mysql索引

在mysql中，索引是一种特殊的数据库结构，由数据表中的一列或多列组合而成，可以用来快速查询数据表中有某一特定值的记录。

通过索引，查询数据时不用读完记录的所有信息，而只是查询索引列即可。

通过索引，查询数据时不用读完记录的所有信息，而只是查询索引列。否则，数据库系统将读取每条记录的所有信息进行匹配。

可以把索引比作新华字典的音序表。例如，要查“库”字，如果不使用音序，就需要从字典的 400 页中逐页来找。但是，如果提取拼音出来，构成音序表，就只需要从 10 多页的音序表中直接查找。这样就可以大大节省时间。

因此，使用索引可以很大程度上提高数据库的查询速度，还有效的提高了数据库系统的性能。

索引的优缺点

索引有其明显的优势，也有其不可避免的缺点。

优点

索引的优点如下：

1、通过创建唯一索引可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

2、可以给所有的 MySQL 列类型设置索引。

3、可以大大加快数据的查询速度，这是使用索引最主要的原因。

4、在实现数据的参考完整性方面可以加速表与表之间的连接。

5、在使用分组和排序子句进行数据查询时也可以显著减少查询中分组和排序的时间

缺点

增加索引也有许多不利的方面，主要如下：

1、创建和维护索引组要耗费时间，并且随着数据量的增加所耗费的时间也会增加。

2、索引需要占磁盘空间，除了数据表占数据空间以外，每一个索引还要占一定的物理空间。如果有大量的索引，索引文件可能比数据文件更快达到最大文件尺寸。

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

使用索引时，需要综合考虑索引的优点和缺点。

MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引，也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。

集一个索引包含多个列（最左前缀匹配原则）

索引列的值必须唯一，但允许有空值

全文索引为FUllText，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，全文索引可以在CHAR,VARCHAR,TEXT类型列上创建

设定主键后数据会自动建立索引，InnoDB为聚簇索引

即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引

覆盖索引是指一个查询语句的执行只用从所有就能够得到，不必从数据表中读取，覆盖索引不是索引树，是一个结果，当一条查询语句符合覆盖索引条件时候，MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后的回表 *** 作，减少了I/O效率

查看索引

列名解析：

删除索引

查看：

删除前:

删除后：

普通的索引，没有什么介绍

查看:（注意和前缀索引Sub_part的区别）

当索引的列是unique的时候，会生成唯一索引，唯一索引关于null有下列两种情况

SQLSERVER 下的唯一索引的列，允许null值，但最多允许有一个空值

MYSQL下的唯一索引的列，允许null值，并且允许多个空值

查看:

会建立两个索引，一个非聚簇索引，一个是唯一索引

结果:

可以插入两个空值（明人不说暗话，我喜欢MySQL）

一方面，它不会索引所有字段所有字符，会减小索引树的大小.

另外一方面，索引只是为了区别出值，对于某些列，可能前几位区别很大，我们就可以使用前缀索引。

一般情况下某个前缀的选择性也是足够高的，足以满足查询性能。对于BLOB，TEXT，或者很长的VARCHAR类型的列，必须使用前缀索引，因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。

查看：

查看：

复合索引的最左前缀匹配原则 ：

对于复合索引，查询在一定条件才会使用该索引

减少开销。 建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写 *** 作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！

覆盖索引。 对联合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io *** 作。减少io *** 作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。

效率高。 索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w。

在模糊搜索中很有效，搜索全文中的某一个字段，可以参考这篇博文

: https://zhuanlan.zhihu.com/p/88275060

我们先进行下面一个实验看看InnoDB下的主键索引的一个现象。

查看:

我们插入进去的时候，数据的id都是乱序的，为什么这里最后select查询出来的结果都是进行了排序？

这是因为InnoDB索引底层实现的是B+tree，B+tree具有下列的特点：

所以上面的排序是为了使用B+tree的结构 ，B+tree为了范围搜索，将主键按照从小到大排序后，拆分成节点。后续还有新的节点进入的时候，和B-tree相同的 *** 作，会进行分裂。

