wx.sstbc.com/数据库索引优化建议.sql

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-- 数据库索引优化建议
-- 基于 coursesHome 统计逻辑分析
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-- 1. course_signs 表索引
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-- 1.1 核心查询索引：status + course_id（最常用）
-- 用于：courseSignsTotal, courseSignsTotalByUnique, getStudentList
-- 查询条件：status, course_id, whereHas('course')
ALTER TABLE `course_signs` 
ADD INDEX `idx_status_course_id` (`status`, `course_id`);

-- 1.2 用户去重查询索引：user_id + status
-- 用于：courseSignsTotalByUnique（按手机号去重）
ALTER TABLE `course_signs` 
ADD INDEX `idx_user_id_status` (`user_id`, `status`);

-- 1.3 排除状态索引：status（用于 whereNotIn status [4,5,6]）
-- 注意：如果 status 字段选择性不高，可考虑与 course_id 组合
ALTER TABLE `course_signs` 
ADD INDEX `idx_status_not_in` (`status`);

-- 1.4 复合索引：status + course_id + user_id（用于关联查询优化）
ALTER TABLE `course_signs` 
ADD INDEX `idx_status_course_user` (`status`, `course_id`, `user_id`);

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-- 2. courses 表索引
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-- 2.1 图表统计索引：is_chart + 日期范围
-- 用于：getStudentList 中的 whereHas('course')
-- 查询条件：is_chart=1, start_date/end_date BETWEEN
ALTER TABLE `courses` 
ADD INDEX `idx_is_chart_dates` (`is_chart`, `start_date`, `end_date`);

-- 2.2 课程体系索引：type + is_chart
-- 用于：按课程体系筛选课程
ALTER TABLE `courses` 
ADD INDEX `idx_type_is_chart` (`type`, `is_chart`);

-- 2.3 复合索引：type + is_chart + start_date + end_date
-- 用于：课程分类明细统计
ALTER TABLE `courses` 
ADD INDEX `idx_type_chart_dates` (`type`, `is_chart`, `start_date`, `end_date`);

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-- 3. calendars 表索引
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-- 3.1 日期范围查询索引：start_time + end_time
-- 用于：getCourseTotal, getCourseDayTotal
-- 查询条件：start_time/end_time BETWEEN
ALTER TABLE `calendars` 
ADD INDEX `idx_dates_range` (`start_time`, `end_time`);

-- 3.2 课程体系索引：course_type_id + 日期
-- 用于：按课程体系筛选日历
ALTER TABLE `calendars` 
ADD INDEX `idx_course_type_dates` (`course_type_id`, `start_time`, `end_time`);

-- 3.3 统计天数索引：is_count_days + 日期
-- 用于：getCourseDayTotal（开课天数统计）
ALTER TABLE `calendars` 
ADD INDEX `idx_count_days_dates` (`is_count_days`, `start_time`, `end_time`);

-- 3.4 课程关联索引：course_id + course_type_id
-- 用于：通过 course.type 匹配课程体系
ALTER TABLE `calendars` 
ADD INDEX `idx_course_type_id` (`course_id`, `course_type_id`);

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-- 4. companies 表索引
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-- 4.1 上市公司索引：company_market
-- 用于：shangshi, suzhouStock（上市公司统计）
ALTER TABLE `companies` 
ADD INDEX `idx_company_market` (`company_market`);

-- 4.2 被投企业索引：is_yh_invested
-- 用于：yhInvestedTotal, companyInvestedYear（被投企业统计）
ALTER TABLE `companies` 
ADD INDEX `idx_is_yh_invested` (`is_yh_invested`);

-- 4.3 企业标签索引：company_tag（用于 LIKE 查询）
-- 用于：toubuqiye（高新技术企业筛选）
-- 注意：LIKE '%高新技术企业%' 无法使用索引，但可以优化前缀匹配
ALTER TABLE `companies` 
ADD INDEX `idx_company_tag` (`company_tag`(100));

