MySQL高级_第08章_索引的创建与设计原则

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. 普通索引

2. 唯一性索引

3. 主键索引

4. 单列索引

5. 多列 ( 组合、联合 ) 索引

6. 全文索引

7. 补充：空间索引

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 创建索引

1. 创建表的时候创建索引

举例：

CREATE TABLE dept(

dept_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT ,

dept_name VARCHAR ( 20 )

);

CREATE TABLE emp(

emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT ,

emp_name VARCHAR ( 20 ) UNIQUE ,

dept_id INT ,

CONSTRAINT emp_dept_id_fk FOREIGN KEY (dept_id) REFERENCES dept(dept_id)

);

但是，如果显式创建表时创建索引的话，基本语法格式如下：

CREATE TABLE table_name [col_name data_type]

[ UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] [ INDEX | KEY ] [index_name] (col_name [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 ,

INDEX (year_publication)

);

2. 创建唯一索引

举例：

CREATE TABLE test1(

id INT NOT NULL ,

name varchar ( 30 ) NOT NULL ,

UNIQUE INDEX uk_idx_id(id)

);

该语句执行完毕之后，使用 SHOW CREATE TABLE 查看表结构：

SHOW INDEX FROM test1 \G

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 ,

student_no VARCHAR ( 200 ),

student_name VARCHAR ( 200 ),

PRIMARY KEY (id)

);

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

举例：

CREATE TABLE test2(

id INT NOT NULL ,

name CHAR ( 50 ) NULL ,

INDEX single_idx_name(name( 20 ))

);

该语句执行完毕之后，使用 SHOW CREATE TABLE 查看表结构：

SHOW INDEX FROM test2 \G

5. 创建组合索引

举例：创建表 test3 ，在表中的 id 、 name 和 age 字段上建立组合索引， SQL 语句如下：

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)

);

该语句执行完毕之后，使用 SHOW INDEX 查看：

SHOW INDEX FROM test3 \G

6. 创建全文索引

举例 1 ：创建表 test4 ，在表中的 info 字段上建立全文索引， SQL 语句如下：

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。

举例 2 ：

CREATE TABLE articles (

id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY ,

title VARCHAR ( 200 ),

body TEXT ,

FULLTEXT index (title, body)

) ENGINE = INNODB ;

创建了一个给 title 和 body 字段添加全文索引的表。

举例 3 ：

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;

不同于 like 方式的的查询：

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

全文索引用 match+against 方式查询：

SELECT * FROM papers WHERE MATCH (title,content) AGAINST (‘ 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。

7. 创建空间索引

空间索引创建中，要求空间类型的字段必须为非空。

举例：创建表 test5 ，在空间类型为 GEOMETRY 的字段上创建空间索引， SQL 语句如下：

CREATE TABLE test5(

geo GEOMETRY NOT NULL ,

SPATIAL INDEX spa_idx_geo(geo)

) ENGINE =MyISAM;

2. 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 ]

1.3 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。

2. MySQL8.0索引新特性

2.1 支持降序索引

举例：分别在 MySQL 5.7 版本和 MySQL 8.0 版本中创建数据表 ts1 ，结果如下：

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

在 MySQL 5.7 版本中查看数据表 ts1 的结构，结果如下：

从结果可以看出，索引仍然是默认的升序。

在 MySQL 8.0 版本中查看数据表 ts1 的结构，结果如下：

从结果可以看出，索引已经是降序了。下面继续测试降序索引在执行计划中的表现。

分别在 MySQL 5.7 版本和 MySQL 8.0 版本的数据表 ts1 中插入 800 条随机数据，执行语句如下：

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE ts_insert()

BEGIN

DECLARE i INT DEFAULT 1 ;

WHILE i < 800

DO

insert into ts1 select rand()* 80000 ,rand()* 80000 ;

SET i = i + 1 ;

END WHILE ;

commit ;

END //

DELIMITER ;

# 调用

CALL ts_insert();

在MySQL 5.7 版本中查看数据表 ts1 的执行计划，结果如下：

EXPLAIN SELECT * FROM ts1 ORDER BY a,b DESC LIMIT 5 ;

从结果可以看出，执行计划中扫描数为 799 ，而且使用了 Using filesort 。

提示 Using filesort 是 MySQL 中一种速度比较慢的外部排序，能避免是最好的。多数情况下，管理员可以通过优化索引来尽量避免出现Using filesort ，从而提高数据库执行速度。

