MySQL 索引通常是被用于提高 WHERE 条件的数据行匹配时的搜索速度，在索引的使用过程中，存在一些使用细节和注意事项。
1. 不要在列上使用函数和进行运算
不要在列上使用函数，这将导致索引失效而进行全表扫描。
select * from news where year(publish_time) < 2017
为了使用索引，防止执行全表扫描，可以进行改造。
select * from news where publish_time < '2017-01-01'
还有一个建议，不要在列上进行运算，这也将导致索引失效而进行全表扫描。
select * from news where id / 100 = 1
为了使用索引，防止执行全表扫描，可以进行改造。
select * from news where id = 1 * 100
2. 尽量避免使用 != 或 not in或 <> 等否定操作符
应该尽量避免在 where 子句中使用 != 或 not in 或 <> 操作符，因为这几个操作符都会导致索引失效而进行全表扫描。
3. 尽量避免使用 or 来连接条件
应该尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，因为这会导致索引失效而进行全表扫描。
select * from news where id = 1 or id = 2
4. 多个单列索引并不是最佳选择
MySQL 只能使用一个索引，会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引，因此，为多个列创建单列索引，并不能提高 MySQL 的查询性能。
假设，有两个单列索引，分别为 news_year_idx(news_year) 和 news_month_idx(news_month)。现在，有一个场景需要针对资讯的年份和月份进行查询，那么，SQL 语句可以写成：
select * from news where news_year = 2017 and news_month = 1
事实上，MySQL 只能使用一个单列索引。为了提高性能，可以使用复合索引 news_year_month_idx(news_year, news_month) 保证 news_year 和 news_month 两个列都被索引覆盖。
5. 复合索引的最左前缀原则
复合索引遵守“最左前缀”原则，即在查询条件中使用了复合索引的第一个字段，索引才会被使用。因此，在复合索引中索引列的顺序至关重要。如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。
假设，有一个场景只需要针对资讯的月份进行查询，那么，SQL 语句可以写成：
select * from news where news_month = 1
此时，无法使用 news_year_month_idx(news_year, news_month) 索引，因为遵守“最左前缀”原则，在查询条件中没有使用复合索引的第一个字段，索引是不会被使用的。
6. 覆盖索引的好处
如果一个索引包含所有需要的查询的字段的值，直接根据索引的查询结果返回数据，而无需读表，能够极大的提高性能。因此，可以定义一个让索引包含的额外的列，即使这个列对于索引而言是无用的。
7. 范围查询对多列查询的影响
查询中的某个列有范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查找。
举个例子，假设有一个场景需要查询本周发布的资讯文章，其中的条件是必须是启用状态，且发布时间在这周内。那么，SQL 语句可以写成：
select * from news where publish_time >= '2017-01-02' and publish_time <= '2017-01-08' and enable = 1
这种情况下，因为范围查询对多列查询的影响，将导致 news_publish_idx(publish_time, enable) 索引中 publish_time 右边所有列都无法使用索引优化查找。换句话说，news_publish_idx(publish_time, enable) 索引等价于 news_publish_idx(publish_time) 。
对于这种情况，我的建议：对于范围查询，务必要注意它带来的副作用，并且尽量少用范围查询，可以通过曲线救国的方式满足业务场景。
例如，上面案例的需求是查询本周发布的资讯文章，因此可以创建一个news_weekth 字段用来存储资讯文章的周信息，使得范围查询变成普通的查询，SQL 可以改写成：
select * from news where news_weekth = 1 and enable = 1
然而，并不是所有的范围查询都可以进行改造，对于必须使用范围查询但无法改造的情况，我的建议：不必试图用 SQL 来解决所有问题，可以使用其他数据存储技术控制时间轴，例如 Redis 的 SortedSet 有序集合保存时间，或者通过缓存方式缓存查询结果从而提高性能。
8. 索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有 NULL 值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有 NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。
因此，在数据库设计时，除非有一个很特别的原因使用 NULL 值，不然尽量不要让字段的默认值为 NULL。
9. 隐式转换的影响
当查询条件左右两侧类型不匹配的时候会发生隐式转换，隐式转换带来的影响就是可能导致索引失效而进行全表扫描。下面的案例中，date_str 是字符串，然而匹配的是整数类型，从而发生隐式转换。
select * from news where date_str = 201701
因此，要谨记隐式转换的危害，时刻注意通过同类型进行比较。
10. like 语句的索引失效问题
like 的方式进行查询，在 like “value%” 可以使用索引，但是对于 like “%value%” 这样的方式，执行全表查询，这在数据量小的表，不存在性能问题，但是对于海量数据，全表扫描是非常可怕的事情。所以，根据业务需求，考虑使用 ElasticSearch 或 Solr 是个不错的方案。
转载自： https://mp.weixin.qq.com/s/JrFnLyVlbpNmyct693b38w
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