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详细介绍MySQL中的索引的创建与设计原则

时间：04-24来源：作者：点击数：

索引的创建与设计原则

1. 索引的声明与使用

1.1 索引的分类

MySQL的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。

从功能逻辑上说，索引主要有 4 种，分别是普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引。
按照物理实现方式，索引可以分为 2 种：聚簇索引和非聚簇索引。
按照作用字段个数进行划分，分成单列索引和联合索引。

普通索引
在创建普通索引时，不附加任何限制条件，只是用于提高查询效率。这类索引可以创建在任何数据类型中，其值是否唯一和非空，要由字段本身的完整性约束条件决定。建立索引以后，可以通过索引进行查询。例如，在表student的字段name上建立一个普通索引，查询记录时就可以根据该索引进行查询。
唯一性索引
使用UNIQUE参数可以设置索引为唯一性索引，在创建唯一性索引时，限制该索引的值必须是唯一的，但允许有空值。在一张数据表里可以有多个唯一索引。例如，在表student的字段ema11中创建唯一性索引，那么字段emai的值就必须是唯一的。通过唯一性索引，可以更快速地确定某条记录。
主键索引
主键索引就是一种特殊的唯一性索引，在唯一索引的基础上增加了不为空的约束，也就是NOT NULL+UNIQUE,一张表里最多只有一个主键索引。why?这是由主键索引的物理实现方式决定的，因为数据存储在文件中只能按照一种顶序进行存储。
单列索引
在表中的单个字段上创建索引。单列索引只根据该字段进行索引，。单列索好引可以是普通索引，也可以是唯一性索引，还可以是全文索引，只要保证该索只对应一个字段即可。一个表可以有多个单列索引。
多列(组合、联合)索引
多列索引是在表的多个字段组合上创建一个索引。该索引指向创建时对应的多个字段，可以通过这几个字段查询，但是只有查询条件中使用了这些字段中的第一个字段时才会被使用。例如，在表中的字段id、name和gender.上建立一个多列索引idx_id_name-gender,只有在查闻条件中使用了字段id时该索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合。
全文索引
全文索引（也称全文检索）是目前搜索引擎使用的一种关键技术。它能够利用【分词技术】等多种算法智能分析出文本文字中关键词的频率和重要性，然后按照一定的算法规则智能地筛选出我们想要的搜索结果。全文索引非常适合大型数据集，对于小的数据集，它的用处比较小。
使用参数FULLTEXT可以设置索引为全文索引。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。全文索引只能创建在CHAR、VARCHAR或TEXT类型及其系列类型的字段上，查询数据量较大的字符串类型的字段时，使用全文索引可以提高查询速度。例如，表student的字段information是TEXT类型，该字段包含了很多文字信息。在字段information上建立全文索引后，可以提高查询字段information的速度。
全文索引典型的有两种类型：自然语言的全文索引和布尔全文索引
- 自然语言搜索引擎将计算每一个文档对象和查询的相关度。这里，相关度是基于匹配的关键词的个数，以及关键词在文档中出现的次数。在整个索引中出现次数越少的词语，匹配时的相关度就越高。相反，非常常见的单词将不会被搜索，如果一个词语的在超过50%的记录中都出现了，那么自然语言的搜索将不会搜索这类词语。
MySQL数据库从3.23.23版开始支持全文索引，但MySQL5.6.4以前只有MyISAM支持，5.6,4版本以后InnoDB才支持，但是官方版本不支持中文分词，需要第三方分词插件。在5.7.6版本，MySQL内置了ngram全文解析器，用来支持亚洲语种的分词。测试或使用全文索引时，要先看一下自己的MySQL版本、存储引擎和数据类型是否支持全文索引。
随着大数据时代的到来，关系型数据库应对全文索引的需求已力不从心，逐渐被solr、ElasticSearch等专门的搜索引擎所替代。
补充：空间索引
使用参数SPATIAL可以设置索引为空间索引。空间索引只能建立在空间数据类型上，这样可以提高系统获取空间数据的效率。MySQL中的空间数据类型包括GEOMETRY、POINT、LINESTRING和POLYGON等。目前只有MylSAM存储引擎支持空间检索，而且索引的字段不能为空值。对于初学者来说，这类索引很少会用到。

小结：不同的存储引擎支持的索引类型也不一样

InnoDB ：支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash索引；
MyISAM ：支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
Memory ：支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
NDB ：支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；
Archive ：不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；

1.2 创建索引

MySQL支持多种方法在单个或多个列上创建索引：在创建表的定义语句CREATE TABLE中指定索引列，使用ALTER TABLE语句在存在的表上创建索引，或者使用CREATE INDEX语句在已存在的表上添加索引.