在 MySQL 8.0 版本中查看数据表 ts1 的执行计划。从结果可以看出，执行计划中扫描数为 5 ，而且没有使用Using filesort。

注意降序索引只对查询中特定的排序顺序有效，如果使用不当，反而查询效率更低。例如，上述查询排序条件改为order by a desc, b desc ， MySQL 5.7 的执行计划要明显好于 MySQL 8.0 。

将排序条件修改为 order by a desc, b desc 后，下面来对比不同版本中执行计划的效果。在 MySQL 5.7 版本中查看数据表ts1 的执行计划，结果如下：

EXPLAIN SELECT * FROM ts1 ORDER BY a DESC ,b DESC LIMIT 5 ;

在 MySQL 8.0 版本中查看数据表 ts1 的执行计划。

从结果可以看出，修改后 MySQL 5.7 的执行计划要明显好于 MySQL 8.0 。

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（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。

1. 创建表时直接创建 在 MySQL 中创建隐藏索引通过 SQL 语句 INVISIBLE 来实现，其语法形式如下：

CREATE TABLE tablename(

propname1 type1[CONSTRAINT1],

propname2 type2[CONSTRAINT2],

……

propnamen typen,

INDEX [indexname](propname1 [(length)]) INVISIBLE

);

上述语句比普通索引多了一个关键字 INVISIBLE ，用来标记索引为不可见索引。

2. 在已经存在的表上创建

可以为已经存在的表设置隐藏索引，其语法形式如下：

CREATE INDEX indexname

ON tablename(propname[(length)]) INVISIBLE;

3. 通过 ALTER TABLE 语句创建

语法形式如下：

ALTER TABLE tablename

ADD INDEX indexname (propname [(length)]) INVISIBLE;

4. 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：

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

如果将 index_cname 索引切换成可见状态，通过 explain 查看执行计划，发现优化器选择了 index_cname 索引。

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。

通过设置隐藏索引的可见性可以查看索引对调优的帮助。

5. 使隐藏索引对查询优化器可见

在 MySQL 8.x 版本中，为索引提供了一种新的测试方式，可以通过查询优化器的一个开关

（use_invisible_indexes）来打开某个设置，使隐藏索引对查询优化器可见。如果 use_invisible_indexes 设置为off( 默认 ) ，优化器会忽略隐藏索引。如果设置为 on ，即使隐藏索引不可见，优化器在生成执行计划时仍会考虑使用隐藏索引。

（1）在 MySQL 命令行执行如下命令查看查询优化器的开关设置。

mysql> select @@optimizer_switch \G

在输出的结果信息中找到如下属性配置。

use_invisible_indexes = off

此属性配置值为 off ，说明隐藏索引默认对查询优化器不可见。

（2）使隐藏索引对查询优化器可见，需要在 MySQL 命令行执行如下命令：

mysql> set session optimizer_switch= "use_invisible_indexes=on" ;

Query OK, 0 rows affected ( 0.00 sec)

SQL 语句执行成功，再次查看查询优化器的开关设置。

mysql> select @@optimizer_switch \G

*************************** 1. row ***************************

@@optimizer_switch :

index_merge= on ,index_merge_union= on ,index_merge_sort_union= on ,index_merge_

intersection= on ,engine_condition_pushdown= on ,index_condition_pushdown= on ,mrr= on ,mrr_co

st_based= on ,block_nested_loop= on ,batched_key_access=off,materialization= on ,semijoin= on

,loosescan= on ,firstmatch= on ,duplicateweedout= on ,subquery_materialization_cost_based= on

,use_index_extensions= on ,condition_fanout_filter= on ,derived_merge= on ,use_invisible_ind

exes= on ,skip_scan= on ,hash_join= on

1 row in set ( 0.00 sec)

此时，在输出结果中可以看到如下属性配置。

use_invisible_indexes = on

use_invisible_indexes 属性的值为 on ，说明此时隐藏索引对查询优化器可见。

（3）使用 EXPLAIN 查看以字段 invisible_column 作为查询条件时的索引使用情况。

explain select * from classes where cname = ' 高一 2 班 ' ;

查询优化器会使用隐藏索引来查询数据。

（4）如果需要使隐藏索引对查询优化器不可见，则只需要执行如下命令即可。

mysql> set session optimizer_switch= "use_invisible_indexes=off" ;

Query OK, 0 rows affected ( 0.00 sec)

再次查看查询优化器的开关设置。

mysql> select @@optimizer_switch \G

此时， use_invisible_indexes 属性的值已经被设置为 “off” 。

3. 索引的设计原则

3.1 数据准备

第 1 步：创建数据库、创建表

CREATE DATABASE atguigudb1;