-- 4.4 城市区域索引：company_city + company_area
-- 用于：area（区域统计）, isSuzhou（苏州筛选）
ALTER TABLE `companies` 
ADD INDEX `idx_city_area` (`company_city`, `company_area`);

-- 4.5 地址索引：company_address（用于 LIKE 查询）
-- 用于：isSuzhou（苏州筛选）
-- 注意：LIKE '%苏州%' 无法使用索引，但可以优化前缀匹配
ALTER TABLE `companies` 
ADD INDEX `idx_company_address` (`company_address`(100));

-- 4.6 复合索引：company_market + company_city（用于苏州上市公司）
ALTER TABLE `companies` 
ADD INDEX `idx_market_city` (`company_market`, `company_city`);

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-- 5. users 表索引
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-- 5.1 公司关联索引：company_id
-- 用于：通过用户关联公司
ALTER TABLE `users` 
ADD INDEX `idx_company_id` (`company_id`);

-- 5.2 跟班学员索引：from（用于 LIKE 查询）
-- 用于：genban, ganbu（跟班学员统计）
-- 注意：LIKE '%跟班学员%' 无法使用索引，但可以优化前缀匹配
ALTER TABLE `users` 
ADD INDEX `idx_from` (`from`(50));

-- 5.3 手机号索引：mobile（用于去重）
-- 用于：courseSignsTotalByUnique（按手机号去重）
ALTER TABLE `users` 
ADD INDEX `idx_mobile` (`mobile`);

-- 5.4 公司名称索引：company_name（用于 LIKE 查询）
-- 用于：companyJoin（元和员工筛选）
-- 注意：LIKE '%元禾控股%' 等无法使用索引
ALTER TABLE `users` 
ADD INDEX `idx_company_name` (`company_name`(100));

-- 5.5 用户地址索引：company_address（用于 LIKE 查询）
-- 用于：isSuzhou（苏州筛选）
ALTER TABLE `users` 
ADD INDEX `idx_user_company_address` (`company_address`(100));

-- 5.6 复合索引：company_id + from（用于跟班学员筛选）
ALTER TABLE `users` 
ADD INDEX `idx_company_from` (`company_id`, `from`(50));

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-- 6. stock_companies 表索引
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-- 6.1 上市日期索引：stock_date
-- 用于：company_market_year_total（今年上市公司数量）
ALTER TABLE `stock_companys` 
ADD INDEX `idx_stock_date` (`stock_date`);

-- 6.2 入学后上市索引：is_after_enrollment
-- 用于：company_market_after_enrollment_total
ALTER TABLE `stock_companys` 
ADD INDEX `idx_after_enrollment` (`is_after_enrollment`);

-- 6.3 公司关联索引：company_id
-- 用于：关联 companies 表
ALTER TABLE `stock_companys` 
ADD INDEX `idx_company_id` (`company_id`);

-- 6.4 复合索引：is_after_enrollment + stock_date
ALTER TABLE `stock_companys` 
ADD INDEX `idx_enrollment_date` (`is_after_enrollment`, `stock_date`);

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-- 7. history_courses 表索引
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-- 7.1 日期范围索引：start_time + end_time
-- 用于：历史课程统计
ALTER TABLE `history_courses` 
ADD INDEX `idx_history_dates` (`start_time`, `end_time`);

-- 7.2 课程类型索引：type + 日期
-- 用于：按课程体系筛选历史课程
ALTER TABLE `history_courses` 
ADD INDEX `idx_type_dates` (`type`, `start_time`, `end_time`);

-- 7.3 日历关联索引：calendar_id
-- 用于：whereHas('calendar', is_count_people=1)
ALTER TABLE `history_courses` 
ADD INDEX `idx_calendar_id` (`calendar_id`);