1. 创建表的时候创建索引

使用CREATE TABLE创建表时，除了可以定义列的数据类型外，还可以定义主键约束、外键约束或者唯一性约束，而不论创建哪种约束，在定义约束的同时相当于在指定列上创建了一个索引。

举例：

#隐式的方式创建索引。在声明有主键约束、唯一性约束、外键约束的字段上，会自动的添加相关的索引
CREATE TABLE dept(
    dept_id   INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    dept_name VARCHAR(20)
);
CREATE TABLE emp(
    emp_id   INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    emp_name VARCHAR(20) UNIQUE,
    dept_id  INT,
    CONSTRAINT emp_dept_id_fk FOREIGN KEY (dept_id) REFERENCES dept (dept_id)
);

但是，如果显式创建表时创建索引的话，基本语法格式如下

CREATE TABLE table_name [col_name data_type]
[UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY] [index_name] (col_name [length]) [ASC |DESC]

UNIQUE 、 FULLTEXT 和 SPATIAL 为可选参数，分别表示唯一索引、全文索引和空间索引；
INDEX 与 KEY 为同义词，两者的作用相同，用来指定创建索引；
index_name 指定索引的名称，为可选参数，如果不指定，那么MySQL默认col_name为索引名；
col_name 为需要创建索引的字段列，该列必须从数据表中定义的多个列中选择；
length 为可选参数，表示索引的长度，只有字符串类型的字段才能指定索引长度；
ASC 或 DESC 指定升序或者降序的索引值存储。

创建普通索引
在book表中的year_publication字段上建立普通索引，SQL语句如下：

CREATE TABLE book(
    book_id          INT,
    book_name        VARCHAR(100),
    authors          VARCHAR(100),
    info             VARCHAR(100),
    comment          VARCHAR(100),
    year_publication YEAR,
    INDEX (year_publication)
);
#通过命令查看索引
#方式1：
SHOW CREATE TABLE book;
#方式2：
SHOW INDEX FROM book;
#性能分析工具：EXPLAIN
EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE year_publication = 2023;

创建唯一索引
举例：

CREATE TABLE test1(
    id   INT         NOT NULL,
    name varchar(30) NOT NULL,
    UNIQUE INDEX uk_idx_id (id)
);
SHOW INDEX FROM test1;
# 声明有唯一索引的字段，在添加数据时，要保证唯一性，但是可以添加null

主键索引
设定为主键后数据库会自动建立索引，innodb为聚簇索引，语法：
- 随表一起建索引：
```
CREATE TABLE student(
    id           INT(10) ,
    student_no   VARCHAR(200),
    student_name VARCHAR(200),
    PRIMARY KEY (id)
);
```
- 删除主键索引：
```
ALTER TABLE student
    drop PRIMARY KEY;
```
- 修改主键索引：必须先删除掉(drop)原索引，再新建(add)索引

创建单列索引

CREATE TABLE test2(
    id   INT      NOT NULL,
    name CHAR(50) NULL,
    INDEX single_idx_name (name(20))
);
SHOW INDEX FROM test2;

创建组合索引
举例：创建表test3，在表中的id、name和age字段上建立组合索引，SQL语句如下：

CREATE TABLE test3(
    id   INT(11)  NOT NULL,
    name CHAR(30) NOT NULL,
    age  INT(11)  NOT NULL,
    info VARCHAR(255),
    INDEX multi_idx (id, name, age)
);
SHOW INDEX FROM test3;

