1. 索引的声明与使用

1.1 索引的分类

MySQL的索引包括：普通索引、唯一索引、主键索引、联合索引

1.2 创建索引

在已经存在的表上创建索引：

删除索引：

• 提示 删除表中的列时，如果要删除的列为索引的组成部分，则该列也会从索引中删除。如果组成索引的所有列都被删除，则整个索引将被删除。

2. MySQL8.0索引新特性

2.1 支持降序索引

• 降序索引对我们比如说orderby desc来说，按照降序组织的索引在roderby时候，所要查的这些记录都是在一块的（在附近的），一个页中的记录是按单链表组织的，那么这个局部性会提高查询效率。

2.2 隐藏索引

在MySQL 5.7版本及之前，只能通过显式的方式删除索引。此时，如果发现删除索引后出现错误，又只能通过显式创建索引的方式将删除的索引创建回来。如果数据表中的数据量非常大，或者数据表本身比较大，这种操作就会消耗系统过多的资源，操作成本非常高。

从MySQL 8.x开始支持 隐藏索引（invisible indexes） ，只需要将待删除的索引设置为隐藏索引，使查询优化器不再使用这个索引，确认将索引设置为隐藏索引后系统不受任何响应，就可以彻底删除索引。 这种通过先将索引设置为隐藏索引，再删除索引的方式就是软删除

创建表时直接创建:

在已经存在的表上创建:

通过ALTER TABLE语句创建:

切换索引可见状态:已存在的索引可通过如下语句切换可见状态：

• 注意 当索引被隐藏时，它的内容仍然是和正常索引一样实时更新的。如果一个索引需要长期被隐藏，那么可以将其删除，因为索引的存在会影响插入、更新和删除的性能。增删改

3 哪些情况适合创建索引?

3.1 字段的数值有唯一性的限制

3.2 频繁作为 WHERE 查询条件的字段

某个字段在SELECT语句的 WHERE 条件中经常被使用到，那么就需要给这个字段创建索引了。尤其是在数据量大的情况下，创建普通索引就可以大幅提升数据查询的效率。

3.3 经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列

索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索，因此当我们使用 GROUP BY 对数据进行分组查询，或者使用 ORDER BY 对数据进行排序的时候，就需要 对分组或者排序的字段进行索引 。如果待排序的列有多个，那么可以在这些列上建立 组合索引 。

结论：

• 如果单独用GROUP BY，就针对对应字段建立索引，若对多个字段进行GROUP BY，可以建立联合索引。
• 如果既有GROUP BY又有ORDER BY可以考虑联合索引，此联合索引中要把GROUP BY 的字段写在前面，ORDER BY的字段写在后面，且8.0中若是降序的话加上DESC后效果更好

3.4 UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列（删改操作的where条件）

对数据按照某个条件先进行查询后再进行 UPDATE 或 DELETE 的操作，如果对 WHERE 字段创建了索引，就能大幅提升效率。原理是因为我们需要先根据 WHERE 条件列检索出来这条记录，然后再对它进行更新或删除。如果进行更新的时候，更新的字段是非索引字段，提升的效率会更明显，这是因为非索引字段更新不需要对索引进行维护

3.5 DISTINCT 字段需要创建索引

对student_id字段加索引后，SQL 查询效率有了提升，同时显示出来的 student_id 还是按照 递增的顺序 进行展示的。这是因为索引会对数据按照某种顺序进行排序，所以在去重的时候也会快很多

3.6 多表 JOIN 连接操作时，创建索引注意事项

• 首先， 连接表的数量尽量不要超过 3 张 ,因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环，数量级增长会非常快，严重影响查询的效率。
• 对 WHERE 条件创建索引 ，因为 WHERE 才是对数据条件的过滤。如果在数据量非常大的情况下，没有 WHERE 条件过滤是非常可怕的。
• 最后， 对用于连接的字段创建索引 ，并且该字段在多张表中的 类型必须一致 。比如 course_id 在student_info 表和 course 表中都为 int(11) 类型，而不能一个为 int 另一个为 varchar 类型。