-- 7.4 复合索引：type + calendar_id + 日期
ALTER TABLE `history_courses` 
ADD INDEX `idx_type_calendar_dates` (`type`, `calendar_id`, `start_time`, `end_time`);

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-- 8. course_types 表索引
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-- 8.1 历史课程索引：is_history
-- 用于：筛选历史课程类型
ALTER TABLE `course_types` 
ADD INDEX `idx_is_history` (`is_history`);

-- 8.2 跟班学员统计索引：is_count_genban
-- 用于：genban（筛选需要统计跟班学员的课程）
ALTER TABLE `course_types` 
ADD INDEX `idx_is_count_genban` (`is_count_genban`);

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-- 9. 关联查询优化索引
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-- 9.1 course_signs 关联 users 优化
-- 已通过 user_id 索引优化

-- 9.2 users 关联 course_signs 优化
-- 需要在 course_signs 表已有 user_id 索引

-- 9.3 companies 关联 users 优化
-- 需要在 users 表已有 company_id 索引

-- 9.4 courses 关联 course_types 优化
-- 需要在 courses 表已有 type 索引

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-- 10. 特殊查询优化建议
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-- 10.1 JSON 字段查询优化
-- companies.project_users 字段（JSON）无法直接建立索引
-- 建议：如果 investDate 查询频繁，考虑单独建立 invest_dates 表或字段

-- 10.2 LIKE 查询优化
-- 对于 '%关键词%' 类型的 LIKE 查询，无法使用普通索引
-- 建议：
-- 1. 如果可能，改为前缀匹配 '关键词%' 可以使用索引
-- 2. 考虑使用全文索引（FULLTEXT）：
ALTER TABLE `companies` 
ADD FULLTEXT INDEX `ft_company_tag` (`company_tag`);

ALTER TABLE `users` 
ADD FULLTEXT INDEX `ft_company_name` (`company_name`);

ALTER TABLE `users` 
ADD FULLTEXT INDEX `ft_from` (`from`);

-- 10.3 日期范围查询优化
-- 对于 start_date/end_date BETWEEN 查询，确保日期字段有索引
-- 对于 orWhereBetween 查询，MySQL 可能无法同时使用两个索引
-- 建议：如果性能问题，考虑拆分为两个查询 UNION

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-- 11. 索引使用说明
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-- 11.1 索引创建顺序
-- 建议按照表的数据量和查询频率，优先创建高频查询的索引

-- 11.2 索引维护
-- 定期使用 EXPLAIN 分析查询计划，确认索引被正确使用
-- 示例：EXPLAIN SELECT * FROM course_signs WHERE status=1 AND course_id IN (1,2,3);

-- 11.3 索引监控
-- 使用以下查询监控索引使用情况：
-- SELECT * FROM sys.schema_unused_indexes;
-- SELECT * FROM performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage;

-- 11.4 注意事项
-- 1. 索引会占用存储空间，增加写入成本
-- 2. 不要过度索引，每个表建议不超过 5-7 个索引
-- 3. 复合索引的顺序很重要，将选择性高的字段放在前面
-- 4. 定期分析表，更新统计信息：ANALYZE TABLE table_name;

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-- 12. 性能优化建议
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-- 12.1 查询优化
-- 1. 避免在 WHERE 子句中使用函数
-- 2. 使用 EXISTS 替代 IN（当子查询结果集较大时）
-- 3. 合理使用 JOIN，避免过度嵌套

-- 12.2 分页优化
-- 对于大数据量分页，考虑使用游标分页替代 OFFSET

-- 12.3 缓存策略
-- 对于统计类查询，考虑使用 Redis 缓存结果

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-- 索引创建脚本执行顺序建议
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-- 1. 先创建核心表索引（course_signs, courses, calendars）
-- 2. 再创建关联表索引（companies, users）
-- 3. 最后创建辅助表索引（stock_companies, history_courses）

-- 执行前请备份数据库！
-- 建议在业务低峰期执行索引创建操作