创建全文索引
举例1：创建表test4，在表中的info字段上建立全文索引，SQL语句如下：

CREATE TABLE test4(
    id   INT      NOT NULL,
    name CHAR(30) NOT NULL,
    age  INT      NOT NULL,
    info VARCHAR(255),
    FULLTEXT INDEX futxt_idx_info (info)
) ENGINE = MyISAM;
SHOW INDEX FROM test4;
#在MySQL5.7及之后版本中可以不指定最后的ENGINE了，因为在此版本中InnoDB支持全文索引。

举例2：

CREATE TABLE articles(
    id    INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(200),
    body  TEXT,
    FULLTEXT index (title, body)
) ENGINE = INNODB;
SHOW INDEX FROM articles;

创建了一个给title和body字段添加全文索引的表。

CREATE TABLE `papers`(
    `id`      int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `title`   varchar(200) DEFAULT NULL,
    `content` text,
    PRIMARY KEY (`id`),
    FULLTEXT KEY `title` (`title`, `content`)
) ENGINE = MyISAM
  DEFAULT CHARSET = utf8;
SHOW INDEX FROM papers;

不同于like方式的的查询：
SELECT * FROM papers WHERE content LIKE ‘%查询字符串%’;
全文索引用match+against方式查询：
SELECT * FROM papers WHERE MATCH(title,content) AGAINST (‘查询字符串’);

注意点

使用全文索引前，搞清楚版本支持情况；

全文索引比 like + % 快 N 倍，但是可能存在精度问题；

如果需要全文索引的是大量数据，建议先添加数据，再创建索引。

创建空间索引
空间索引创建中，要求空间类型的字段必须为非空。
举例：创建表test5，在空间类型为GEOMETRY的字段上创建空间索引，SQL语句如下：
```
CREATE TABLE test5(
    geo GEOMETRY NOT NULL,
    SPATIAL INDEX spa_idx_geo (geo)
) ENGINE = MyISAM;
```

2. 在已经存在的表上创建索引

在已经存在的表中创建索引可以使用ALTER TABLE语句或者CREATE INDEX语句。

使用ALTER TABLE语句创建索引 ALTER TABLE语句创建索引的基本语法如下：

ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY]
[index_name] (col_name[length],...) [ASC | DESC]

CREATE TABLE book5(
    book_id          INT,
    book_name        VARCHAR(100),
    AUTHORS          VARCHAR(100),
    info             VARCHAR(100),
    COMMENT          VARCHAR(100),
    year_publication YEAR
);
SHOW INDEX FROM book5;
ALTER TABLE book5
    ADD INDEX idx_cmt (COMMENT);
ALTER TABLE book5
    ADD UNIQUE uk_idx_bname (book_name);
ALTER TABLE book5
    ADD INDEX mul_bid_bname_info (book_id, book_name, info);

使用CREATE INDEX创建索引 CREATE INDEX语句可以在已经存在的表上添加索引，在MySQL中，CREATE INDEX被映射到一个ALTER TABLE语句上，基本语法结构为：

CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX index_name
ON table_name (col_name[length],...) [ASC | DESC]

CREATE TABLE book6(
    book_id          INT,
    book_name        VARCHAR(100),
    AUTHORS          VARCHAR(100),
    info             VARCHAR(100),
    COMMENT          VARCHAR(100),
    year_publication YEAR
);
SHOW INDEX FROM book6;
CREATE INDEX idx_cmt ON book6 (COMMENT);
CREATE UNIQUE INDEX uk_idx_bname ON book6 (book_name);
CREATE INDEX mul_bid_bname_info ON book6 (book_id, book_name, info);

1.3 删除索引

使用ALTER TABLE删除索引 ALTER TABLE删除索引的基本语法格式如下:
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;
```
ALTER TABLE book5
    DROP INDEX idx_cmt;
```
提示

添加AUTO_INCREMENT约束字段的唯一索引不能被制除，
使用DROP INDEX语句删除索引 DROP INDEX删除索引的基本语法格式如下：
DROP INDEX index_name ON table_name;
```
DROP INDEX uk_idx_bname ON book5;
```

