Mysql建立索引经验

在实际开发中使用数据库时，难免会遇到一些大表数据，对这些数据进行查询时，有时候SQL会查询得特别慢，这时候，有经验的老师傅会告诉你，你看一下哪几个字段查的多，加一个索引就好了。

那么，怎么合理地建立索引呢？这里分享一下我的一些经验，如有不妥之处，欢迎批评指正。

1、不要盲目建立索引 ， 先分析再创建

索引虽然能大幅度提升我们的查询性能，但也要知道，在你进行增删改时，索引树也要同样地进行维护。所以，索引不是越多越好，而是按需建立。最好是在一整块模块开发完成后，分析一下，去针对大多数的查询，建立联合索引。

2、使用联合索引尽量覆盖多的条件

这是说在一个慢sql里假如有五个where ，一个 order by ，那么我们的联合索引尽量覆盖到这五个查询条件，如果有必要，order by 也覆盖上 。

3、小基数字段不需要索引

这个意思是，如果一张表里某个字段的值只有那么几个，那么你针对这个字段建立的索引其实没什么意义，比如说，一个性别字段就两种结果，你建了索引，排序也没什么意思（也就是索引里把男女给分开了）

所以说，索引尽量选择基数大的数据去建立，能最大化地利用索引

4、长字符串可以使用前缀索引

我们建立索引的字段尽量选择字段类型较小的，比如一个varchar(20)和varchar(256)的，我们在20的上面建立的索引和在256上就有明显的差距（字符串那么长排序也不好排呀，唉）。

当然，如果一定是要对varchar(256)建立索引,我们可以选择里面的前20个字符放在索引树里（这里的20不绝对，选择能尽量分辨数据的最小字符字段设计），类似这样KEY index(name(20),age,job) ，索引只会对name的前20个字符进行搜索，但前缀索引无法适用于order by 和 group by。

5、对排序字段设计索引的优先级低

如果一个SQL里我们出现了范围查找，后边又跟着一个排序字段，那么我们优先给范围查找的字段设置索引，而不是优先排序。

6、如果出现慢SQL，可以设计一个只针对该条SQL的联合索引。

不过慢SQL的优化，需要一步步去进行分析，可以先用explain查看SQL语句的分析结果，再针对结果去做相应的改进。explain的东西我们下次再讲。

PS：在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是 执行这条SQL。

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

mysql数据库索引是一种能够让mysql数据查询更加快速的数据结构，我们在新建数据库的时候，如果设置了某个字段的Primary key主键，那么数据库会默认为我们的主键字段创建一个唯一索引(Unique Index)的东西，所以你就不需要再为此字段创建mysql数据库索引了，当然了，如果你想设置别的字段索引，那么就要额外加入该字段的数据库索引了。

一：Mysql数据库索引的创建

1)如何为我们的mysql数据库添加索引呢？很简单，请看下面的创建mysql普通索引格式：

CREATE INDEX [index name] ON [table name]([column name])

参数说明：NameDescription

index name索引名称.

table name需要添加索引的表名称.

column name需要添加索引的列名称.

例如我们要创建一个索引，就可以使用如下的mysql命令运行即可：CREATE INDEX myindex ON mytable(aut_id)

2)唯一索引的创建，和mysql普通索引差不多，只需要在INDEX关键词前面加入UNIQUE关键词即可，mysql命令如下：CREATE UNIQUE INDEX myindex ON mytable(aut_id)

我们也可以使用USING BTREE关键字，B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度，mysql命令如下：CREATE UNIQUE INDEX myindex ON mytable(aut_id) USING BTREE

二：查看mysql数据库索引

我们可以使用以下命令查询刚刚新建的mysql数据库索引，“from mytable”代表查询该数据库表里面有哪些索引，mysql命令如下：show index from mytable

创建成功之后，会在“key_name”字段中显示刚刚创建的数据库索引名称，如图所示：

三：删除mysql数据库索引

我们也可以使用mysql命令删除某张表的索引，命令如下：drop index english on mytable

四：查询sql语句是否使用了mysql索引

我们上面常见好mysql数据库索引之后，如果想要知道我们在执行sql语句时是否使用了数据库索引，就要在sql语句前面加入“EXPLAIN”关键词，命令如下所示：EXPLAIN SELECT * FROM `allword` where english='America'

如果使用到了我们创建的字段索引，就会看到如图所示的字段都不会是NULL空值，如下：

在有些情况下mysql索引会失效，也就是在执行到sql语句时没有使用到我们创建的数据库表字段索引，可能有以下这些情况：

1：使用了OR关键字查询

2：或者LOWER()，UPPER()函数，

3：还有一种就是使用了LIKE关键字查询，像(like '%XX'或者like '%XX%')这样的语句，但是像(like 'XX%')这种情况的mysql表索引是不会失效的。

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