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在編碼過程中，我們嘗嘗會遇到一些復雜關系的查詢，在這里最容易出問題，尤其是性能方面，因此對查詢語句的優化顯然是重中之重。說起提高查詢性能，就不得不提到索引了。

索引建的好會讓你一飛沖天，索引建的不好會讓你加班不斷。

那么了解索引的一些規范，就顯得尤為重要。

?第一章 編程規范

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第二章 異常日志

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第四章 安全規范

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第五章MySQL規范

一、建表規范

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二、索引規約

1.?【強制】業務上具有唯一特性的字段，即使是組合字段，也必須建成唯一索引。

說明：不要以為唯一索引影響了 insert 速度，這個速度損耗可以忽略，但提高查找速度是明顯的；另外即使在應用層做了非常完善的校驗控制，只要沒有唯一索引，根據墨菲定律，必然有臟數據產生。

2.?【強制】超過三個表禁止 join。需要 join 的字段，數據類型保持絕對一致；多表關聯查詢時，保證被關聯的字段需要有索引。

說明：即使雙表 join 也要注意表索引、SQL 性能。

3.?【強制】在 varchar 字段上建立索引時，必須指定索引長度，沒必要對全字段建立索引，根據實際文本區分度決定索引長度。

說明：索引的長度與區分度是一對矛盾體，一般對字符串類型數據，長度為 20 的索引，區分度會高達 90%以上，可以使用 count(distinct left(列名, 索引長度))/count(*)的區分度來確定。

4.?【強制】頁面搜索嚴禁左模糊或者全模糊，如果需要請走搜索引擎來解決。

說明：索引文件具有 B-Tree 的最左前綴匹配特性，如果左邊的值未確定，那么無法使用此索引。

5.?【推薦】如果有 order by 的場景，請注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是組合索引的一部分，并且放在索引組合順序的最后，避免出現 file_sort 的情況，影響查詢性能。

正例：where a=?and b=? order by c; 索引：a_b_c

反例：索引如果存在范圍查詢，那么索引有序性無法利用，如：WHERE a>10 ORDER BY b; 索引 a_b 無法排序。

6.?【推薦】利用覆蓋索引來進行查詢操作，避免回表。

說明：如果一本書需要知道第 11 章是什么標題，會翻開第 11 章對應的那一頁嗎？目錄瀏覽一下就好，這個目錄就是起到覆蓋索引的作用。

正例：能夠建立索引的種類分為主鍵索引、唯一索引、普通索引三種，而覆蓋索引只是一種查詢的一種效果，用 explain 的結果，extra 列會出現：using index。

7.?【推薦】利用延遲關聯或者子查詢優化超多分頁場景。

說明：MySQL 并不是跳過 offset 行，而是取 offset+N 行，然后返回放棄前 offset 行，返回 N 行，那當offset 特別大的時候，效率就非常的低下，要么控制返回的總頁數，要么對超過特定閾值的頁數進行 SQL改寫。

正例：先快速定位需要獲取的 id 段，然后再關聯：

SELECT a.*FROM?表 1 a, (select id from 表 1 where 條件 LIMIT 100000,20 ) b wherea.id=b.id

8.?【推薦】SQL 性能優化的目標：至少要達到 range 級別，要求是 ref 級別，如果可以是 consts最好。

說明：

1） consts 單表中最多只有一個匹配行（主鍵或者唯一索引），在優化階段即可讀取到數據。

2） ref 指的是使用普通的索引（normal index）。

3） range 對索引進行范圍檢索。

反例：explain 表的結果，type=index，索引物理文件全掃描，速度非常慢，這個 index 級別比較 range還低，與全表掃描是小巫見大巫。

9.?【推薦】建組合索引的時候，區分度最高的在最左邊。

正例：如果 wherea=? and b=?，a 列的幾乎接近于唯一值，那么只需要單建 idx_a 索引即可。

說明：存在非等號和等號混合判斷條件時，在建索引時，請把等號條件的列前置。如：wherec>? and d=? 那么即使 c 的區分度更高，也必須把 d 放在索引的最前列，即建立組合索引 idx_d_c。

10.?【推薦】防止因字段類型不同造成的隱式轉換，導致索引失效。

11.?【參考】創建索引時避免有如下極端誤解：

1） 索引寧濫勿缺。認為一個查詢就需要建一個索引。

2） 吝嗇索引的創建。認為索引會消耗空間、嚴重拖慢記錄的更新以及行的新增速度。

3） 抵制惟一索引。認為惟一索引一律需要在應用層通過“先查后插”方式解決。

我就是我，是顏色不一樣的煙火。 我就是我，是與眾不同的小蘋果。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的MySQL规范「索引规范」码出高效，码出质量 - 第399篇的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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