索引优化的核心在于合理使用索引以提升mysql查询效率，避免常见误区。1. 不要过度索引，只对常用查询列创建索引；2. 注意复合索引的顺序，从左到右依次匹配；3. 避免对低区分度列、text/blob类型列创建索引；4. 定期执行analyze table更新统计信息；5. 避免数据类型不匹配和隐式类型转换；6. 尽量不用like ‘%keyword%’和函数操作；7. 合理选择索引类型，如b-tree、hash、fulltext等；8. 优化复杂sql时避免子查询、or操作，优先使用join和exists；9. 使用sublime text插件提高sql编写与分析效率；10. 利用explain命令分析执行计划，定位性能瓶颈。
索引优化，简单来说，就是让你的mysql查询更快，但很多人在这个过程中容易踩坑。我总结了一些常见的误区，希望能帮你避开。另外，用sublime Text编写和分析sql语句，确实能提高效率，后面会详细说说。
解决方案
索引优化不是一蹴而就的，需要理解索引的原理，并结合实际情况进行调整。
- 过度索引： 并不是索引越多越好。每个索引都需要占用存储空间，并且在数据更新时需要维护索引，这会降低写入性能。应该只对经常用于查询的列创建索引。
- 忽略复合索引的顺序： 复合索引的顺序很重要。MySQL会按照索引的顺序从左到右进行匹配。例如，有一个索引 (A, B, C)，那么 A, (A, B), (A, B, C) 都可以用到索引，但是 B, C, (B, C) 则无法使用索引。
- 对所有列都使用索引： 这是一个常见的误区。有些列，比如性别、状态等，区分度很低，即使创建了索引，MySQL也可能不会使用，反而增加了索引维护的开销。
- 不更新统计信息： MySQL的查询优化器会根据统计信息选择合适的索引。如果统计信息过时，优化器可能会做出错误的判断，导致查询性能下降。定期使用 ANALYZE TABLE 命令更新统计信息。
- 忽略数据类型： 数据类型不匹配会导致索引失效。例如，如果索引列是字符串类型，而查询条件使用了数字类型，MySQL可能会进行类型转换，导致索引失效。
- 使用 LIKE ‘%keyword%’： 这种查询方式会导致索引失效，因为它需要全表扫描。可以考虑使用全文索引，或者改变查询方式，例如使用 LIKE ‘keyword%’。
- 对 TEXT 或 BLOB 类型的列创建索引： 通常不建议对这些类型的列创建索引，因为它们占用空间大，而且查询效率不高。如果确实需要查询，可以考虑使用全文索引，或者只对前缀进行索引。
sublime text编写和分析SQL语句：
Sublime Text有很多插件可以帮助你更高效地编写和分析SQL语句。
- SQL Formatter： 可以自动格式化SQL语句，使其更易于阅读。
- SQL Completion： 提供SQL语句的自动补全功能，提高编写效率。
- SQL Snippets： 可以快速插入常用的SQL代码片段。
使用这些插件，可以大大提高编写和调试SQL语句的效率。
为什么我的索引没有生效？
索引失效的原因有很多，除了上面提到的数据类型不匹配、LIKE ‘%keyword%’ 等，还有一些其他常见的原因：
- 使用了函数： 在查询条件中使用了函数，例如 WHERE date(column) = ‘2023-10-26’，会导致索引失效。
- 使用了 OR： 如果 OR 连接的两个条件都使用了索引，MySQL可能会选择全表扫描。
- 使用了 != 或 ： 这些操作符会导致索引失效。
- 隐式类型转换： 例如，将字符串类型的列与数字进行比较，会导致隐式类型转换，从而导致索引失效。
可以使用 EXPLaiN 命令分析SQL语句的执行计划，查看是否使用了索引，以及为什么没有使用索引。
如何选择合适的索引类型？
MySQL支持多种索引类型，包括：
- B-Tree索引： 这是最常用的索引类型，适用于大多数情况。
- Hash索引： 适用于等值查询，例如 =，IN。
- Fulltext索引： 适用于全文搜索。
- Spatial索引： 适用于地理空间数据。
选择合适的索引类型需要根据实际情况进行考虑。一般来说，B-Tree索引是首选，如果需要进行全文搜索，则可以使用Fulltext索引。
如何优化复杂的SQL查询？
复杂的SQL查询往往涉及到多个表连接、子查询、聚合函数等，优化起来比较困难。一些常见的优化技巧包括：
- 尽量避免使用子查询： 子查询可能会导致性能问题，可以考虑使用 JOIN 替代。
- 优化 JOIN 的顺序： MySQL会按照一定的顺序执行 JOIN 操作，可以调整 JOIN 的顺序，使得先连接的数据量较小的表。
- *使用 EXISTS 替代 `count()：** 如果只需要判断是否存在满足条件的记录，可以使用EXISTS替代COUNT(*)`，这样可以提高效率。
- 避免在 WHERE 子句中使用 OR： 可以使用 union ALL 替代 OR。
优化复杂的SQL查询需要深入理解SQL的执行原理，并结合实际情况进行调整。使用 EXPLAIN 命令分析SQL语句的执行计划，可以帮助你找到性能瓶颈，并进行优化。
