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【黑马Java笔记+踩坑汇总】JavaSE+JavaWeb+SSM+SpringBoot+瑞吉外卖+SpringCloud+黑马旅游+谷粒商城+学成在线+牛客面试题 

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一、索引的分类与使用

1.1 索引的分类

1.1.1. 普通索引

1.1.2. 唯一性索引

1.1.3. 主键索引（唯一非空）

1.1.4. 单列索引

1.1.5. 多列(组合、联合)索引

1.1.6. 全文索引

1.1.7. 空间索引（不常用）

1.2 创建表的时候创建索引

1.2.1 约束字段会隐式自动创建索引

1.2.1 显式、创建表的时候创建索引

1.3 在已经存在的表上创建索引

1.4 删除索引

二、MySQL8.0索引新特性

2.1 支持降序索引

2.2 隐藏索引

三、索引的设计原则

3.1 适合创建索引的情况

3.1.1 简洁版 

3.1.2 详细版

3.2 不适合创建索引的情况

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一、索引的分类与使用

1.1 索引的分类

MySQL的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。

从功能逻辑上说，索引主要有 4 种，分别是普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引。

按照物理实现方式，索引可以分为 2 种：聚簇索引和非聚簇索引。

按照作用字段个数进行划分，分成单列索引和联合索引。

1.1.1. 普通索引

在创建普通索引时，不附加任何限制条件，只是用于提高查询效率。这类索引可以创建在任何数据类型中，其值是否唯一和非空，要由字段本身的完整性约束条件决定。

建立索引以后，可以通过索引进行查询。例如，在表student 的字段 name 上建立一个普通索引，查询记录时就可以根据该索引进行查询。

1.1.2. 唯一性索引

使用UNIQUE参数可以设置索引为唯一性索引，在创建唯一性索引时，限制该索引的值必须是唯一的，但允许有空值。在一张数据表里可以有多个唯一索引。

例如，在表student的字段emai1中创建唯一性索引，那么字段email的值就必须是唯一的。通过唯一性索引可以更快速地确定某条记录

1.1.3. 主键索引（唯一非空）

主键索引就是一种特殊的唯一性索引，在唯一索引的基础上增加了不为空的约束，也就是NOTNULL+UNIQUE，一张表最多只有一个主键索引。

这是由主键索引的物理实现方式决定的，因为数据存储在文件中只能按照一种顺序进行存储。

1.1.4. 单列索引

在表中的单个字段上创建索引。单列索引只根据该字段进行索引。单列索引可以是普通索引，也可以是唯一性索引，还可以是全文索引。只要保证该索引只对应一个字段即可。一个表可以有多个单列索引。

1.1.5. 多列(组合、联合)索引

多列索引是在表的多个字段组合上创建一个索引。该索引指向创建时对应的多个字段，可以通过这几个字段进行查询，但是只有查询条件中使用了这些字段中的第一个字段时才会被使用。例如，在表中的字段id、name和gender上建立一个多列索引idx_id_name_gender，只有在查询条件中使用了字段id时该索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合。

最左前缀集合：指的是由多个列组成的联合索引，在查询时只会使用最左边的几个列进行索引查询。具体来说，如果一个联合索引包含了列A、B和C三列，那么MySQL只能使用A、A+B或者A+B+C这三种方式进行查询。而不能仅仅使用B或者C列进行查询。

1.1.6. 全文索引

全文索引(也称全文检索)是目前搜索引擎使用的一种关键技术。它能够利用[分词术]等多种算法智能分析出文本文字中关键词的频率和重要性，然后按照一定的算法规则智能地筛选出我们想要的搜索结果。全文索引非常适合大型数据集，对于小的数据集，它的用处比较小。

使用参数FULLTEXT可以设置索引为全文索引。在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值。全文索引只能创建在CHAR、VARCHAR或TEXT类型及其系列类型的字段上，查询数据量较大的字符串类型的字段时，使用全文索引可以提高查询速度。例如，表student的字段information是TEXT类型该字段包含了很多文字信息。在字段information上建立全文索引后，可以提高查询字段information的速度.

