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在日常开发中，我们经常会遇到 SQL 查询慢得像蜗牛的情况。明明数据量不大，却查个几秒钟甚至十几秒——这时候，MySQL 索引就是你最该检查的地方！

今天我们就用Java + Spring Boot的方式，结合真实业务场景，手把手带你搞懂 MySQL 索引的使用、误区和最佳实践。

一、什么是索引？为什么需要它？

想象一下你在一本 500 页的字典里找“苹果”这个词：

• 没有索引：你得一页一页翻，直到找到。
• 有索引（目录）：直接翻到“P”开头的部分，快速定位。

数据库索引同理：它是对表中一列或多列的值进行排序的一种结构，用来加速查询速度。

二、常见索引类型（MySQL InnoDB 引擎）

⚠️ 注意：InnoDB 默认使用 B+ 树实现索引，MyISAM 也是，但存储结构不同。

三、真实业务场景：用户订单查询慢

📌 需求背景

某电商系统，order_info表结构如下：

CREATE TABLE `order_info` ( `id` BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_id` BIGINT NOT NULL, `order_status` TINYINT NOT NULL COMMENT '0-待支付,1-已支付,2-已取消', `create_time` DATETIME NOT NULL, `amount` DECIMAL(10,2) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB;

现在有个接口：查询某个用户最近 30 天的所有已支付订单。

// OrderService.java public List<OrderInfo> findPaidOrdersByUser(Long userId, LocalDateTime startTime) { return orderMapper.selectByUserIdAndStatusAndTime(userId, 1, startTime); }

对应的 SQL 可能是：

SELECT * FROM order_info WHERE user_id = ? AND order_status = 1 AND create_time >= ?

❌ 反例：无索引，全表扫描

如果order_info表有 100 万条数据，而没有任何索引（除了主键），每次查询都要扫描整张表 ——性能灾难！

你可以用EXPLAIN查看执行计划：

EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id = 123 AND order_status = 1 AND create_time >= '2026-01-01';

结果会显示：

• type: ALL（全表扫描）
• rows: 1000000（扫描了百万行）
• Extra: Using where

这就是典型的“慢查询”根源！

四、正确做法：创建联合索引

✅ 正确索引设计

根据查询条件：user_id、order_status、create_time

我们应该创建一个联合索引：

ALTER TABLE order_info ADD INDEX idx_user_status_time (user_id, order_status, create_time);

为什么顺序是user_id → order_status → create_time？

• user_id是高区分度字段（每个用户订单少）
• order_status是等值查询（=1）
• create_time是范围查询（>=），放最后（B+树特性决定）

✅ 执行计划验证

再次执行EXPLAIN：

EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id = 123 AND order_status = 1 AND create_time >= '2026-01-01';

结果：

• type: range
• key: idx_user_status_time
• rows: 50（只扫描几十行）
• Extra: Using index condition

✅ 查询速度从 2 秒降到 10 毫秒！

五、Spring Boot 代码实战

1. 实体类

// OrderInfo.java @Data @TableName("order_info") public class OrderInfo { private Long id; private Long userId; private Integer orderStatus; private LocalDateTime createTime; private BigDecimal amount; }

2. Mapper 接口（MyBatis-Plus）

// OrderMapper.java @Mapper public interface OrderMapper extends BaseMapper<OrderInfo> { @Select("SELECT * FROM order_info " + "WHERE user_id = #{userId} " + "AND order_status = #{status} " + "AND create_time >= #{startTime}") List<OrderInfo> selectByUserIdAndStatusAndTime( @Param("userId") Long userId, @Param("status") Integer status, @Param("startTime") LocalDateTime startTime ); }

3. Service 调用

@Service public class OrderService { @Autowired private OrderMapper orderMapper; public List<OrderInfo> findRecentPaidOrders(Long userId) { LocalDateTime thirtyDaysAgo = LocalDateTime.now().minusDays(30); return orderMapper.selectByUserIdAndStatusAndTime(userId, 1, thirtyDaysAgo); } }

💡 提示：生产环境建议用 MyBatis-Plus 的 LambdaQueryWrapper，更安全。

六、索引使用注意事项（避坑指南）

⚠️ 1. 最左前缀原则

联合索引(a, b, c)，以下查询能命中索引：

• WHERE a = 1
• WHERE a = 1 AND b = 2
• WHERE a = 1 AND b = 2 AND c >= '2026-01-01'

但以下不能或部分命中：

• WHERE b = 2❌（跳过 a）
• WHERE a = 1 AND c = 'xxx'❌（跳过 b，c 无法使用索引）
• WHERE a > 1 AND b = 2⚠️（a 是范围，b 无法用索引）

⚠️ 2. 不要在索引列上做函数操作

❌ 错误写法：

SELECT * FROM order_info WHERE DATE(create_time) = '2026-01-16';

✅ 正确写法：

SELECT * FROM order_info WHERE create_time >= '2026-01-16 00:00:00' AND create_time < '2026-01-17 00:00:00';

函数会导致索引失效！

⚠️ 3. 避免冗余索引

比如已有(user_id, order_status)，又单独建user_id索引 ——冗余！

因为联合索引的最左前缀已经覆盖了user_id单独查询。

⚠️ 4. 索引不是越多越好

• 插入/更新/删除时要维护索引，写性能下降
• 索引占用磁盘空间
• 建议：单表索引不超过 5 个，联合索引字段不超过 3~4 个

七、如何监控慢查询？

在my.cnf中开启慢查询日志：

slow_query_log = 1 slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log long_query_time = 1 # 超过1秒记录 log_queries_not_using_indexes = 1 # 记录未使用索引的查询

然后定期分析日志，优化 SQL。

八、总结

记住一句话：索引是把双刃剑，用得好飞天，用不好拖垮数据库！

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