首先识别并移除重复或冗余索引，如完全相同的索引或可通过最左前缀原则覆盖的索引；使用pt-duplicate-key-checker工具和information_schema分析索引定义与使用情况；结合sys.schema_unused_indexes或慢查询日志判断索引实际价值；在测试环境验证删除影响，优先处理未使用且明显冗余的索引；生产环境中选择低峰期，通过ALTER TABLE … DROP INDEX … ALgoRITHM=INPLACE逐个删除，并实时监控性能变化，确保业务稳定。

避免MySQL中重复索引造成的空间浪费，核心在于识别并移除那些不再提供额外查询优化价值，反而徒增维护成本的索引。这不仅仅是节省磁盘空间那么简单，它还关乎到写入性能的提升、查询优化器的工作效率，甚至能让你的数据库维护变得更清爽。在我看来，很多时候我们创建索引是“加法”思维，却忘了做“减法”，长此以往，数据库里就堆满了各种冗余的“路标”。

解决方案

要解决这个问题，我们得先搞清楚什么叫“重复”或“冗余”索引。最直接的重复是完全相同的索引定义，比如你无意中创建了两个名为idx_col1和idx_col1_copy但都只包含col1列的索引。更常见且更隐蔽的是“冗余”索引，例如，如果已经存在一个复合索引(col1, col2)，那么单独的索引(col1)在大多数情况下就是冗余的。因为MySQL能够利用复合索引的最左前缀原则来处理只涉及col1的查询。当然，也有例外，比如(col1)是UNIQUE索引而(col1, col2)不是，或者在某些特定查询场景下优化器选择偏好等，但普遍情况是这样。

我的做法通常是分几步走：

1. 识别潜在的重复/冗余索引：

   • 手动检查：通过SHOW INDEX FROM your_table;命令查看表的索引列表。这能让你对现有索引有个直观的认识。
   • 查询idx_col1_copy0表：这个系统表包含了所有数据库的索引信息，你可以编写SQL查询来找出那些列定义完全相同或存在最左前缀关系的索引。
   • 使用专业工具：Percona Toolkit里的idx_col1_copy1工具是我的首选。它能非常智能地分析你的数据库，找出精确重复和冗余的索引，并给出建议的idx_col1_copy2语句。这工具考虑到了很多复杂情况，比如NULL值处理、索引类型（B-tree、Hash等）以及是否是PRIMARY KEY或UNIQUE KEY。

2. 分析索引使用情况：

   • 光知道索引重复还不够，我们还得知道这些索引是不是真的“没用”。MySQL 8.0及更高版本提供了idx_col1_copy3视图，可以帮你快速找出那些从未被查询优化器使用过的索引。
   • 对于旧版本，你可以启用idx_col1_copy4功能（如果你的MySQL版本支持）或者通过慢查询日志分析哪些查询正在使用哪些索引。这部分工作会比较耗时，但对于关键业务系统，这是必不可少的一步。

3. 制定删除计划并执行：

   • 一旦确认某个索引是冗余且未被有效使用，就可以考虑删除了。
   • 强烈建议在测试环境先进行模拟：在删除任何生产环境索引之前，务必在与生产环境数据和负载相似的测试环境进行模拟删除，并运行你的核心业务查询，观察性能变化。
   • 逐步删除：不要一次性删除所有怀疑的索引。可以先从最明显的、完全重复的索引开始，然后是那些明确无用的冗余索引。每删除一个，就观察一段时间，确保没有负面影响。
   • 使用idx_col1_copy5：在MySQL 5.6+版本中，idx_col1_copy6算法可以大大减少删除索引时的表锁定时间，尤其对于大表，这能降低对线上业务的影响。