提示删除表中的列时，如果要删除的列为索引的组成部分，则该列也会从索引中删除。如果组成索引的所有列都被删除，则整个索引将被删除。

2. MySQL8.0索引新特性

2.1 支持降序索引

降序索引以降序存储键值。虽然在语法上，从MySQL4版本开始就已经支持降序索引的语法了，但实际上该DESC定义是被忽略的，直到MySQL8.x版本才开始真正支持降序索引（仅限于InnoDB存储|擎），MySQL在8,0版本之前创建的仍然是升序索引，使用时进行反向扫描，这大大降低了数据库的效率。在某些场景下，降序索引意义重大。例如，如果一个查询，需要对多个列进行排序，且顺序要求不一致，那么使用降序索引将会避免数据库使用额外的文件排序操作，从而提高性能。

举例：分别在MySQL 5.7版本和MySQL 8.0版本中创建数据表ts1，结果如下：

CREATE TABLE ts1(a int,b int,index idx_a_b(a,b desc));

在MySQL 5.7版本中查看数据表ts1的结构，结果如下：

从结果可以看出，索引仍然是默认的升序。

在MySQL 8.0版本中查看数据表ts1的结构，结果如下：

从结果可以看出，索引已经是降序了。下面继续测试降序索引在执行计划中的表现。

分别在MySQL 5.7版本和MySQL 8.0版本的数据表ts1中插入800条随机数据，执行语句如下：

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE ts_insert()
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 1;
    WHILE i < 800
        DO
            insert into ts1 select rand() * 80000, rand() * 80000;
            SET i = i + 1;
        END WHILE;
    commit;
END //
DELIMITER ;
#调用
CALL ts_insert();

在MySQL 5.7版本中查看数据表ts1的执行计划，结果如下：

EXPLAIN SELECT * FROM ts1 ORDER BY a,b DESC LIMIT 5;

从结果可以看出，执行计划中扫描数为799，而且使用了Using filesort。

提示 Using filesort是MySQL中一种速度比较慢的外部排序，能避免是最好的。多数情况下，管理员可以通过优化索引来尽量避免出现Using filesort，从而提高数据库执行速度。

在MySQL 8.0版本中查看数据表ts1的执行计划。从结果可以看出，执行计划中扫描数为5，而且没有使用Using filesort。

注意降序索引只对查询中特定的排序顺序有效，如果使用不当，反而查询效率更低。例如，上述查询排序条件改为order by a desc, b desc，MySQL 5.7的执行计划要明显好于MySQL 8.0。

将排序条件修改为order by a desc, b desc后，下面来对比不同版本中执行计划的效果。在MySQL 5.7版本中查看数据表ts1的执行计划，结果如下：

EXPLAIN SELECT * FROM ts1 ORDER BY a DESC,b DESC LIMIT 5;

在MySQL 8.0版本中查看数据表ts1的执行计划。

从结果可以看出，修改后MySQL 5.7的执行计划要明显好于MySQL 8.0。

2.2 隐藏索引

在MySQL 5.7版本及之前，只能通过显式的方式删除索引。此时，如果发现删除索引后出现错误，又只能通过显式创建索引的方式将删除的索引创建回来。如果数据表中的数据量非常大，或者数据表本身比较大，这种操作就会消耗系统过多的资源，操作成本非常高。

从MySQL 8.x开始支持隐藏索引（invisible indexes），只需要将待删除的索引设置为隐藏索引，使查询优化器不再使用这个索引（即使使用force index（强制使用索引），优化器也不会使用该索引），确认将索引设置为隐藏索引后系统不受任何响应，就可以彻底删除索引。这种通过先将索引设置为隐藏索引，再删除索引的方式就是软删除。

同时，如果你想验证某个索引制除之后的查询性能影响，就可以暂时先隐藏该索引：

注意：

主键不能被设置为隐藏索引。当表中没有显式主键时，表中第一个唯一非空索引会成为隐式主键，也不能设置为隐藏索引。

索引默认是可见的，在使用CREATE TABLE,CREATE INDEX或者ALTER TABLE等语句时可以通过VISIBLE或者INVISIBLE关键词设置索引的可见性，

