要检查mysql索引并评估性能差异，首先可使用show index或show keys命令查看索引信息，其次通过explain分析查询是否有效利用索引，最后在创建索引前后进行基准测试以对比执行时间。1. show index from table_name 可查看索引详情；2. explain select语句能识别索引使用情况；3. 创建索引前后分别执行相同查询并记录耗时，用于性能对比。此外，需注意索引失效的常见原因，如使用函数、隐式类型转换、like以%开头、or连接及联合索引未遵循最左前缀原则。索引并非越多越好，应权衡查询加速与写入开销，并定期审查和删除无用索引。
检查mysql索引和评估创建索引前后的性能差异，这关系到数据库查询效率的提升，以及避免不必要的资源浪费。简单来说，检查索引是为了发现潜在的性能瓶颈，性能对比则是验证索引是否有效，甚至是否反而降低了效率。
索引就像书的目录，能帮你快速找到想要的内容，但目录本身也占用空间，并且需要维护。
如何查看mysql索引？
查看MySQL索引的方法其实挺简单的，主要有以下几种：
- SHOW INDEX FROM table_name; 这是最常用的方法，能显示索引的详细信息，比如索引名、使用的字段、索引类型等等。 通过这个命令，你可以快速了解表上都有哪些索引。
- SHOW KEYS FROM table_name; 这个命令和SHOW INDEX效果类似，也能展示索引信息。
- SELECT * FROM information_schema.STATISTICS WHERE table_name = ‘your_table_name’; 这种方式是从information_schema数据库中查询索引信息，可以获取更详细的数据，但通常SHOW INDEX已经足够用了。
通过这些命令，你可以清晰地看到表的索引情况，包括索引的类型（比如BTREE, FULLTEXT等），索引是否唯一，以及索引覆盖的列。
创建索引前后，性能究竟差多少？
创建索引后的性能提升，理论上可以大幅提升查询速度，尤其是在数据量大的时候。但实际情况要复杂得多，并非所有情况都适用。
- 数据量大小的影响： 数据量越大，索引的优势越明显。对于小表，可能全表扫描都比使用索引快。
- 查询类型的影响： 索引最适合用于WHERE子句中的精确匹配、范围查询和排序操作。如果你的查询经常需要全表扫描，那么索引可能没什么用。
- 索引列的选择： 选择合适的列创建索引至关重要。通常，选择那些在WHERE子句中频繁使用的列，或者用于连接其他表的列。
- 索引维护的成本： 索引会增加INSERT、UPDATE和delete操作的开销，因为每次修改数据都需要更新索引。
为了更直观地展示性能差异，可以这样做：
- 使用EXPLAIN语句： 在执行SQL查询前，加上EXPLAIN关键字，MySQL会告诉你它打算如何执行这个查询，包括是否使用索引，以及扫描了多少行数据。这是评估查询性能的重要工具。 例如：EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE indexed_column = ‘value’;
- 基准测试： 在创建索引前后，分别执行相同的查询，记录执行时间。可以使用MySQL自带的benchmark工具，或者使用一些第三方的性能测试工具。
一个简单的基准测试示例（伪代码）：
-- 创建表 CREATE TABLE test_table ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(255), value INT ); -- 插入大量数据 INSERT INTO test_table (name, value) VALUES ('test', 1); -- 重复插入大量数据 -- 无索引查询 SELECT * FROM test_table WHERE name = 'test'; -- 记录执行时间 -- 创建索引 CREATE INDEX idx_name ON test_table (name); -- 有索引查询 SELECT * FROM test_table WHERE name = 'test'; -- 记录执行时间，对比差异
索引失效的常见原因有哪些？如何避免？
索引失效会导致查询性能急剧下降，因此了解索引失效的原因并避免它们非常重要。