全文索引典型的有两种类型:自然语言的全文索引和布尔全文索引

自然语言搜索引擎将计算每一个文档对象和查询的相关度。这里，相关度是基于匹配的关键词的个数，以及关键词在文档中出现的次数。在整个索引中出现次数越少的词语，匹配时的相关度就越高。相反，非常常见的单词将不会被搜索，如果一个词语的在超过50%的记录中都出现了，那么自然语言的搜索将不会搜索这类词语。

MySQL数据库从3.23.23版开始支持全文索引，但MySQL5.6.4以前只有Myisam支持，5.6.4版本以后innodb才支持，但是官方版本不支持中文分词，需要第三方分词插件。在5.7.6版本，MySQL内置了ngram全文解析器，用来支持亚洲语种的分词。测试或使用全文索引时，要先看一下自己的MySQL版本、存储引擎和数据类型是否支持全文索引。

随着大数据时代的到来，关系型数据库应对全文索引的需求已力不从心，逐渐被solrElasticSearch等专门的搜索引擎所替代。

1.1.7. 空间索引（不常用）

使用参数SPATIAL可以设置索引为空间索引。空间索引只能建立在空间数据类型上，这样可以提高系统获取空间数据的效率。MySQL中的空间数据类型包括GEOMETRY、POINT、LINESTRING和POLYGON等。目前只有MyISAM存储引擎支持空间检索，而且索引的字段不能为空值。对于初学者来说，这类索引很少会用到。

小结：不同的存储引擎支持的索引类型也不一样

InnoDB：支持B-tree、Full-text等索引，不支持Hash索引；MyISAM：支持B-tree、Full-text等索引，不支持Hash索引；Memory：支持B-tree、Hash等索引，不支持Full-text索引NDB：支持Hash索引，不支持B-tree、Full-text等索引；Archive：不支持B-tree、Hash、Full-text等索引；

1.2 创建表的时候创建索引

MySQL支持多种方法在单个或多个列上创建索引: 在创建表的定义语句 CREATE TABLE 中指定索引列，使用ALTER TABLE语句在存在的表上创建索引，或者使用CREATE INDEX语句在已存在的表上添加索引。

1.2.1 约束字段会隐式自动创建索引

使用CREATE TABLE创建表时，除了可以定义列的数据类型外，还可以定义主键约束、外键约束或者唯一性约束而不论创建哪种约束，在定义约束的同时相当于在指定列上创建了一个索引。

例如下面部门员工表的主键、唯一字段都隐式的创建了索引： 

CREATE TABLE dept(
    dept_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,    #主键会自动创建主键索引
    dept_name VARCHAR(20)
);
CREATE TABLE emp(
    emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    emp_name VARCHAR(20) UNIQUE,    #唯一约束会自动创建唯一索引
    dept_id INT,
    CONSTRAINT emp_dept_id_fk FOREIGN KEY(dept_id) REFERENCES dept(dept_id)
);

1.2.1 显式、创建表的时候创建索引

CREATE TABLE 表名 [字段名 字段类型]
[UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY] [索引名] (字段名 [length]) [ASC |
DESC]

• UNIQUE 、FULLTEXT 和SPATIAL 为可选参数，分别表示唯一索引、全文索引和空间索引；
• INDEX 与KEY 为同义词，两者的作用相同，用来指定创建索引；
• index_name 指定索引的名称，为可选参数，如果不指定，那么MySQL默认col_name为索引名；
• col_name 为需要创建索引的字段列，该列必须从数据表中定义的多个列中选择；
• length 为可选参数，表示索引的长度，只有字符串类型的字段才能指定索引长度；
• ASC 或DESC 指定升序或者降序的索引值存储。

1. 创建普通索引

在book表中的year_publication字段上建立普通索引，SQL语句如下：

CREATE TABLE book(
    book_id INT ,
    book_name VARCHAR(100),
    authors VARCHAR(100),
    info VARCHAR(100) ,
    comment VARCHAR(100),
    year_publication YEAR,    #被索引的字段
    INDEX(year_publication)    #普通索引，不附加任何限制条件；不指定索引名，那么默认字段名为索引名；
);

2. 创建唯一索引

CREATE TABLE test1(
id INT NOT NULL,    #被索引的字段
name varchar(30) NOT NULL,    
UNIQUE INDEX uk_idx_id(id)    #索引的值必须是唯一的，但允许有空值。
);

3. 主键索引 

设定为主键后数据库会自动建立索引，innodb为聚簇索引，语法：

随表一起建索引：

CREATE TABLE student (
id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,    #被索引字段
student_no VARCHAR(200),
student_name VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id)    #主键索引，唯一不为空
);

删除主键索引：

ALTER TABLE student
drop PRIMARY KEY ;

