ON tbl (text)
SELECT *
FROM tbl
WHERE text LIKE 'TJ%'
答案 A 适合
LIKE 中虽然使用了 %，但是在尾部，是可以应用索引的
问题5
CREATE INDEX tbl_idx ON tbl (a, date_column)
SELECT date_column, count(*)
FROM tbl
WHERE a = 38
GROUP BY date_column
SELECT date_column, count(*)
FROM tbl
WHERE a = 38
AND b = 1
GROUP BY date_column
答案 C 第二个查询更慢了
第一个查询只需要对索引进行扫描，因为 select, where, group by中涉及的列都是索引中的，完全不需要访问实际的表，这种情况叫做索引覆盖，性能是极好的
而第二个查询就需要访问实际的表，根据 b = 1这个条件进行过滤
小结
上面是5个关于索引使用的小问题，比较简单，但也常被忽略，希望能对大家有点帮助
本文地址：
http://www.njanyou.cn/news/1430.html
Tag：
Mysql
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