- WHERE子句中使用函数或表达式： 例如，WHERE YEAR(date_column) = 2023，会导致索引失效。 应该尽量避免在WHERE子句中对索引列进行函数操作。可以考虑预先计算好结果，或者使用其他方式优化查询。
- 隐式类型转换： 如果索引列是字符串类型，但在WHERE子句中使用了数字类型，可能会导致索引失效。 例如，WHERE phone_number = 1234567890，如果phone_number是VARCHAR类型，MySQL可能会进行隐式类型转换，导致索引失效。 确保WHERE子句中使用的数据类型与索引列的数据类型一致。
- 使用OR连接： 在某些情况下，使用OR连接多个条件可能会导致索引失效，尤其是当OR连接的条件没有都使用索引时。 可以考虑使用union ALL来替代OR，或者优化索引设计。
- LIKE查询以%开头： 例如，WHERE name LIKE ‘%keyword’，会导致索引失效。 因为索引是按照顺序排列的，以%开头的模糊查询无法利用索引的顺序性。 可以考虑使用全文索引（FULLTEXT INDEX），或者使用其他搜索技术。
- 联合索引未使用最左前缀： 如果创建了联合索引(a, b, c)，那么只有当查询条件中包含a，或者包含a和b，或者包含a、b和c时，才能有效利用索引。 如果查询条件只包含b或c，索引就会失效。 确保查询条件符合最左前缀原则。
索引是不是越多越好？如何权衡索引的数量？
并非如此。虽然索引可以加快查询速度，但过多的索引会带来负面影响。
- 增加存储空间： 索引需要占用额外的存储空间。
- 降低写入性能： 每次插入、更新或删除数据时，都需要更新索引，这会增加写入操作的开销。
- 优化器选择困难： 过多的索引会增加Mysql优化器的负担，可能导致它选择错误的索引，反而降低查询性能。
权衡索引数量的关键在于找到一个平衡点。
- 只创建必要的索引： 仔细分析查询需求，只为那些频繁使用的查询条件创建索引。
- 考虑联合索引： 如果多个查询条件经常一起使用，可以考虑创建一个联合索引，而不是为每个条件都创建单独的索引。
- 定期审查索引： 定期检查索引的使用情况，删除那些不再使用的索引。 可以通过MySQL的Performance Schema或者慢查询日志来分析索引的使用情况。
如何利用EXPLAIN分析sql语句的索引使用情况？
EXPLAIN语句是分析SQL查询性能的利器，它可以告诉你MySQL是如何执行查询的，包括是否使用了索引，以及扫描了多少行数据。
EXPLAIN语句的输出结果包含多个列，其中几个重要的列包括：
- select_type： 表示查询的类型，比如SIMPLE（简单查询）、PRIMARY（主查询）、SUBQUERY（子查询）等。
- table： 表示查询涉及的表。
- type： 表示MySQL如何查找表中的行，这是一个非常重要的指标。常见的type值包括：
- system： 表中只有一行数据，通常是系统表。
- const： 通过主键或唯一索引查找，只返回一行数据。
- eq_ref： 通过唯一索引关联另一个表，只返回一行数据。
- ref： 通过非唯一索引查找，返回多行数据。
- range： 使用索引进行范围查询。
- index： 扫描整个索引树。
- ALL： 全表扫描，这是最差的情况。
- possible_keys： 表示MySQL可能使用的索引。
- key： 表示MySQL实际使用的索引。
- key_len： 表示使用的索引的长度。
- ref： 表示与索引列进行比较的值。
- rows： 表示MySQL估计需要扫描的行数。
- Extra： 包含一些额外的信息，比如using index（表示使用了覆盖索引）、Using where（表示需要通过WHERE子句过滤数据）、Using temporary（表示需要创建临时表）等。
通过分析EXPLAIN语句的输出结果，可以判断查询是否使用了索引，以及索引的使用效率。 如果type是ALL，或者rows很高，那么就需要考虑优化查询或者添加索引。
总结
MySQL索引是提高查询性能的关键，但并非万能的。 需要根据实际情况选择合适的索引策略，并定期审查和优化索引。 善用EXPLAIN语句，可以帮助你更好地了解MySQL的查询执行计划，从而做出更明智的决策。
