在mysql当中创建索引有什么限制

MySQL索引类型包括：

一、普通索引

这是最基本的索引，它没有任何限制。有以下几种创建方式：

1.创建索引

代码如下:

CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length))

如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。

2.修改表结构

代码如下:

ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length)) -- 创建表的时候直接指定。

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL,username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) )

-- 删除索引的语法：

DROP INDEX [indexName] ON mytable

二、唯一索引

它与前面的普通索引类似，不同的就是：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。它有以下几种创建方式：

代码如下:

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))

-- 修改表结构

ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))

-- 创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL,username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) )

三、主键索引

它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：

代码如下:

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL,username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) )

当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。

四、组合索引

为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：

代码如下:

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL,username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL )

为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。

二：使用索引的注意事项

使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：

1.索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

2.使用短索引

对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O *** 作。

3.索引列排序

MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序 *** 作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。

4.like语句 *** 作

一般情况下不鼓励使用like *** 作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

5.不要在列上进行运算

select * from users where YEAR(adddate)<2007

将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成:

select * from users where adddate<‘2007-01-01'

6.不使用NOT IN和<> *** 作。

三：sql优化原则

常见的简化规则如下：

1.不要有超过5个以上的表连接（JOIN）

2.考虑使用临时表或表变量存放中间结果。

3.少用子查询

4.视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜。

5.连接的表越多，其编译的时间和连接的开销也越大，性能越不好控制。

6.最好是把连接拆开成较小的几个部分逐个顺序执行。

7.优先执行那些能够大量减少结果的连接。

8.拆分的好处不仅仅是减少SQL Server优化的时间，更使得SQL语句能够以你可以预测的方式和顺序执行。

如果一定需要连接很多表才能得到数据，那么很可能意味着设计上的缺陷。

1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c >3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。

3.尽量选择区分度高的列作为索引，区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录。

4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。

5.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。

1."一个顶三个"。建了一个(a,b,c)的复合索引，那么实际等于建了(a),(a,b),(a,b,c)三个索引，因为每多一个索引，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，这可是不小的开销！

2.覆盖索引。同样的有复合索引（a,b,c），如果有如下的sql: select a,b,c from table where a=1 and b = 1。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

3.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 a = 1 and b =2 and c = 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1000W*10%=100w 条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合b=2 and c= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是复合索引，通过索引筛选出1000w *10% *10% *10%=1w，然后再排序、分页，哪个更高效，一眼便知

利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。复合索引的结构与电话簿类似，人名由姓和名构成，电话簿首先按姓氏对进行排序，然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。如果您知 道姓，电话簿将非常有用；如果您知道姓和名，电话簿则更为有用，但如果您只知道名不姓，电话簿将没有用处。

所以说创建复合索引时，应该仔细考虑列的顺序。对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时，复合索引非常有用；仅对后面的任意列执行搜索时，复合索引则没有用处。

如：建立 姓名、年龄、性别的复合索引。

create table test（

a int,

b int,

c int,

KEY a（a,b,c）

）；

优： select * from test where a=10 a

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