这是一个需要细心和验证的过程，毕竟索引是查询性能的基石，误删一个关键索引的代价可能远大于它节省的空间。

如何判断MySQL中哪些索引是重复或冗余的？

判断MySQL中的重复或冗余索引，这活儿说难不难，说简单也不简单，关键在于你对索引工作原理的理解。从技术角度看，重复索引通常分为两种：

1. 精确重复索引（Exact Duplicates）：这是最容易识别的。两个或多个索引在定义上完全一致，包括它们所包含的列、列的顺序，以及索引类型（例如，都是B-tree）。例如，你创建了一个idx_col1_copy7，后来又创建了一个idx_col1_copy8，它们就是精确重复的。MySQL的优化器通常只会选择其中一个来使用，另一个就成了纯粹的存储和维护负担。

   你可以通过查询idx_col1_copy0表来查找这类索引。一个简单的SQL片段可能是这样的：

   SELECT     table_schema,     table_name,     index_name,     group_concat(column_name ORDER BY seq_in_index) AS indexed_columns,     COUNT(*) AS num_indexes FROM     information_schema.STATISTICS WHERE     table_schema NOT IN ('mysql', 'information_schema', 'performance_schema', 'sys') GROUP BY     table_schema, table_name, indexed_columns HAVING     COUNT(*) > 1;

   这个查询会列出那些在同一个表里，拥有相同列组合的索引。

2. 冗余索引（Redundant Indexes）：这比精确重复更微妙。一个索引如果它的功能可以被另一个更宽泛的索引完全覆盖，那么它就是冗余的。最典型的例子就是“最左前缀”原则。如果你的表上有一个复合索引col10，那么单独的索引col11以及复合索引col12通常就是冗余的。因为col10这个索引本身就能支持基于col14的查询，以及基于col12的查询。

   识别冗余索引需要更深入的分析。idx_col1_copy1工具在这方面表现出色，它会遍历你的所有索引，并根据最左前缀原则进行比对。例如，它会告诉你，如果存在(col1, col2)，那么(col1)可能就是冗余的。它还会考虑PRIMARY KEY和UNIQUE KEY，因为它们本身就是索引。PRIMARY KEY是特殊的UNIQUE NOT NULL索引，而UNIQUE KEY也自带索引功能。如果一个普通索引的列组合与PRIMARY KEY或UNIQUE KEY完全相同，那它也是冗余的。

   当然，任何自动化工具的建议都只是建议，最终的决策还需要结合你的实际业务查询模式来定夺。有时候，一个看起来冗余的索引，可能因为其存储引擎特性、或者在特定查询中被优化器偏爱，而发挥着意想不到的作用。所以，我总说，工具是辅助，人的判断和验证才是核心。

   

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删除重复索引对数据库性能有哪些具体影响？

删除重复或冗余索引，对数据库性能的影响是多方面的，而且大部分是积极的，但也并非没有潜在的风险。

首先，最直观的好处是节省磁盘空间。每个索引都需要占用存储空间，尤其是对于拥有大量数据的大表，即使是几个看似不大的索引，累积起来也可能占用可观的磁盘空间。删除它们能立即释放这部分空间。

其次，也是我认为更重要的，是写入性能的提升。每当你对表进行col19、(col1, col2)0或(col1, col2)1操作时，数据库不仅仅要修改表中的数据行，还需要更新所有相关的索引。如果存在重复或冗余索引，每次数据修改，就意味着数据库需要做更多重复的工作来维护这些索引的结构和一致性。删除这些不必要的索引，直接减少了每次写入操作的维护开销，从而加快了写入速度。在大并发写入场景下，这种提升会非常明显。

再者，它能简化查询优化器的工作。当MySQL的查询优化器需要为某个查询选择执行计划时，它会评估所有可用的索引。索引越多，优化器需要评估的路径就越多，这会增加优化器寻找“最佳”执行计划的时间。虽然这个时间通常很短，但在极端复杂的查询或者高并发场景下，累积起来也会成为性能瓶颈。删除冗余索引，等于给优化器“减负”，让它能更快、更准确地选择到最优的执行路径。这有点像给一个路痴指路，你告诉他所有可能的路线，他反而会迷茫；你只告诉他最直接的几条，他反而能更快做出决定。

