MySql的索引学习和使用；(本人觉得足够详细)

MySql的索引

🟡索引的理解（关键字，内容等理解）

一，什么是索引？作用是什么？

索引：对数据库中一列或多列的值进行排序的一种结构 作用：使用索引可以快速访问数据库表中特定信息（加速检索表中的数据）

优点 1.大大加快数据的检索速度;

2.创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性;

3.加速表和表之间的连接;

4.在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。

缺点 1.索引需要占物理空间。

2.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度。

二、索引类型

Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE

1. FULLTEXT

即为全文索引，其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列在这里插入代码片上可以创建全文索引。 全文索引并不是和MyISAM一起诞生的，它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。

2. HASH

由于HASH的唯一（几乎100%的唯一）及类似键值对的形式，很适合作为索引。 HASH索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。但是，这种高效是有条件的，即只在“=”和“in”条件下高效，对于范围查询、排序及组合索引仍然效率不高。

3. BTREE

BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中（二叉树），每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。这是MySQL里默认和最常用的索引类型。

4. RTREE

RTREE在MySQL很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。 相对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找

三、索引类型

普通索引：仅加速查询 唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有null） 主键索引：加速查询 + 列值唯一（不可以有null）+ 表中只有一个 组合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并 全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索

ps. 索引合并，使用多个单列索引组合搜索 覆盖索引，select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，换句话说查询列要被所建的索引覆盖。

四、执行计划

explain + 查询SQL - 用于显示SQL执行信息参数，根据参考信息可以进行SQL优化

普通索引

最基本的索引类型，没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：

创建索引，例如CREATE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表)；

修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (列的列表)； 

创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) )；

tablename :表名 列的列表：字段名字 eg:name 用表中普通的列构建的索引，没有任何限制

唯一索引

唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。

当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在 employee 表中职员的姓 (lname) 上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。

对某个列建立UNIQUE索引后，插入新记录时，数据库管理系统会自动检查新纪录在该列上是否取了重复值，在CREATE TABLE 命令中的UNIQE约束将隐式创建UNIQUE索引。

创建唯一索引的几种方式： tablename :表名 列的列表：字段名字 eg:name

创建索引，例如CREATE UNIQUE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表)；

修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE [索引的名字] (列的列表); ；

创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], UNIQUE [索引的名字] (列的列表) )；

用来建立索引的列的值必须是唯一的，可以为空。

主键索引

简称为主索引，数据库表中一列或列组合（字段）的值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。

在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。

提示尽管唯一索引有助于定位信息，但为获得最佳性能结果，建议改用主键索引。

即主索引，根据主键创建的索引，不允许重复，不允许为空值。 如果表中没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替。 如果没有这样的索引，InnoDB会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引。

全文索引

用大文本对象的列构建的索引

组合索引

用多个列组合而成的索引，这多个列中不允许有空值 在这里插入图片描述

候选索引

与主索引一样要求字段值的唯一性，并决定了处理记录的顺序。在数据库和自由表中，可以为每个表建立多个候选索引。

聚集索引

也称为聚簇索引，在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引， 即如果存在聚集索引，就不能再指定CLUSTERED 关键字。

索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。聚集索引更适用于对很少对基表进行增删改操作的情况。

如果在表中创建了主键约束，SQL Server将自动为其产生唯一性约束。在创建主键约束时，指定了CLUSTERED关键字或干脆没有制定该关键字，SQL Sever将会自动为表生成唯一聚集索引。

非聚集索引

也叫非簇索引，在非聚集索引中，数据库表中记录的物理顺序与索引顺序可以不相同。一个表中只能有一个聚集索引，但表中的每一列都可以有自己的非聚集索引。如果在表中创建了主键约束，SQL Server将自动为其产生唯一性约束。在创建主键约束时，如果制定CLUSTERED关键字，则将为表产生唯一聚集索引。

UNIQUE——建立唯一索引。 CLUSTERED——建立聚集索引。 NONCLUSTERED——建立非聚集索引。 ASC——索引升序排序。 DESC——索引降序排序。

🟡实例项目代码（根据SQl直观体验）

1、字段的数值有唯一性限制

根据Alibaba规范，指明在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。

在这里插入图片描述

例如，学生表中的学号时具有唯一性的字段，为该字段建立唯一性索引可以快速查询出某个学生的信息，如果使用姓名的话，可能存在同名的情况，从而降低查询速度。

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，尤其实在数据量大的情况下，创建普通索引就可以大幅提升查询效率。

比如测试表student_info有100万数据，假设查询student_id=112322的用户信息，如果没有对student_id字段创建索引，查询结果如下：

select course_id, class_id, name, create_time,student_id from student_info where 
student_id = 112322;# 花费211ms

为student_id创建索引后，查询结果如下：

alter table student_info add index idx_sid(student_id);
select course_id, class_id, name, create_time,student_id from 
student_info where student_id = 112322;# 花费3ms

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，因此当使用Group by对数据进行分组查询或使用Order by对数据进行排序的时候 ，就需要对分组或排序的字段进行索引。如果待排序的列有多个，那可以在这些列上建立组合索引。

比如，按照student_id对学生选秀的课程进行分组，显示不同的student_id和课程的数量，显示100条。如果不对student_id创建索引，查询结果如下：

select student_id,count(*) as num from student_info group by student_id limit 100;#花费2.466s

为student_id创建索引后，查询结果如下：

alter table student_info add index idx_sid(student_id);
select student_id,count(*) as num from student_info group by student_id limit 100;#花费6ms

对于既有group by又有order by的查询语句，建议最好建立联合索引，并且将group by中的字段放到order by字段的前边，满足‘最左前缀匹配原则’，这样索引的利用率就会高，自然查询的效率也就会高；同时8.0之后的版本支持降序索引，如果order by之后的字段时降序的，可以考虑直接创建降序索引，也会提高查询效率。