创建表时直接创建在MySQL中创建隐藏索引通过SQL语句INVISIBLE来实现，其语法形式如下：

CREATE TABLE tablename(
propname1 type1[CONSTRAINT1],
propname2 type2[CONSTRAINT2],
……
propnamen typen,
INDEX [indexname](propname1 [(length)]) INVISIBLE
);

CREATE TABLE book7(
    book_id          INT,
    book_name        VARCHAR(100),
    AUTHORS          VARCHAR(100),
    info             VARCHAR(100),
    COMMENT          VARCHAR(100),
    year_publication YEAR,
    #创建不可见的索引
    INDEX idx_cmt (COMMENT) invisible
);
SHOW INDEX FROM book7;
EXPLAIN SELECT *   FROM book7 WHERE COMMENT = 'mysql';

在已经存在的表上创建

CREATE INDEX indexname
ON tablename(propname[(length)]) INVISIBLE;

CREATE INDEX idx_year_pub ON book7(year_publication) invisible;

通过ALTER TABLE语句创建

ALTER TABLE tablename
ADD INDEX indexname (propname [(length)]) INVISIBLE;

ALTER TABLE book7
    ADD UNIQUE INDEX uk_idx_bname(book_name) invisible;

切换索引可见状态已存在的索引可通过如下语句切换可见状态：

ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name INVISIBLE; #切换成隐藏索引
ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name VISIBLE; #切换成非隐藏索引

ALTER TABLE book7 ALTER INDEX idx_year_pub invisible; #可见--->不可见
ALTER TABLE book7 ALTER INDEX idx_cmt visible; #不可见 ---> 可见

注意

当索引被隐意时，它的内容仍然是和正常索引一样实时更新的。如果一个索引需要长期被隐藏，那么可以将其删除，因为素引的存在会影响插入、更新和除的性能

使隐藏索引对查询优化器可见
在MySQL 8.x版本中，为索引提供了一种新的测试方式，可以通过查询优化器的一个开关（use_invisible_indexes）来打开某个设置，使隐藏索引对查询优化器可见。如果 use_invisible_indexes设置为off(默认)，优化器会忽略隐藏索引。如果设置为on，即使隐藏索引不可见，优化器在生成执行计划时仍会考虑使用隐藏索引。
（1）在MySQL命令行执行如下命令查看查询优化器的开关设置。
mysql> select @@optimizer_switch \G
在输出的结果信息中找到如下属性配置。
use_invisible_indexes=off
此属性配置值为off，说明隐藏索引默认对查询优化器不可见。
（2）使隐藏索引对查询优化器可见，需要在MySQL命令行执行如下命令：
```
mysql> set session optimizer_switch="use_invisible_indexes=on";
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
```
SQL语句执行成功，再次查看查询优化器的开关设置。

此时，在输出结果中可以看到如下属性配置。
use_invisible_indexes=on
use_invisible_indexes属性的值为on，说明此时隐藏索引对查询优化器可见。
（3）使用EXPLAIN查看以字段invisible_column作为查询条件时的索引使用情况
explain select * from classes where cname = '高一2班';
查询优化器会使用隐藏索引来查询数据。
（4）如果需要使隐藏索引对查询优化器不可见，则只需要执行如下命令即可。

3. 索引的设计原则

3.1 数据准备

第1步：创建数据库、创建表

CREATE DATABASE atguigudb1;
USE atguigudb1;
#1.创建学生表和课程表
CREATE TABLE `student_info`
(
    `id`          INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `student_id`  INT     NOT NULL,
    `name`        VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
    `course_id`   INT     NOT NULL,
    `class_id`    INT(11)     DEFAULT NULL,
    `create_time` DATETIME    DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB
  AUTO_INCREMENT = 1
  DEFAULT CHARSET = utf8;

CREATE TABLE `course`
(
    `id`          INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `course_id`   INT     NOT NULL,
    `course_name` VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE = INNODB
  AUTO_INCREMENT = 1
  DEFAULT CHARSET = utf8;