3.7 使用列的类型小的创建索引

• 数据类型越小，在查询时进行的比较操作越快
• 数据类型越小，索引占用的存储空间就越少，在一个数据页内就可以放下更多的记录，从而减少磁盘I/O带来的性能损耗，也就意味着可以把更多的数据页缓存在内存中，从而加快读写效率

这个建议对于表的主键来说更加适用，因为不仅是聚簇索引中会存储主键值，其他所有的二级索引的节点处都会存储一份记录的主键值，如果主键使用更小的数据类型，也就意味着节省更多的存储空间和更高效的I/O

3.8 使用字符串前缀创建索引

假设字符串很长，那存储一个字符串就需要占用很大的存储空间。在需要为这个字符串列建立索引时，那就意味若在对应的B+树中有这么两个问题:

• B+树索引中的记录需要把该列的完整字符串存储起来，更费时。而且字符串越长，在索引中占用的存储空间越大。
• 如果B+树索引中索引列存储的字符串很长，那在做字符串比较时会占用更多的时间。

我们可以通过截取字段的前面一部分内容建立索引，这个就叫前缀索引。
这样在查找记录时虽然不能精确的定位到记录的位置，但是能定位到相应前缀所在的位置，然后根据前缀相同的记录的主键值回表查询完整的字符串值。既节约空间，又减少了字符串的比较时间，还大体能解决排序的问题。

问题是，截取多少呢？截取得多了，达不到节省索引存储空间的目的；截取得少了，重复内容太多

拓展：Alibaba《Java开发手册》
[强制]：在 varchar 字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度。
说明：索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为20的索引，区分度会 高达90% 以上 ，可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。

3.9 区分度高(散列性高)的列适合作为索引

比如age字段就不适合做索引，男女比例1：1，建立索引有一半的数据重复

3.10 使用最频繁的列放到联合索引的左侧

这样也可以较少的建立一些索引。同时，由于"最左前缀原则"，可以增加联合索引的使用率

3.11 在多个字段都要创建索引的情况下，联合索引优于单值索引

4. 使用索引注意点

要限制每张表上的索引数目，建议单张表索引数量不超过6个,原因：

• 每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就人。
• 索引会影响INSERT、DELETE、UPDATE等语句的性能（增删改），因为表中的数据更改的同时，索引也会进行调整和更新，会造成负担。
• 优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，会增加MySQL优化器生成执行计划时间，降低查询性能。

5. 哪些情况不适合创建索引

5.1 在where中使用不到的字段，不要设置索引

WHERE条件(包括GROUP BY、ORDER BY)里用不到的字段不需要创建索引，索引的价值是快速定位，如果起不到定位的字段通常是不需要创建索引的

5.2 数据量小的表最好不要使用索引

如果表记录太少，比如少于1000个，那么是不需要创建索引的。表记录太少，是否创建索引对查询效率的影响并不大。甚至说，查询花费的时间可能比遍历索引的时间还要短，索引可能不会产生优化效果。

5.3 有大量重复数据的列上不要建立索引

比如在学生表的“性别”字段上只有“男”与"女"两个不同值，因此无须建立索引。如果建立索引，不但不会提高查询效率，反而会严重降低数据更新速度。

5.4 避免对经常更新的表创建过多的索引

• 频繁更新的字段不一定要创建索引。因为更新数据的时候，也需要更新索引，如果索引太多，在更新索引的时候也会造成负担，从而影响效率。
• 避免对经常更新的表创建过多的索引，并且索引中的列尽可能少。此时，虽然提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度。

5.5 不建议用无序的值作为索引

索引是无序的，插入时可能造成页分裂,因为插入位置是不固定的，如果是自增id的话基本都是在树右边插入，无序key的话，插入很可能在之前的位置，造成页分裂。

例如身份证、UUID(在索引比较时需要转为ASCII，并且插入时可能造成页分裂)、MD5、HASH、无序长字符串等。

5.6 删除不再使用或者很少使用的索引

表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响

5.7 不要定义冗余或重复的索引

冗余索引：

重复索引：