一般来说，聚簇索引的B+tree都是三层

InnoDB中主键索引一定是聚簇索引，聚簇索引一定是主键索引。

为什么这里辅助索引叶子结点不直接存储数据呢？

MYISAM只有非聚簇索引，索引最终指向的都是物理地址。

Q:既然有回表的存在，那么聚簇索引的优势在哪里？

Q:主键索引作为聚簇索引需要注意什么

在查询语句中使用LIke关键字进行查询时，如果匹配字符串的第一个字符为"%"，索引不会使用。如果“%”不是在第一位，索引就会使用

多列索引是在表的多个字段上创建的索引，满足最左前缀匹配原则，索引才会被使用

查询语句只有Or关键字时候，如果OR前后的两个条件都是索引，这这次查询将会使用索引，否则Or前后有一个条件的列不是索引，那么查询中将不使用索引

https://blog.csdn.net/weixin_43935927/article/details/109491334

建立索引，要使用离散度（选择度）更高的字段。

我们先来看一个重要的属性列的 离散度，

count(distinct(column_name)) : count(*) -- 列的全部不同值个数：所有数据行行数

数据行数相同的情况下，分子越大，列的离散度就越高。简单来说，如果列的重复值越多，离散度就越低，重复值越少，离散度就越高。

当字段值比较长的时候，建立索引会消耗很多的空间，搜索起来也会很慢。我们可以通过截取字段的前面一部分内容建立索引，这个就叫前缀索引。

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 key(address(12))  // 截取12个字符作为前缀索引是最优的吗？

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计算公式：

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

select count(distinct left(address, n)) / count(*) as subn from shop

count(distinct left(address,n)) / count(*) 的结果是会随着 n 的变大而变大。举个例子，现在有两个address（东大街长兴小区，东大街福乐小区），那么 distinct(address，2) <distinct(address，3）

==>所以，截取的长度越长就会越接近字段在全部数据中的选择度

==>所以，我们要权衡索引大小和查询速度。

举个例子，通过不同长度去计算，与全表的选择性对比：

    SELECT  COUNT(DISTINCT(address))/COUNT(*) sub,            -- 字段在全部数据中的选择度

    COUNT(DISTINCT(LEFT(address,5)))/COUNT(*) sub5,  -- 截取前5个字符的选择度

    COUNT(DISTINCT(LEFT(address,7)))/COUNT(*) sub7, 

    COUNT(DISTINCT(LEFT(address,9)))/COUNT(*) sub9,

    COUNT(DISTINCT(LEFT(address,10)))/COUNT(*) sub10,  -- 截取前10个字符的选择度

    COUNT(DISTINCT(LEFT(address,11)))/COUNT(*) sub11,

    COUNT(DISTINCT(LEFT(address,12)))/COUNT(*) sub12,

    COUNT(DISTINCT(LEFT(address,13)))/COUNT(*) sub13,

    COUNT(DISTINCT(LEFT(address,15)))/COUNT(*) sub15

FROM shop

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

| sub    | sub5  | sub7  | sub9  | sub10  | sub11  | sub12  | sub13  | sub15  |

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

| 0.9993 | 0.0225 | 0.4663 | 0.8618 | 0.9734 | 0.9914 | 0.9943 | 0.9943 | 0.9958 |

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

可以看到在截取 11 个字段时 sub11(0.9993) 就已经很接近字段在全部数据中的选择度 sub(0.9958)了，而且长度也相较后面更短一些， 综合考虑比较合适。

ALTER TABLE shop ADD KEY (address(11))

1.索引的个数不要过多（浪费空间，更新变慢）

2.在用于 where 判断 order 排序和 join 的（on）字段上创建索引

3.区分度低的字段，例如性别，不要建索引（离散度太低，导致扫描行数过多）

4.更新频繁的值，不要作为主键或者索引（页分裂）

5.不建议用无序的值作为索引，例如身份z、UUID（在索引比较时需要转为ASCII，并且插入时可能造成页分裂）

6.若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

7.联合索引把散列性高（区分度高）的值放在前面

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