第2步：创建模拟数据必需的存储函数

#函数1：创建随机产生字符串函数
DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_string(n INT)
    RETURNS VARCHAR(255) #该函数会返回一个字符串
BEGIN
    DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT
        'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
    DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';
    DECLARE i INT DEFAULT 0;
    WHILE i < n
        DO
            SET return_str = CONCAT(return_str, SUBSTRING(chars_str, FLOOR(1 + RAND() * 52), 1));
            SET i = i + 1;
        END WHILE;
    RETURN return_str;
END //
DELIMITER ;

#函数2：创建随机数函数
DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_num(from_num INT, to_num INT) RETURNS INT(11)
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 0;
    SET i = FLOOR(from_num + RAND() * (to_num - from_num + 1));
    RETURN i;
END //
DELIMITER ;

创建函数，假如报错：

This function has none of DETERMINISTIC, NO SQL, or READS SQL DATA in its declaration and binary logging is enabled (you *might* want to use the less safe log_bin_trust_function_creators variable)

由于开启过慢查询日志bin-log, 我们就必须为我们的function指定一个参数。主从复制，主机会将写操作记录在bin-log日志中。从机读取bin-log日志，执行语句来同步数据。如果使用函数来操作数据，会导致从机和主键操作时间不一致。所以默认情况下，mysql不开启创建函数设置。

查看mysql是否允许创建函数：
show variables like 'log_bin_trust_function_creators';
命令开启：允许创建函数设置：
set global log_bin_trust_function_creators=1; # 不加global只是当前窗口有效。
mysqld重启，上述参数又会消失。永久方法：
- windows下：my.ini[mysqld]加上：
  log_bin_trust_function_creators=1
- linux下：/etc/my.cnf下my.cnf[mysqld]加上：
  log_bin_trust_function_creators=1

第3步：创建插入模拟数据的存储过程

# 存储过程1：创建插入课程表存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_course(max_num INT)
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 0;
    SET autocommit = 0; #设置手动提交事务
    REPEAT
        #循环
        SET i = i + 1; #赋值
        INSERT INTO course (course_id, course_name)
        VALUES (rand_num(10000, 10100), rand_string(6));
    UNTIL i = max_num
        END REPEAT;
    COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER ;

# 存储过程2：创建插入学生信息表存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_stu(max_num INT)
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 0;
    SET autocommit = 0; #设置手动提交事务
    REPEAT
        #循环
        SET i = i + 1; #赋值
        INSERT INTO student_info (course_id, class_id, student_id, NAME)
        VALUES (rand_num(10000, 10100), rand_num(10000, 10200), rand_num(1, 200000), rand_string(6));
    UNTIL i = max_num
        END REPEAT;
    COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER ;

第4步：调用存储过程

CALL insert_course(100);
CALL insert_stu(1000000);

3.2 哪些情况适合创建索引

字段的数值有唯一性的限制
索引本身可以起到约束的作用，比如唯一索引、主键索引都是可以起到唯一性约束的，因此在我们的数据表中如果某个字段是唯一性的，就可以直接创建唯一性素引，或者主键素引。这样可以更快速地通过该索引来确定某条记录。
例如，学生表中学号是具有唯一性的字段，为该字段建立唯一性索引可以很快确定某个学生的信息，如果使用姓名的话，可能存在同名现象，从而降低查询速度。

业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。（来源：Alibaba）

说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的。

频繁作为 WHERE 查询条件的字段
某个字段在SELECT语句的 WHERE 条件中经常被使用到，那么就需要给这个字段创建索引了。尤其是在数据量大的情况下，创建普通索引就可以大幅提升数据查询的效率。
比如student_info数据表（含100万条数据），假设我们想要查询 student_id=123110 的用户信息。

#查看当前stduent_info表中的索引
SHOW INDEX FROM student_info;
#student_id字段上没有索引的：
SELECT course_id, class_id, NAME, create_time, student_id
FROM student_info
WHERE student_id = 123110;#324ms

#给student_id字段添加索引
ALTER TABLE student_info
    ADD INDEX idx_sid (student_id);

#student_id字段上有索引的：
SELECT course_id, class_id, NAME, create_time, student_id
FROM student_info
WHERE student_id = 123110; #41ms

