MySQL 用了索引还是很慢的原因分析及解决方案

​
-- 计算字段的选择性
SELECT
    COUNT(DISTINCT column_name) / COUNT(*) AS selectivity
FROM table_name;
-- 示例：gender 字段的选择性
SELECT
    COUNT(DISTINCT gender) / COUNT(*) AS selectivity
FROM users;
-- 结果：0.000002（非常低，不适合单独建索引）
​

-- ❌ 冗余索引示例
CREATE INDEX idx_name ON users(name);                    -- 单列索引
CREATE INDEX idx_name_age ON users(name, age);           -- 联合索引
-- idx_name 是冗余的，因为 idx_name_age 可以覆盖 name 单列查询
-- ✅ 优化后：删除冗余索引
DROP INDEX idx_name ON users;
-- 只保留联合索引 idx_name_age

-- ❌ 慢查询：需要回表
SELECT * FROM users WHERE name = '张三';
-- ✅ 优化：使用覆盖索引，无需回表
-- 假设有索引 idx_name_age(name, age)
SELECT name, age FROM users WHERE name = '张三';

-- ✅ 走索引：前缀匹配
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '张%';
-- ❌ 不走索引：后缀匹配或包含匹配
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%张';    -- 后缀匹配
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%张%';   -- 包含匹配
-- ✅ 优化方案 1：使用覆盖索引
-- 即使 LIKE '%张%' 不走索引，如果只查询索引列，可能走索引扫描
SELECT name FROM users WHERE name LIKE '%张%';
-- ✅ 优化方案 2：使用全文索引
ALTER TABLE users ADD FULLTEXT INDEX ft_name(name);
SELECT * FROM users WHERE MATCH(name) AGAINST('张');
-- ✅ 优化方案 3：使用搜索引擎（如 Elasticsearch）

-- ❌ 不走索引：对索引列使用函数
SELECT * FROM users WHERE DATE(create_time) = '2024-01-01';
SELECT * FROM users WHERE YEAR(create_time) = 2024;
SELECT * FROM users WHERE SUBSTRING(name, 1, 1) = '张';
-- ✅ 走索引：使用范围查询或等值查询
SELECT * FROM users WHERE create_time >= '2024-01-01'
                       AND create_time < '2024-01-02';
-- ❌ 不走索引：索引列参与计算
SELECT * FROM users WHERE age + 1 = 26;
-- ✅ 走索引：调整计算方式
SELECT * FROM users WHERE age = 25;

-- 假设 user_id 是 VARCHAR 类型
CREATE INDEX idx_user_id ON users(user_id);
-- ❌ 不走索引：字符串与数字比较，发生隐式类型转换
SELECT * FROM users WHERE user_id = 123;
-- 等价于：SELECT * FROM users WHERE CAST(user_id AS SIGNED) = 123;
-- ✅ 走索引：类型一致
SELECT * FROM users WHERE user_id = '123';

-- 查询表的总行数和大小
SELECT
    table_name,
    table_rows,
    ROUND(data_length / 1024 / 1024, 2) AS data_size_mb,
    ROUND(index_length / 1024 / 1024, 2) AS index_size_mb
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema = 'your_database';

-- 查看数据分布
SELECT gender, COUNT(*) as count
FROM users
GROUP BY gender;
-- 假设结果：
-- gender | count
-- -------|--------
-- 男     | 999000
-- 女     |   1000
-- 其他   |      0
-- 查询 "男" 性用户时，即使有索引，也可能走全表扫描
-- 因为优化器认为扫描 999000 行和全表扫描差不多

-- 强制使用索引
SELECT * FROM users FORCE INDEX(idx_gender) WHERE gender = '男';

-- ❌ 慢查询：大字段导致行过长
CREATE TABLE articles (
    id INT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(255),
    content TEXT,           -- 大字段
    author VARCHAR(100),
    create_time DATETIME
);
-- ✅ 优化：将大字段拆分到单独的表
CREATE TABLE articles (
    id INT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(255),
    author VARCHAR(100),
    create_time DATETIME
);
CREATE TABLE article_contents (
    article_id INT PRIMARY KEY,
    content LONGTEXT,
    FOREIGN KEY (article_id) REFERENCES articles(id)
);

-- ❌ 不合理：使用 VARCHAR 存储 IP 地址
CREATE TABLE logs (
    id INT PRIMARY KEY,
    ip VARCHAR(15)
);
-- ✅ 优化：使用 INT UNSIGNED 存储 IP 地址
CREATE TABLE logs (
    id INT PRIMARY KEY,
    ip INT UNSIGNED
);
-- 插入时转换
INSERT INTO logs (ip) VALUES (INET_ATON('192.168.1.1'));
-- 查询时转换
SELECT INET_NTOA(ip) FROM logs;

-- 查看当前 InnoDB 缓冲池大小
SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_buffer_pool_size';
-- 建议设置为服务器内存的 70%-80%
-- 例如：16GB 内存的服务器，设置为 12GB
SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size = 12884901888;  -- 12GB

-- 查看当前配置
SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_io_capacity';        -- 磁盘 I/O 能力
SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_read_io_threads';    -- 读线程数
SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_write_io_threads';   -- 写线程数
SHOW VARIABLES LIKE 'max_connections';           -- 最大连接数
-- 根据服务器配置调整
-- SSD 硬盘可以设置更高的 innodb_io_capacity

-- 查看执行计划
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = '张三';
-- 关键字段解读
-- id: 查询标识符
-- select_type: 查询类型（SIMPLE, PRIMARY, SUBQUERY 等）
-- table: 访问的表
-- type: 访问类型（从好到差：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL）
-- possible_keys: 可能使用的索引
-- key: 实际使用的索引
-- key_len: 使用的索引长度
-- rows: 预估扫描的行数
-- Extra: 额外信息（Using index, Using where, Using filesort 等）