修改主键索引：必须先删除掉(drop)原索引，再新建(add)索引

4. 创建单列索引

CREATE TABLE test2(
id INT NOT NULL,
name CHAR(50) NULL,
INDEX single_idx_name(name(20))
);

5. 创建组合索引

在表中的id、name和age字段上建立组合索引 

CREATE TABLE test3(
id INT(11) NOT NULL,
name CHAR(30) NOT NULL,
age INT(11) NOT NULL,
info VARCHAR(255),
INDEX multi_idx(id,name,age)
);

6. 创建全文索引

在表中的info字段上建立全文索引

CREATE TABLE test4(
id INT NOT NULL,
name CHAR(30) NOT NULL,
age INT NOT NULL,
info VARCHAR(255),
FULLTEXT INDEX futxt_idx_info(info)
) ENGINE=MyISAM;    #在MySQL5.7及之后版本中可以不指定最后的ENGINE了，因为在此版本中InnoDB支持全文索引。

给title和body字段添加全文索引

CREATE TABLE articles (
id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
title VARCHAR (200),
body TEXT,
FULLTEXT index (title, body)
) ENGINE = INNODB ;

演示全文索引查询：

CREATE TABLE `papers` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`title` varchar(200) DEFAULT NULL,
`content` text,
PRIMARY KEY (`id`),
FULLTEXT KEY `title` (`title`,`content`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

全文索引用match+against方式查询：

SELECT * FROM papers WHERE MATCH(title,content) AGAINST (‘查询字符串’);

回顾like方式的的查询：

SELECT * FROM papers WHERE content LIKE ‘%查询字符串%’;

注意点

1. 使用全文索引前，搞清楚版本支持情况；
2. 全文索引比 like + % 快 N 倍，但是可能存在精度问题；
3. 如果需要全文索引的是大量数据，建议先添加数据，再创建索引。

1.3 在已经存在的表上创建索引

在已经存在的表中创建索引可以使用ALTER TABLE语句或者CREATE INDEX语句。

1. 使用ALTER TABLE语句创建索引 ALTER TABLE语句创建索引的基本语法如下：

ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY]
[index_name] (col_name[length],...) [ASC | DESC]

2. 使用CREATE INDEX创建索引 CREATE INDEX语句可以在已经存在的表上添加索引，在MySQL中，CREATE INDEX被映射到一个ALTER TABLE语句上，基本语法结构为：

CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX index_name
ON table_name (col_name[length],...) [ASC | DESC]

1.4 删除索引

1. 使用ALTER TABLE删除索引 ALTER TABLE删除索引的基本语法格式如下：

ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;

 2. 使用DROP INDEX语句删除索引 DROP INDEX删除索引的基本语法格式如下：

DROP INDEX index_name ON table_name;

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。

二、MySQL8.0索引新特性

2.1 支持降序索引

创建降序的外键索引：

CREATE TABLE ts1(a int,b int,index idx_a_b(a,b desc));

在MySQL 8.0版本中查看数据表ts1的结构，可以发现是降序，结果如下：

 在MySQL 5.7版本中查看数据表ts1的结构，索引仍然是默认的升序，结果如下：

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。

将待删除的索引设置为隐藏索引，mysql确认删除索引后不会出错后再彻底删除索引。

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（即使使用force index（强制使用索引），优化器也不会使用该索引），确认将索引设置为隐藏索引后系统不受任何影响，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。

ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name INVISIBLE; #切换成隐藏索引
ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name VISIBLE; #切换成非隐藏索引

三、索引的设计原则

3.1 适合创建索引的情况

3.1.1 简洁版 

1. 唯一特性的字段，适合创建索引
2. 频繁作为where条件的字段，适合创建索引
3. 经常分组或排序查询的字段，适合创建索引
4. 增改语句的查询条件字段，适合创建索引
5. DISTINCT字段，适合创建索引
6. 多表连接时，连接表数量别超过3张，where字段和连接字段，适合创建索引
7. 数据范围越小的字段，越适合创建索引
8. 很长的varchar字段，适合创建前缀索引
9. 区分度高的字段，适合作为索引
10. 联合索引，将频繁查询的列放到左侧
11. 多个字段都要创建索引时，联合索引优于单值索引
12. 单张表索引数建议别超过6个

3.1.2 详细版

1. 唯一特性的字段，适合创建索引

业务上具有唯一特性（例如唯一约束、主键约束）的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。（来源：Alibaba）

