索引越多写入越慢,因每次增删改需更新所有相关索引b+树,导致批量导入速度下降40%以上,且占用磁盘与内存、拖慢统计分析、引发执行计划误判及主从复制延迟。

索引太多会导致写入变慢
每新增一条记录,MySQL 不仅要写数据页,还要更新所有相关索引的 B+ 树结构。尤其是 INSERT、UPDATE、DELETE 操作涉及的列上有索引时,每个索引都要做插入/分裂/合并操作。实际测试中,一张表从 2 个索引加到 8 个,批量导入速度可能下降 40% 以上。
常见误区是“读多写少就随便建”,但真实业务里很多“写少”场景其实是错觉——比如日志表看似只写不读,但若加了 created_at、user_id、status 三个单列索引,每次插入就要维护三棵独立 B+ 树。
- 复合索引能覆盖的查询,别用多个单列索引堆砌
-
TEXT或VARCHAR(500)字段慎建索引,除非明确用了前缀长度(如INDEX idx_content (content(100))) - 唯一性很低的字段(如
gender、is_deleted)单独建索引几乎无效,优化器通常会直接全表扫描
索引占用磁盘和内存资源
每个索引都是独立的物理文件(InnoDB 下存于 .ibd),且会加载进 innodb_buffer_pool。一个 10GB 的表,如果索引总大小达到 6GB,意味着缓冲池一半以上在服务索引而非数据页,反而挤占热数据缓存空间。
更隐蔽的问题是:索引越多,统计信息越复杂,ANALYZE TABLE 耗时越长,而 MySQL 依赖这些统计信息生成执行计划。某些版本下,索引数超 20 个,EXPLAIN 的 key_len 和 rows 估算可能明显失真。
- 用
SELECT table_name, index_name, seq_in_index, column_name FROM information_schema.statistics WHERE table_schema = 'your_db' AND table_name = 'your_table';查看索引列顺序和冗余情况 - 通过
SHOW INDEX FROM your_table;观察Cardinality值,接近 0 或远小于表行数的索引大概率低效 - 删除索引前先查
performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage(MySQL 8.0+),确认该索引是否被任何查询使用过
优化器可能选错执行计划
索引不是越多越好,而是越精准越有用。当存在多个可选索引时,MySQL 优化器基于成本模型决策,但这个模型对并发、缓存状态、数据分布并不敏感。例如 WHERE a = ? AND b = ? ORDER BY c,如果有 (a)、(b, c)、(a, b, c) 三个索引,优化器有时会错误选择 (b, c),导致 Using filesort 或临时表。
这种问题在 JOIN 多表、WHERE 条件动态拼接的场景下尤其明显。一旦执行计划固化(如用了 SQL_NO_CACHE 或预编译语句未重准备),坏索引的影响会长期存在。
- 用
EXPLAIN FORMAT=JSON看used_columns和possible_keys,比普通EXPLAIN更清楚优化器取舍逻辑 - 避免在同一个字段上建功能重复的索引,比如既有
INDEX idx_status (status),又有INDEX idx_status_time (status, created_at),前者基本无存在必要 - 对高频查询,宁可用
FORCE INDEX显式指定,也不要靠堆索引让优化器“猜”
维护成本随索引数量非线性上升
线上 DDL 变更(比如加字段、改类型)在有大量索引的表上可能卡住几小时,因为 MySQL 5.7+ 虽支持 ALGORITHM=INPLACE,但多数索引操作仍需重建全部索引。备份恢复时,mysqldump 导出的 CREATE INDEX 语句默认串行执行,索引越多耗时越长;而物理备份(如 XtraBackup)虽快,但恢复后首次启动仍要校验所有索引一致性。
另一个容易被忽略的点:主从复制延迟。主库写入触发多个索引更新,从库 SQL 线程单线程回放这些变更,索引多的表更容易成为复制瓶颈。
- 定期跑
pt-duplicate-key-checker(Percona Toolkit)识别重复或冗余索引 - 对大表删索引,优先用
ALTER TABLE ... DROP INDEX而非重建表,减少锁表时间 - 监控
information_schema.INNODB_METRICS中的index_page_splits和index_page_reorgs,异常升高往往意味着索引设计不合理
SHOW INDEX 结果里,直到某次大促时突然把缓冲池和磁盘 IO 同时压垮。











