如何建立索引

数据库中的索引分为两种类型，分别是普通索引、唯一索引。下面让我们来分别介绍一下这两种索引。

第一种是普通索引，CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length))创建表的时候直接指定。删除索引的语法：DROP INDEX [indexName] ON mytable

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第二种是唯一索引，它与普通索引是类似的，但也存在不同之处，不同之处在于索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。

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以上三张图分别为创建索引、修改表结构、创建表时直接指定的数据。而且还有四种方式来添加数据表的索引，下面来分别介绍一下。

第一种方式：ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_list): 该语句添加一个主键，这意味着索引值必须是唯一的，且不能为NULL。

第二种方法：ALTER TABLE tbl_name ADD UNIQUE index_name (column_list): 这条语句创建索引的值必须是唯一的（除了NULL外，NULL可能会出现多次）。

第三种方法：ALTER TABLE tbl_name ADD INDEX index_name (column_list): 添加普通索引，索引值可出现多次。

第四种方法：ALTER TABLE tbl_name ADD FULLTEXT index_name (column_list):该语句指定了索引为 FULLTEXT ，用于全文索引。

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总结

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创建索引

修改表结构

创建表时直接指定数据

建立索引的时候，尽量建立联合索引，即多个字段组成1个索引。因为如果针对单个字段建立索引的话，会造成索引过多，每次插入数据都会维护多个索引，导致数据加入性能过慢。索引条目里面一定会带一个id，区分大小的唯一主键。

聚合索引就是根据多个字段建立起来的索引，索引树的最底层的数据页保存的是索引字段+主键字段。如果字段值一样的话，就按照下一个字段排序。例如，建立一个persion表， 有字段 id,name, age , height ，weight，phone 。

然后用age ，height 建立联合索引，如下图：

这时候，添加一个age=18，height=177的用户的添加过程是去到索引页1，发现age >15并且age <20 ，所以这条记录会添加到数据页1。 然后去数据页1根据age进行二分查找，发现age>最后一条数据(id=4)，这时候就将需要添加的数据，加到最后一条后面。

如果再添加一条数据age=21 ，height=167。 首先去到索引页1用age进行二分查找，发现应该添加到数据页2。然后去数据页2进行二分查找，发现age=21和id=6，id=7的数据age一样。 然后就看第二个字段height=167，比id=6的166大，比id=7的170小，所以就添加到id=6 和 id=7的数据中间。

如果遇到字段都一样的，就根据ID的大小来排序。

在where子句里面的字段，条件都是用“=”等号，字段和也索引里面的字段一致，顺序不一致也没关系，SQL优化会自动进行重新排序。这时候就可以100%使用索引进行查询。

例如上面的例子，如果查询的时候，是使用age = xx 查询，那么就可以用上索引。如果跳过age，使用height=XX来查询，那么是没办法使用到索引的，因为索引的排序是根据建立索引的字段顺序来排序的。

查询的时候，如果使用了like类型的模糊匹配， like%，这样的写法是可以用索引的，当然要符合最左列匹配规则。 如果是%like 这样的写法，是无法使用索引的，因为无法确认字段的开始字符串是什么，所以就无法用来和索引进行对比。

如果使用了范围查找，使用索引的最左列字段来查找是可以使用索引查找的。因为索引的每一层和数据页都是通过双向量表连接起来的。 例如age >15 and age <21，那么就可以定位到数据页1，id=1的数据和数据页2，id=5的数据，然后取个范围内的数据就可以了。

但是如果用的是height来做范围查找就用不了索引： height >170 and height <180。 这时候数据页1 和数据页2 都是存在符合条件的数据的，但是，数据页内，没有按照height来排序，所以，需要遍历才能找到，然后数据页2也需要遍历才能找到。

第一个条件是使用了=来匹配，如果这个条件的字段是索引的第一个字段，那么是会走索引的， 然后第二个条件，如果是按照范围来查找， 如果这个字段是索引的第二个字段，那么也可以用到索引， 再来第三个条件， 如果是=号匹配，这个条件也是索引的第三个字段的话，就可以用索引，如果是用范围匹配， 那么是用不了索引的。 原因是，索引用第二个字段进行了排序， 然后第三个字段是在第二个字段相同的情况下，再进行排序。

记住一个原则就是， 索引有3个字段， 先用第一个字段进行排序， 如果第一个字段一样，就用第二个字段排序， 如果第二个字段的值也一样， 那么就用第三个字段排序。 根据这个排序的规则，去匹配查询的条件，即可知道这5个索引的匹配规则。

排序的时候也符合索引使用规则， 使用索引的字段进行排序的话，就可以直接从索引里面，直接获取数据即可。 用上面的例子，如果有SQL ：

本身索引就是按照age和height来排序的，所以直接可以在索引里面找到对应的数据，然后取前面2条返回。 升序和降序都没关系，都可以找到一个连续确定的范围。索引默认是从小到大排序。

如果排序是order by age desc height asc，那就不会使用到索引，因为索引也是按照从小到大排序的，遇到第一个字段相同值的，就按照第二个字段从小到大排序。

使用grouop by的时候，也是注意使用索引最左列来分组， 这样，就可以按照顺序，重一定的范围内提取出整个分组数据，然后再对这个分组数据进行 *** 作。 就不需要从无序的数据里面，重新进行排序再提取，这样就会涉及到很多硬盘交互 *** 作。

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