USE atguigudb1;

#1. 创建学生表和课程表

CREATE TABLE `student_info` (

`id` INT ( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,

`student_id` INT NOT NULL ,

`name` VARCHAR ( 20 ) DEFAULT NULL ,

`course_id` INT NOT NULL ,

`class_id` INT ( 11 ) DEFAULT NULL ,

`create_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP ,

PRIMARY KEY ( `id` )

) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 1 DEFAULT CHARSET =utf8;

CREATE TABLE `course` (

`id` INT ( 11 ) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,

`course_id` INT NOT NULL ,

`course_name` VARCHAR ( 40 ) DEFAULT NULL ,

PRIMARY KEY ( `id` )

) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 1 DEFAULT CHARSET =utf8;

第 2 步：创建模拟数据必需的存储函数

# 函数 1 ：创建随机产生字符串函数

DELIMITER //

CREATE FUNCTION rand_string(n INT )

RETURNS VARCHAR ( 255 ) # 该函数会返回一个字符串

BEGIN

DECLARE chars_str VARCHAR ( 100 ) DEFAULT

'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ' ;

DECLARE return_str VARCHAR ( 255 ) DEFAULT '' ;

DECLARE i INT DEFAULT 0 ;

WHILE i < n DO

SET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR( 1 +RAND()* 52 ), 1 ));

SET i = i + 1 ;

END WHILE ;

RETURN return_str;

END //

DELIMITER ;

# 函数 2 ：创建随机数函数

DELIMITER //

CREATE FUNCTION rand_num (from_num INT ,to_num INT ) RETURNS INT ( 11 )

BEGIN

DECLARE i INT DEFAULT 0 ;

SET i = FLOOR(from_num +RAND()*(to_num - from_num+ 1 )) ;

RETURN i;

END //

DELIMITER ;

创建函数，假如报错：

This function has none of DETERMINISTIC......

由于开启过慢查询日志 bin-log, 我们就必须为我们的 function 指定一个参数。

主从复制，主机会将写操作记录在 bin-log 日志中。从机读取 bin-log 日志，执行语句来同步数据。如果使用函数来操作数据，会导致从机和主键操作时间不一致。所以，默认情况下，mysql 不开启创建函数设置。

查看mysql是否允许创建函数：

show variables like 'log_bin_trust_function_creators' ;

命令开启：允许创建函数设置：

set global log_bin_trust_function_creators= 1 ; # 不加 global 只是当前窗口有效。

mysqld重启，上述参数又会消失。永久方法：
- windows下：my.ini[mysqld]加上：

log_bin_trust_function_creators=1

- linux下：/etc/my.cnf下my.cnf[mysqld]加上：

log_bin_trust_function_creators = 1

第 3 步：创建插入模拟数据的存储过程

# 存储过程 1 ：创建插入课程表存储过程

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE insert_course( max_num INT )

BEGIN

DECLARE i INT DEFAULT 0 ;

SET autocommit = 0 ; # 设置手动提交事务

REPEAT # 循环

SET i = i + 1 ; # 赋值

INSERT INTO course (course_id, course_name ) VALUES

(rand_num( 10000 , 10100 ),rand_string( 6 ));

UNTIL i = max_num

END REPEAT ;

COMMIT ; # 提交事务

END //

DELIMITER ;

# 存储过程 2 ：创建插入学生信息表存储过程

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE insert_stu( max_num INT )

BEGIN

DECLARE i INT DEFAULT 0 ;

SET autocommit = 0 ; # 设置手动提交事务

REPEAT # 循环

SET i = i + 1 ; # 赋值

INSERT INTO student_info (course_id, class_id ,student_id ,NAME ) VALUES

(rand_num( 10000 , 10100 ),rand_num( 10000 , 10200 ),rand_num( 1 , 200000 ),rand_string( 6 ));

UNTIL i = max_num

END REPEAT ;

COMMIT ; # 提交事务

END //

DELIMITER ;

第 4 步：调用存储过程

CALL insert_course( 100 );

CALL insert_stu( 1000000 );

3.2 哪些情况适合创建索引

1. 字段的数值有唯一性的限制

业务上具有唯一特性的字段，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 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。

比如 student_info 数据表（含 100 万条数据），假设我们想要查询 student_id=123110 的用户信息。

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。

4. 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 字段需要创建索引

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。

比如，我们想要查询课程表中不同的 student_id 都有哪些，如果我们没有对 student_id 创建索引，执行SQL 语句：

SELECT DISTINCT (student_id) FROM `student_info` ;

