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索引设计
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一、现象或背景 做了 10 年数据库平台工程，最常被问的一句话是"这个查询慢，加个索引就好了吧？" 但加索引从来不是免费的。我亲历过三个典型的"加了索引反而更差"的事故： - 订单表加了第 9 个二级索引后，批量写入 P99 从 12ms
结论先行 **MySQL 8.0.13+ 的表达式索引（Functional Index）让 "WHERE UPPER(email) = ?"、"WHERE JSON_EXTRACT(payload, '$.status') = ?"、"W
【背景】 做了 10 年数据库平台工程，最常被问的一句话是"这个查询慢，加个索引就好了吧？" 但加索引从来不是免费的。我亲历过三个典型的"加了索引反而更差"的事故： - 订单表加了第 9 个二级索引后，批量写入 P99 从 12ms 涨到
【背景】 做了 8 年 DBA，最常被开发同学拿来"拍板"的一句话是："这个 SQL 慢，你加个索引不就完事了？" 我见过太多这样的链路： - 一个订单列表接口，一次请求拆成 12 条子查询（N+1 的变体），单条 P50 只有 3ms，但
先说结论：我见过绝大多数团队的索引数量是"长"出来的，不是"算"出来的。加的时候有理由，减的时候没流程。而写放大的代价是隐性的、持续的、累积的——你永远不会收到一条"你的第 7 个二级索引今天又让 INSERT 慢了 0.3ms"的告警，但
«结论先行：MySQL 8.0.13+ 的表达式索引（Functional Index）让 "WHERE UPPER(email) = ?"、"WHERE JSON_EXTRACT(payload, '$.status') = ?"、"WH
«结论先行：复合索引的列顺序不是「按选择性从高到低排」，而是被「等值列 → 范围/排序列 → 覆盖列」这三段结构锁死的。我见过太多团队把高选择性列放第一列、结果 "type" 还是 "ALL"；也见过有人为了省回表把大字段塞进索引，反而把
【背景】 MySQL 8.0.32 / InnoDB，单主 32C128G，innodb_buffer_pool_size=96G。核心表 t_settlement 约 1.2 亿行，当前含 PK + 4 个二级索引（idx_merchan
【背景】 做了 5 年 DBA，我手上处理过最典型的场景：业务侧接口 P99 飙了，工单甩过来一句「慢查询，麻烦看看」。打开 explain，其实问题很清晰——一个 2000 万行的订单表，走了全表扫描，但加不加索引、谁来加、谁来改代码，团
【背景】 做了 5 年大数据平台，80% 的工单是「这条 SQL 慢」。团队里有一个不成文的默认动作：先 EXPLAIN，看到 type=ALL 或 rows 很大，就加索引。我早期也这么干，直到去年一次「加完索引 P99 反而涨了 12%
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