然而，删除索引也并非没有风险。最主要的风险在于误删。如果你删除了一个虽然看起来冗余，但实际上被某个关键查询频繁且高效利用的索引，那么这个查询的性能可能会急剧下降，甚至导致业务中断。例如，一个看似冗余的单列索引，可能因为其选择性极高，或者在与某个复杂(col1, col2)2子句组合时，优化器会优先选择它。因此，在删除前进行充分的测试和验证是至关重要的。

总的来说，删除重复索引是一个典型的“小投入，大回报”的优化手段。它能有效提升数据库的整体效率，减少资源消耗，让你的数据库运行得更健康。

在生产环境中安全地移除冗余索引的最佳实践是什么？

在生产环境中安全地移除冗余索引，这是一个需要谨慎对待的过程，因为任何对数据库结构的操作都可能影响到业务的稳定性和性能。我总结了几点我个人认为的最佳实践：

1. 全面审计与识别：

   • 不要凭感觉：首先，使用像idx_col1_copy1这样的专业工具，或者通过编写SQL查询idx_col1_copy0来系统地识别所有潜在的重复和冗余索引。
   • 理解冗余：明确理解哪些索引是精确重复，哪些是基于最左前缀原则的冗余。
   • 考虑PRIMARY KEY和UNIQUE KEY：记住，它们本身就是索引。如果一个普通索引的列集合与它们完全一致，那它也是冗余的。

2. 分析索引使用情况（非常关键！）：

   • MySQL 8.0+用户：利用idx_col1_copy3视图，这是一个非常方便的工具，可以告诉你哪些索引从未被查询优化器使用过。
   • 旧版本MySQL用户：
     • 开启idx_col1_copy4（如果支持），可以查看(col1, col2)7来获取索引使用统计。
     • 分析慢查询日志：通过慢查询日志，你可以看到哪些查询正在运行，以及它们使用了哪些索引。这需要一些脚本或工具来辅助分析。
     • (col1, col2)8分析：针对核心业务的SQL查询，使用(col1, col2)8命令分析它们的执行计划，看看它们是否依赖于你打算删除的索引。
   • 长期观察：索引使用情况是动态变化的。最好能进行一段时间（比如一周或一个月）的观察，确保你没有错过任何低频但关键的查询。

3. 制定详细的删除计划：

   • 优先级排序：先从最明显的、精确重复且从未被使用的索引开始。然后是那些明确冗余且没有被使用的索引。
   • 逐个处理：避免一次性删除多个索引。每次只处理一个或一小组关联的索引。
   • 回滚计划：为每个删除操作准备好回滚计划。这意味着你需要保留创建该索引的SQL语句，以便在出现问题时能迅速恢复。

4. 在测试环境进行充分验证：

   • 生产数据快照：将生产环境的数据快照恢复到测试环境。
   • 模拟生产负载：在测试环境上运行与生产环境相似的负载，包括核心业务查询和写入操作。
   • 性能对比：在删除索引前后，对比关键查询的响应时间、CPU使用率、IOPS等指标。确保删除索引后，性能没有下降，甚至有所提升。
   • 应用测试：让开发团队对相关业务功能进行回归测试，确保没有功能性问题。

5. 在生产环境安全执行：

   • 选择低峰期：在业务量最小的低峰期执行删除操作，以最小化潜在影响。
   • 使用Online DDL：对于大表，务必使用idx_col1_copy5（MySQL 5.6+）来执行，这样可以在线操作，减少表锁定时间，对业务影响最小。
   • 实时监控：在删除索引后，密切监控数据库的各项性能指标（CPU、内存、IO、慢查询日志），以及业务系统的运行状况。
   • 逐步推广：如果你的系统是分布式架构，可以考虑先在一个节点上进行操作并观察，确认无误后再推广到其他节点。

这是一个循环往复、不断优化的过程。通过这样的严谨流程，你可以在保障业务稳定性的前提下，安全有效地清理掉那些拖累数据库性能的冗余索引。