运行结果（600637 条记录，运行时间 0.683s ）：

如果我们对 student_id 创建索引，再执行 SQL 语句：

SELECT DISTINCT (student_id) FROM `student_info` ;

运行结果（600637 条记录，运行时间 0.010s ）：

你能看到 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。

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。

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。

举个例子，如果我们只对 student_id 创建索引，执行 SQL 语句：

SELECT course_id, name, student_info .student_id , course_name

FROM student_info JOIN course

ON student_info .course_id = course .course_id

WHERE name = '462eed7ac6e791292a79' ;

运行结果（1 条数据，运行时间 0.189s ）：

这里我们对 name 创建索引，再执行上面的 SQL 语句，运行时间为 0.002s 。

7. 使用列的类型小的创建索引

8. 使用字符串前缀创建索引

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。 怎么计算不同的长度的选择性呢？

先看一下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：

公式：

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

例如：

select count ( distinct left (address, 10 )) / count (*) as sub10, -- 截取前 10 个字符的选择度

count ( distinct left (address, 15 )) / count (*) as sub11, -- 截取前 15 个字符的选择度

count ( distinct left (address, 20 )) / count (*) as sub12, -- 截取前 20 个字符的选择度

count ( distinct left (address, 25 )) / count (*) as sub13 -- 截取前 25 个字符的选择度

from shop;

引申另一个问题：索引列前缀对排序的影响

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。

9. 区分度高(散列性高)的列适合作为索引

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。

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

3.3 限制索引的数目

3.4 哪些情况不适合创建索引

1. 在where中使用不到的字段，不要设置索引

2. 数据量小的表最好不要使用索引

举例：创建表 1 ：

CREATE TABLE t_without_index(

a INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT ,

b INT

);

提供存储过程 1 ：

# 创建存储过程

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE t_wout_insert()

BEGIN

DECLARE i INT DEFAULT 1 ;

WHILE i <= 900

DO

INSERT INTO t_without_index(b) SELECT RAND()* 10000 ;

SET i = i + 1 ;

END WHILE ;

COMMIT ;

END //

DELIMITER ;

# 调用

CALL t_wout_insert();

创建表2：

CREATE TABLE t_with_index(

a INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT ,

b INT ,

INDEX idx_b(b)

);

创建存储过程 2 ：

# 创建存储过程

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE t_with_insert()

BEGIN

DECLARE i INT DEFAULT 1 ;

WHILE i <= 900

DO

INSERT INTO t_with_index(b) SELECT RAND()* 10000 ;

SET i = i + 1 ;

END WHILE ;

COMMIT ;

END //

DELIMITER ;

# 调用

CALL t_with_insert();

查询对比：

mysql> select * from t_without_index where b = 9879 ;

+------+------+

| a | b |

+------+------+

| 1242 | 9879 |

+------+------+

1 row in set ( 0.00 sec)

mysql> select * from t_with_index where b = 9879 ;

+-----+------+

| a | b |

+-----+------+

| 112 | 9879 |

+-----+------+

1 row in set ( 0.00 sec)

你能看到运行结果相同，但是在数据量不大的情况下，索引就发挥不出作用了。

结论：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建立索引

举例 1 ：要在 100 万行数据中查找其中的 50 万行（比如性别为男的数据），一旦创建了索引，你需要先访问 50 万次索引，然后再访问 50 万次数据表，这样加起来的开销比不使用索引可能还要大。

举例 2 ：假设有一个学生表，学生总数为 100 万人，男性只有 10 个人，也就是占总人口的 10 万分之 1 。

学生表 student_gender 结构如下。其中数据表中的 student_gender 字段取值为 0 或 1 ， 0 代表女性， 1 代表男性。

CREATE TABLE student_gender(

student_id INT ( 11 ) NOT NULL ,

student_name VARCHAR ( 50 ) NOT NULL ,

student_gender TINYINT ( 1 ) NOT NULL ,

PRIMARY KEY (student_id)

) ENGINE = INNODB ;

如果我们要筛选出这个学生表中的男性，可以使用：

SELECT * FROM student_gender WHERE student_gender = 1

运行结果（10 条数据，运行时间 0.696s ）：

结论：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。

4. 避免对经常更新的表创建过多的索引

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. 删除不再使用或者很少使用的索引

7. 不要定义冗余或重复的索引

① 冗余索引

举例：建表语句如下

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 ))

);