mysql有几种索引类型？使用索引时都有那些地方要注意？sql优化原则是什么？

mysql的索引类型及使用索引时的注意事项有：

一、普通索引。这是最基本的索引，它没有任何限制。它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。就是将 name, city, age建到一个索引里：

代码如下:

ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age)[code]

建表时，usernname长度为 16，这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。

如果分别在 usernname，city，age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。

建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面三组组合索引：usernname,city,age   usernname,city   usernname  为什么没有 city，age这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引，下面的几个SQL就会用到这个组合索引：

[code]

SELECT * FROM mytable WHREE username="admin" AND city="郑州"  SELECT * FROM mytable WHREE username="admin"

[toc]

在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的，本文主要讨论是MyISAM和InnoDB两个存储引擎的B+Tree索引的实现方式。

MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址，下面是MyISAM索引的原理图：

上图是一个MyISAM表的主索引示意，可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址，在MyIASM中，主索引和辅助索引在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。B+Tree的所有叶子节点包含所有关键字且按照升序排列的。

MyISAM表的索引和数据是分离的，索引保存在“表名.MYI”文件内，而数据保存在“表名.MYD”中。

MyISAM的索引方式也叫做 非聚集 的，之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。

虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但是具体实现方式却与MyISAM截然不同。

第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件，从上文知道MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录地址，而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录，这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。

上图是InnoDB主索引(同时也是数据文件)的示意图，可以看到叶节点包含了完整的数据记录。这种索引叫做 聚集索引 。因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键(MyISAM可以没有)，如果没有显示指定，则MySQL系统会自动选择一个唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段为主键，这个字段长度为6字节，类型为长整形。

第二个与MyISAM索引的不同时InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键值而不是地址，换句话说，InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域，例如，下图定义在col3上的辅助索引：

这里的英文字符的ASCII码作为比较准则。聚集索引这种方式使得按照主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键索引到主索引中检索获取记录。

了解不同存储引擎的索引实现对于正确使用和优化索引都非常有帮助，例如知道了InnoDB的索引实现后，就很容易明白不建议使用过长的字段作为主键， 因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变的更大 ，在例如， 用非单调的字段作为主键在InnoDB中不是个好主意，因为InnoDB数据文件本身是一颗B+Tree非单调的主键会造成在插入新纪录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整，十分低效，而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择

ES的索引不是B+Tree树，而是倒排索引，ES的倒排索引由 Term index，Term Dictionary和Posting List 组成的。

有倒排索引(inverted index)就用正排索引(forward index)，正排索引就是文档(Document)和他字段Fields正向对应的关系对应表如下：

那么倒排索引是字段Field和拥有这个Field的文档对应的关系如下：

Sex字段：

Age字段：

Jack、lucy或者17，18叫做term，而[1,3]就是Posting list。Posting list就是一个int数组，存储了所有包含某个term的文档id，那么什么是term index和term dictionary？

如上如果name字段很多个term，比如Carla,Sara,Elin,Ada,Patty,Kate,Selena，如果按照这样的顺序排列，找出某个特定的term一定很慢，因为term没有排序，需要全部过滤一遍，才能找出特定的term。排序之后就变成了：Ada,Carla,Elin,Kate,Patty,Sara,Selena。

这样就可以使用二分法的方式，比全遍历更快的找出目标的term，如果组织这些term的方式就是 term dictionary ，意思就是term的字典，有了term dictionary之后，就可以用比较少的比较次数和磁盘读次数查找目标。但是磁盘的随机读 *** 作仍然是非常昂贵的，所以尽量少的读磁盘，有必要把一些数据缓存到内存里，但是整个Term dictionary本身又太大了，无法完整的放到内存中，于是就有了term index，Term index有点像一本字典的打的章节表。比如：

A开头的term ……………. Xxx页

C开头的term ……………. Xxx页

E开头的term ……………. Xxx页

如果所有的term都是英文字符的话，可能这个term index就真的是26个英文字符表构成了。但是实际情况是，term未必都是英文字符，term可以是任意的byte数组。而且26个英文字符未必是每一个字符都有均等的term，比如x字符开头的term可能一个都没有，而s开头的term又特别多，实际的term index是一颗字典树(trie 树)：

上面例子是一个包含A", "to", "tea", "ted", "ten", "i", "in", 和 "inn" 的trie树。这棵树不会包含所有的term，他包含的是term的一些 前缀 ，通过term index可以快速定位到term dictionary的某个offest，然后从这个位置在往后顺序查找，再加上一些压缩技术，Term index的尺寸可以只有所有的term的尺寸的十分之一，用内存缓存整个term index变成可能，整体上来说就是这样的效果：

由Term index到Term Dictionary，再到posting list，通过某个字段的关键字去查询结果的过程比较清楚了，通过多个关键字的posting list进行and或者or进行交集并集的查询也简单了( 倒排索引介绍了交集并集的过程 )

对比MySQL的B+Tree索引原理，可以发现：

索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索包含多个列。

MySQL索引类型包括：

(1)普通索引

这是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：

◆创建索引

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。

◆修改表结构

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

(2)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：

◆创建索引

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)) )

(3)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：

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。

(4)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：

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。就是将 name, city, age建到一个索引里：

ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age)

建表时，usernname长度为 16，这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。

如果分别在 usernname，city，age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。

建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面三组组合索引：

usernname,city,age usernname,city usernname

为什么没有 city，age这样的组合索引呢?这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引，下面的几个SQL就会用到这个组合索引：

SELECT * FROM mytable WHREE username="admin" AND city="郑州" SELECT * FROM mytable WHREE username="admin"

而下面几个则不会用到：

SELECT * FROM mytable WHREE age=20 AND city="郑州" SELECT * FROM mytable WHREE city="郑州"

(5)建立索引的时机

到这里我们已经学会了建立索引，那么我们需要在什么情况下建立索引呢?一般来说，在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引，但也不完全如此，因为MySQL只对<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE才会使用索引。例如：

SELECT t.Name FROM mytable t LEFT JOIN mytable m ON t.Name=m.username WHERE m.age=20 AND m.city='郑州'

此时就需要对city和age建立索引，由于mytable表的 userame也出现在了JOIN子句中，也有对它建立索引的必要。

刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。因为在以通配符%和_开头作查询时，MySQL不会使用索引。例如下句会使用索引：

SELECT * FROM mytable WHERE username like'admin%'

而下句就不会使用：

SELECT * FROM mytable WHEREt Name like'%admin'

因此，在使用LIKE时应注意以上的区别。

(6)索引的不足之处

上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：

◆虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行 INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。

◆建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。

索引只是提高效率的一个因素，如果你的 MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。

(7)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：

◆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。

◆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。

◆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。

◆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。

◆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’

◆不使用NOT IN和<> *** 作

以上，就对其中MySQL索引类型进行了介绍。

转自：http://www.zbitedu.com/?action-viewthread-tid-33491

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