说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的。

2. 频繁作为where条件的字段，适合创建索引

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. 经常分组或排序查询的字段，适合创建索引

本身索引就已经排好序了，而且B+树叶节点一起组成双向链表，很适合范围查询。很适合建立索引。

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联合索引。

4. 增改语句的查询条件字段，适合创建索引

 UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列。对数据按照某个条件进行查询后再进行 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。

5.DISTINCT字段，适合创建索引

有时候我们需要对某个字段进行去重，使用 DISTINCT，那么对这个字段创建索引，也会提升查询效率。因为索引会对数据按照某种顺序进行排序，排序后再去重会快很多。

SELECT DISTINCT 字段列表 FROM 表名;

6. 多表连接时，连接表数量别超过3张，where字段和连接字段适合创建索引

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。

其次， 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。

7. 数据范围越小的字段，越适合创建索引

我们这里所说的类型大小指的就是该类型表示的数据范围的大小。

我们在定义表结构的时候要显式的指定列的类型，以整数类型为例，有TINYINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT等，它们占用的存储空间依次递增，能表示的整数范围当然也是依次递增。如果我们想要对某个整数列建立索引的话，在表示的整数范围允许的情况下，尽量让索引列使用较小的类型，比如我们能使用INT就不要使用BIGINT，能使用MEDIUMINT就不要使用INT。这是因为:

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/0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/0。

 8. 很长的varchar字段，适合创建前缀索引

假设我们的字符串很长，那存储一个字符串就需要占用很大的存储空间。在我们需要为这个字符串列建立索引时，那就意味着在对应的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符串区分度高的前缀子串建立索引，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，又减少了符串的比较时间，还大体能解决排序的问题。

计算区分度度：

count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)

left()函数用于取字符串前缀。 

案例：

创建一张商户表，因为地址字段比较长，在地址字段上建立前缀索引

create table shop(address varchar(120) not null);
alter table shop add index(address(12));

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，字段的散列度(选择性)会降低。

计算不同的长度的区分性，通过区分度判断
完整字段在全部数据中的选择度：

select count(distinct address) / count(*) from shop;

通过不同长度去计算，与全表的选择性对比： 

count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)

索引列前缀对排序的影响：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。

9. 区分度高的字段，适合作为索引

10. 联合索引，将频繁查询的列放到左侧

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。

11. 多个字段都要创建索引时，联合索引优于单值索引

12.单张表索引数建议别超过6个

在实际工作中，我们也需要注意平衡，索引的数目不是越多越好。我们需要限制每张表上的索引数量，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，需要的磁盘空间就越大

- 索引会影响INSERT、DELETE、UPDATE等语句的性能，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来进行评估，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.

3.2 不适合创建索引的情况

1. 在where中使用不到的字段，不要设置索引

2. 数据量小的表，不要设置索引

在数据表中的数据行数比较少的情况下，比如不到 1000 行，是不需要创建索引的。

3. 有大量重复数据的列上，不要设置索引

当数据重复度大，比如高于 10% 的时候，也不需要对这个字段使用索引。 

例如100万数据量的学生表，只有10个男生，其他都是女生，性别字段就别设置索引。  

4. 经常更新的表，不要创建过多索引

第一层含义: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。

第二层含义: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. 不建议用无序的值作为索引

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。

6. 删除很少使用的索引

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。

7. 不要定义冗余或重复的索引

冗余索引示例：个人信息表，联合索引最左边字段不需再创建索引

CREATE TABLE person_info(
    id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    birthday DATE NOT NULL,
    phone_number CHAR(11) NOT NULL,
    country varchar(100) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id),
    KEY idx_name_birthday_phone_number (name(10), birthday, phone_number),
    KEY idx_name (name(10))
);

我们知道，通过idx_name_birthday_phone_number 联合索引就可以对name 列进行快速搜索，再创建一个专门针对name 列的索引就算是一个冗余索引，维护这个索引只会增加维护的成本，并不会对搜索有什么好处。

重复索引示例：

另一种情况，我们可能会对某个列重复建立索引，比方说这样：

CREATE TABLE repeat_index_demo (
    col1 INT PRIMARY KEY,
    col2 INT,
    UNIQUE uk_idx_c1 (col1),
    INDEX idx_c1 (col1)
);

我们看到，col1 既是主键、又给它定义为一个唯一索引，还给它定义了一个普通索引，可是主键本身就会生成聚簇索引，所以定义的唯一索引和普通索引是重复的，这种情况要避免。