MySQL数据库进阶篇，合理的使用索引结构和查询

索引使用原则
索引的使用并不是越多越好，而是针对业务下的查询场景，不断的改进和优化，例如电商系统中用户订单的场景，假设存在如下表结构：
CREATE TABLE `ds_user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
`user_name` varchar(20) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表';
CREATE TABLE `ds_order` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
`user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户ID',
`order_no` varchar(60) NOT NULL COMMENT '订单号',
`product_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '产品名称',
`number` int(11) DEFAULT '1' COMMENT '个数',
`unit_price` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '单价',
`total_price` decimal(10,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '总价',
`order_state` int(2) DEFAULT '1' COMMENT '1待支付，2已支付,3已发货,4已签收',
`order_remark` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '订单备注',
`create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='订单表';
用户和订单管理表，在电商的业务中很常见，可以通过对该业务分析，看看常用的索引结构：
用户方：
基于用户的查询，多数是基于用户ID(user_id)；
基于订单号(order_no)，查看物流的信息；
运营方：
基于时间段的流水明细(create_time)或排序;
基于订单状态的筛选(order_state)和统计；
基于产品(product_name)的数据统计分析；
这样一个流程分析走下来，即可以在开发初期，确定哪些结构是查询必须用到的，预先做好索引结构，避免数据量庞大到影响性能时再去考虑使用索引。
有些时候会考虑放弃一些查询条件，例如基于产品名称的数据统计，走定时任务的方式，用来缓解表的查询压力，处理的方式是多样的。
优秀的索引设计，都是建立在对业务数据的理解上，考虑业务数据的查询方式，提高查询效率。
索引创建
1、单列索引
单列索引，即索引建立在表的一个字段上，一个表可以有多个单列索引，使用起来相对比较简单：
CREATE INDEX user_id_index ON ds_order(user_id) USING BTREE;
主键索引，或者上述的user_id_index都是单列索引。
业务场景：基于用户自己对订单查询，和管理系统，订单和用户的关联查询，所以订单表的user_id需要一个索引。
2、组合索引
组合索引包含两个或两个以上的列，组合索引相比单列索引复杂很多，如何建立组合索引，和业务关联度非常高，在使用组合索引时，还需要考虑查询条件的顺序。
CREATE INDEX state_create_time_index ON `ds_order`(`create_time`,`order_state`);
如上就是组合索引，实际包含的是2个索引 (create_time) (create_time,order_state)，这样查询就涉及到最左前缀的原则，必须按照顺序来查询，这里下面详说。
业务场景：首先单说这里组合索引，在业务开发中，常见订单状态的统计，基于统计结果做运营分析，另外就是在运营系统中，基于创建时间段的筛选条件是默认存在的，避免全部数据实时扫描；一些其他的常见查询也都是条件加时间段的查询模式。
3、前缀索引
如果需要加索引的列是很长的字符串，那么索引会变的庞大臃肿，起到的效果可能并不是很明显。这时候可以截取列的前面一部分，创建索引，节省空间，这样可能会出现索引的选择性下降，即基于前缀索引查询出的相似数据可能很多：
ALTER TABLE ds_order ADD KEY (order_no(30)) ;
这里由于订单号太长，所以选择前面30位作为前缀索引，用作订单号的查询，当然这里涉及到一个非常经典的业务场景，订单号机制。
业务场景：前缀索引一个典型的应用场景就是处理订单号，一个看似很长的订单号，其实包含的信息非常多：
时间点：就是订单生成的时间，年月日时分秒；
标识位：即一个唯一的UID，保证订全单号唯一；
埋点一：在很多业务中，在订单号记录产品类目；
埋点二：通常会标识产品属性，例如颜色，口味等；
错位符：防止订单号被分析，会随机一段错位符号；
如此一段分析下来，实际订单号是非常长的，所以需要引入前缀索引机制，前缀索引期望使用的索引长度可以筛选整个列的基数，例如上面的订单号：
大部分业务基于时间节点筛选足够，即索引长度14位；
如果是并发业务，很多时间节点相同，则索引长度是时间点+标识位；
注意：如果业务允许的情况下，一般要求前缀索引的长度有唯一性，例如上面的时间和标示位。
4、其他索引
例如全文索引等，这些用到的场景不多，如果数据庞大，又需要检索等，通常会选择强大的搜索中间件来处理。显式唯一索引，这种也会在程序上做规避，避免不友好的异常被抛出。
三、索引查询
如何创建最优的索引，是一件不容易的事情，同样在查询的时候，是否使用索引也是一件难度极大的事情，经验之谈：多数是性能问题暴露的时候，才会回头审视查询的SQL语句，针对性能问题，做相应的查询优化。
1、单列查询
这里直接查询主键索引，MySQL的主键一般选择自增，所以速度非常快。
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE id=2;
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE id=1+1;
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE id+1=1;
这里，id=2,id=1+1，MySQL都可以自动解析，但是id+1是在索引列上执行运算，直接导致主键索引失效。这里有一个基本策略，如果非要在单列索引上做操作，可以将该逻辑放在程序中，到MySQL层面，SQL语句越干净利落越好。
2、前缀索引查询
前缀索引的查询，可以基于Like对特定长度筛选，或者全订单号查询。
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE order_no LIKE '202008011314158723628732871625%';
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE order_no='20200801131415872362873287162572367';
3、组合索引查询
查询最麻烦的就是组合索引，或者说查询条件组合起来，都使用了索引：
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order
WHERE create_time>'2020-08-01 00:00:00' AND order_state='1';
上述基于组合索引中列的顺序，使用了组合索引：state_create_time_index。
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE create_time>'2020-08-01 00:00:00';
上述只使用create_time列，也同样使用了索引结构。
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order WHERE order_state='1';
上述如果只使用order_state条件，则结果显示全表扫描。
EXPLAIN SELECT * FROM ds_order
WHERE create_time>'2020-08-01 00:00:00' AND order_no LIKE '20200801%';
上述则基于组合索引的create_time列和单列索引order_no保证查询条件都使用了索引。
通过上面几个查询案例，索引组合索引使用的注意事项如下：
组合索引必须按索引最左列开始查询；
不能跳过组合字段查询,这样无法使用索引；
四、索引其他说明
1、索引的优点
基于注解或唯一索引保证数据库表中数据的唯一性；
索引通过减少扫描表的行数提高查询的效率；
2、索引的缺点
创建索引和维护索引，会耗费空间和实际；
查询以外的操作增删改等，都需要动态维护索引；
3、索引使用总结
索引机制在MySQL中真的非常复杂，非专业的DBA(就是指开发人员)，基本要熟练常见的索引结构，待过两年所谓的大厂，每个版本开发涉及的核心表SQL都是有专业DBA验收，复杂的查询都是提交需求，DBA直接输出查询SQL，当然在一般公司是没有DBA，需要开发在开发的过程中不断的思考，逐步优化，这需要对业务数据有一定的敏感度，对核心接口有执行监控，当发现稍微出现耗时情况，就可以不断优化，这个积累是个枯燥和进步的过程。