我们在项目的具体实践中，有时候会遇到一些比较特殊的字段，例如身份证号码。

松哥之前有一个小伙伴做黑龙江省的政务服务网，里边有一些涉及到用户身份证存储的场景，由于存储的数据大部分都是当地的，此时如果想给身份证号码建立索引的话，小伙伴们知道，身份证前六位是地址码，在这样的场景下，给身份证字段建立索引的话，前六位的区分度是很低的，甚至前十位的区分度都很低（因为出生年份毕竟有限，一个省份上千万人口，出生年份重复率是很高的），不仅浪费存储空间，查询性能还低。

那么有没有办法解决这个问题呢？我们今天就来聊一聊前缀索引，聊完之后相信大家自己就有答案了。

1.什么是前缀索引

有时候为了提升索引的性能，我们只对字段的前几个字符建立索引，这样做既可以节约空间，还能减少字符串的比较时间，B+Tree 上需要存储的索引字符串更短，也能在一定程度上降低索引树的高度，提高查询效率。

MySQL 中的前缀索引有点类似于 Oracle 中对字段使用 Left 函数来建立函数索引，只不过 MySQL 的这个前缀索引在查询时是内部自动完成匹配的，并不需要使用 Left 函数。

不过前缀索引有一个缺陷，就是有可能会降低索引的选择性。

2.什么是索引选择性

关于索引的选择性（Index Selectivity），它是指不重复的索引值（也称为基数 cardinality)和数据表的记录总数的比值，取值范围在 (0,1] 之间。索引的选择性越高则查询效率越高，因为选择性高的索引可以让 MySQL 在查找时过滤掉更多的行。

那有小伙伴要问了，是不是选择性越高的索引越好呢？当然不是！索引选择性最高为 1，如果索引选择性为 1，就是唯一索引了，搜索的时候就能直接通过搜索条件定位到具体一行记录！这个时候虽然性能最好，但是也是最费空间的，这不符合我们创建前缀索引的初衷。

我们一开始之所以要创建前缀索引而不是唯一索引，就是希望能够在索引的性能和空间之间找到一个平衡，我们希望能够选择足够长的前缀以保证较高的选择性（这样在查询的过程中就不需要扫描很多行），但是又希望索引不要太过于占用存储空间。

那么我们该如何选择一个合适的索引选择性呢？索引前缀应该足够长，以便前缀索引的选择性接近于索引的整个列，即前缀的基数应该接近于完整列的基数。

首先我们可以通过如下 SQL 得到全列选择性：

SELECT COUNT(DISTINCT column_name) / COUNT(*) FROM table_name;

然后再通过如下 SQL 得到某一长度前缀的选择性：

SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(column_name, prefix_length)) / COUNT(*) FROM table_name;

在上面这条 SQL 执行的时候，我们要注意选择合适的 prefix_length，直至计算结果约等于全列选择性的时候，就是最佳结果了。

3.创建前缀索引

3.1 一个小案例

举个例子，我们来创建一个前缀索引看看。

松哥这里使用的数据样例是网上找的一个测试脚本，有 300W+ 条数据，做 SQL 测试优化是够用了，小伙伴们在公众号后台回复 mysql-data-samples 获取脚本下载链接。

我们来大致上看下这个表结构：

这个表有一个 user_uuid 字段，我们就在这个字段上做文章。

Git 小伙伴们应该都会用吧？不同于 Svn，Git 上的版本号不是数字而是一个 Hash 字符串，但是我们在具体应用的时候，比如你要做版本回退，此时并不需要输入完整的的版本号，只需要输入版本号前几个字符就行了，因为根据前面这一部分就能确定出版本号了。

那么这张表里边的 user_uuid 字段也是这意思，如果我们想给 user_uuid 字段建立索引，就没有必要给完整的字符串建立索引，我们只需要给一部分字符串建立索引。

可能有小伙伴还是不太明白，我举一个例子，比如说我现在想按照 user_uuid 字段来查询，但是查询条件我没有必要写完整的 user_uuid，我只需要写前面一部分就可以区分出我想要的记录了，我们来看如下一条 SQL：