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，就能答复提升效率。原因是因为需要先根据Where条件列检索出来这条记录，然后再对他进行更新或删除。如果进行更新的时候，更新的字段是非索引字段，提升效率会更明显，这是因为费索引字段更新不需要对所以进行维护。

比如对student_info表中的name字段为sdfasdfas123123的数据修改student_id为110119，在没有对name字段建立索引的情况下，执行情况如下：

update student_info set student_id = 110119 where name = 'sdfasdfas123123';#花费549ms

添加索引后，执行情况如下：

alter table student_info add index idx_name(name);
update student_info set student_id = 110119 where name = 'sdfasdfas123123';#花费2ms

5、Distinct字段需要创建索引

有时候需要对某个字段进行去重，使用Distinct，那么对这个创建索引也会提升查询效率。

比如查询课程表中不同student_id都有哪些，如果没有为student_id创建索引，执行情况如下：

select distinct(student_id) from student_id;#花费2ms

创建索引后，执行情况如下：

alter table student_info add index idx_sid(student_id);
select distinct(student_id) from student_id;#花费0.1ms

6、多表Join连接操作时，创建索引注意事项

首先，连接表的数据量尽量不超过3张，因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环，数量级增长非常快，严重影响查询效率。其次，对Where条件创建索引，因为Where才是对数据条件的过滤，如果再数据量非常大的情况下，没有Where条件过滤时非常可怕的，最后，对于连接的字段创建索引，并且改字段再多张表中类型必须一致。

在这里插入图片描述

比如，只对student_id创建索引，查询结果如下：

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 = 'aAAaAA'; #花费176ms

给name字段创建索引后，查询结果如下：

alter table student_info add index idx_name(name);
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 = 'aAAaAA'; #花费2ms

7、使用列的类型小的创建索引

这里所说的类型小值意思是该类型表示的数据范围的大小。比如在定义表结构的时候要显示的指定列的类型，以整数类型为例，有TINYINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT等，他们占用的存储空间依次递增，能表示的数据范围也是一次递增。如果相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，例如能使用INT不要使用BIGINT，能使用MEDIUMINT不使用INT，原因如下：

• 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，索引占用的空间就越少，在一个数据页内就可以存下更多的记录，从而减少磁盘I/O带来的性能损耗，也就意味着可以存储更多的数据在数据页中，提高读写效率。

上述对于主键来说很合适，因为在聚簇索引中既存储了数据，也存储了索引，可以很好的减少磁盘I/O；而对于二级索引来说，还需要一次回表操作才能查到完整的数据，也就能加了一次磁盘I/O。

8、使用字符串前缀创建索引

根据Alibaba开发手册，在字符串上建立索引时，必须指定索引长度，没有必要对全字段建立索引。

比如有一张商品表，表中的商品描述字段较长，在描述字段上建立前缀索引如下：

create table product(id int, desc varchar(120) not null);
alter table product add index(desc(12));

区分度的计算可以使用count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)来确定

9、区分度高的列适合作为索引

列的基数值得时某一列中不重复数据的个数，比如说某个列包含值2，5，3，6，2，7，2，虽然有7条记录，但该列的基数却是5，也就是说，在记录行数一定的情况下，列的基数越大，该列中的值就越分散；列的基数越小，该列中的值就越集中。这里列的基数指标非常重要，直接影响是否能有效利用索引。最好为列的基数大的列建立索引，为基数太小的列建立索引效果反而不好。

可以使用公式select count(distinct col)/count(*) from table 来计算区分度，越接近1区分度越好。

10、使用最频繁的列放到联合索引的左侧

这条就是通常说的最左前缀匹配原则。 通俗来讲就是将Where条件后经常使用的条件字段放在索引的最左边，将使用频率相对低的放到右边。

11、在多个字段都要创建索引的情况下，联合索引由于单值索引

二、不适合创建索引

1、在where中使用不到的字段不要设置索引

通常索引的建立是有代价的，如果建立索引的字段没有出现在where条件（包括group by、order by)中，建议一开始就不要创建索引或将索引删除，因为索引的存在也会占用空间。

2、数据量小的表最好不要使用索引

3、有大量重复数据的列上不要建立索引

在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立索引，但字段中如果有大量重复数据，也不用创建索引。比如学生表中的性别字段，只有男和女两种值，因此无需建立索引。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。

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，索引也要跟着更新，如果索引太多，更新的时候会造成服务器压力，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，同时也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、删除不在使用或很少使用的索引

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会被使用到。DBA应定期找出这些索引并将之删除，从而较少无用索引对更新操作的影响。

7、不要定义冗余或重复的索引

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。

8、删除不在使用或很少使用的索引

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会被使用到。DBA应定期找出这些索引并将之删除，从而较少无用索引对更新操作的影响。

9、不要定义冗余或重复的索引

🟡本地易理解思路DEMO（可帮助初学者快速理解，需先看第一部分的概念）

# 查看索引表 departments
SHOW INDEX FROM departments;
# 创建别名为departments_location_id 为表departments 的 department_id字段；（唯一索引）
CREATE UNIQUE INDEX departments_location_id  ON departments(department_id); 

#删除别名为departments_location_id 的索引在departments表中
DROP INDEX departments_location_id on departments;


#查看表test索引
SHOW INDEX FROM test;
# 创建别名tast_leeids 在表test中的le_Name中（唯一索引）
CREATE UNIQUE INDEX tast_leeids ON test(le_Name);
# 创建别名tast_leeidas 在表test中的le_age中（普通索引）
CREATE INDEX tast_leeidas  ON test(le_age);

查出来的数据(只列出几个重要的：)

引用文章：1，2，3

不足之处；还请多多指教；