大家看到，user_uuid 我只需要给出一部分就能唯一锁定一条记录。

当然，上面这个 SQL 是松哥测试过的，给定的 '39352f%' 条件不能再短了，再短就会查出来两条甚至多条记录。

通过上面这个例子我们就可以看出来，如果给 user_uuid 字段建立索引，可能并不需要给完整的字符串建立索引，只需要给一部分前缀字符串建立索引。

那么给前面几个字符串建立索引呢？这个可不是拍脑门，需要科学计算，我们继续往下看。

3.2 前缀索引

首先我们通过如下 SQL 来看一下 user_uuid 全列索引选择性是多少：

SELECT COUNT(DISTINCT user_uuid) / COUNT(*) FROM system_user;

可以看到，结果为 1。全列选择性为 1 说明这一列的值都是唯一不重复的。

接下来我们先来试几个不同的 prefix_length，看看选择性如何。

松哥这里一共测试了 5 个不同的 prefix_length，大家来看看各自的选择性：

8 和 9 的选择性是一样的，因为在 uuid 字符串中，第 9 个字符串是 -，所有的 uuid 第九个字符串都一样，所以 8 个字符和 9 个字符串的区分度就一样。

当 prefix_length 为 10 的时候，选择性就已经是 1 了，意思是，在这 300W+ 条数据中，如果我用 user_uuid 这个字段去查询的话，只需要输入前十个字符，就能唯一定位到一条具体的记录了。

那还等啥，赶紧创建前缀索引呗：

alter table system_user add index user_uuid_index(user_uuid(10));

查看刚刚创建的前缀索引：

show index from system_user;

可以看到，第二行就是我们刚刚创建的前缀索引。

接下来我们分析查询语句中是否用到该索引：

select * from system_user where user_uuid='39352f81-165e-4405-9715-75fcdf7f7068';

可以看到，这个前缀索引已经用上了。

具体搜索流程是这样：

1. 从 user_uuid_index 索引中找到第一个值为 39352f81-1 的记录（user_uuid 的前十个字符）。
2. 由于 user_uuid 是二级索引，叶子结点保存的是主键值，所以此时拿到了主键 id 为 1。
3. 拿着主键 id 去回表，在主键索引上找到 id 为 1 的行的完整记录，返回给 server 层。
4. server 层判断其 user_uuid 是不是 39352f81-165e-4405-9715-75fcdf7f7068（所以执行计划的 Extra 为 Using where）。
   1. 如果不是，这行记录丢弃。
   2. 如果是，将该记录加入结果集。
5. 索引叶子结点上数据之间是有单向链表维系的，所以接着第一步查找的结果，继续向后读取下一条记录，然后重复 2、3、4 步，直到在 user_uuid_index 上取到的值不为 39352f81-1 时，循环结束。

如果我们建立了前缀索引并且前缀索引的选择性为 1，那么就不需要第 5 步了，如果前缀索引选择性小于 1，就需要第五步。

从上面的案例中，小伙伴们看到，我们既节省了空间，又提高了搜索效率。

3.3 一个问题

使用了前缀索引后，我们来看一个问题，大家来看如下一条查询 SQL：

select user_uuid from system_user where user_uuid='39352f81-165e-4405-9715-75fcdf7f7068';

这次不是 select *，而是 select user_uuid，小伙伴们知道，这里应该是要用到覆盖索引，我们来看看执行计划：

咦，说好的索引覆盖呢？（注意看 Extra 是 Using where 不是 Using index）。

大家想想，前缀索引中，B+Tree 里保存的就不是完整的 user_uuid 字段的值，必须要回表才能拿到需要的数据。所以，用了前缀索引，就用不了覆盖索引了。

4. 回到开始的问题

在本文一开始，松哥抛出了一个问题，如何给身份证建立索引更高效？

由于身份证前六位区分度太低，所以我们可以考虑将身份证倒序存储，倒序存储之后，为前六位或者前八位（可以自行计算选择性）建立前缀索引，这样的建立的索引选择性就会比较高，同时对空间的占用也会比较小。在查询的时候使用 reverse 反转身份证号码即可，像下面这样：

explain select * from user where id_card=reverse('正序的身份证号码');

5.小结

好啦，这就是前缀索引，感兴趣的小伙伴赶紧体验一把吧~