经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列
索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索，因此当我们使用 GROUP BY 对数据进行分组查询，或者使用 ORDER BY 对数据进行排序的时候，就需要对分组或者排序的字段进行索引。如果待排序的列有多个，那么可以在这些列上建立组合索引。
比如，按照student_id对学生选修的课程进行分组，显示不同的student_id和课程数量，显示100个即
如果我们不对student_id创建索引，执行下面的SQL语句：

#student_id字段上有索引的：
SELECT student_id, COUNT(*) AS num
FROM student_info
GROUP BY student_id
LIMIT 100; #41ms
#删除idx_sid索引
DROP INDEX idx_sid ON student_info;
#student_id字段上没有索引的：
SELECT student_id, COUNT(*) AS num
FROM student_info
GROUP BY student_id
LIMIT 100;#866ms

如果同时有GROUP BY和ORDER BY的情况：比如我们按照student_id进行分组，同时按照创建时间降序的方式进行排序，这时我们就需要同时进行GROUP BY和ORDER BY,那么是不是需要单独创建student

#添加单列索引
ALTER TABLE student_info
    ADD INDEX idx_sid (student_id);
ALTER TABLE student_info
    ADD INDEX idx_cre_time (create_time);
SELECT student_id, COUNT(*) AS num
FROM student_info
GROUP BY student_id
ORDER BY create_time DESC
LIMIT 100; #5.212s
#添加联合索引
ALTER TABLE student_info
    ADD INDEX idx_sid_cre_time (student_id, create_time DESC);
SELECT student_id, COUNT(*) AS num
FROM student_info
GROUP BY student_id
ORDER BY create_time DESC
LIMIT 100;#0.257s

UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列
对数据按照某个条件进行查询后再进行 UPDATE 或 DELETE 的操作，如果对 WHERE 字段创建了索引，就能大幅提升效率。原理是因为我们需要先根据 WHERE 条件列检索出来这条记录，然后再对它进行更新或删除。如果进行更新的时候，更新的字段是非索引字段，提升的效率会更明显，这是因为非索引字段更新不需要对索引进行维护。
DISTINCT 字段需要创建索引
有时候我们需要对某个字段进行去重，使用 DISTINCT，那么对这个字段创建索引，也会提升查询效率。
比如，我们想要查询课程表中不同的 student_id 都有哪些，如果我们没有对 student_id 创建索引，执行SQL 语句：
SELECT DISTINCT(student_id) FROMstudent_info;
运行结果（600637 条记录，运行时间 0.683s ）：
如果我们对 student_id 创建索引，再执行 SQL 语句：
SELECT DISTINCT(student_id) FROMstudent_info;
运行结果（600637 条记录，运行时间 0.010s ）：
你能看到 SQL 查询效率有了提升，同时显示出来的 student_id 还是按照递增的顺序进行展示的。这是因为索引会对数据按照某种顺序进行排序，所以在去重的时候也会快很多。
多表 JOIN 连接操作时，创建索引注意事项
首先，连接表的数量尽量不要超过 3 张，因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环，数量级增长会非常快，严重影响查询的效率。
其次，对 WHERE 条件创建索引，因为 WHERE 才是对数据条件的过滤。如果在数据量非常大的情况下，没有 WHERE 条件过滤是非常可怕的。
最后，对用于连接的字段创建索引，并且该字段在多张表中的类型必须一致。比如 course_id 在student_info 表和 course 表中都为 int(11) 类型，而不能一个为 int 另一个为 varchar 类型。
举个例子，如果我们只对 student_id 创建索引，执行 SQL 语句：

运行结果（1 条数据，运行时间 0.189s ）：
这里我们对 name 创建索引，再执行上面的 SQL 语句，运行时间为 0.002s 。
使用列的类型小的创建索引
我们这里所说的类型大小指的就是该类型表示的数据范围的大小。
我们在定义表结构的时侯要显式的指定列的类型，以整数类型为例，有TINYINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT等，它们占用的存储空间依次递增，能表示的整数范围当然也是依次递增。如果我们想要对某个整数列建立索引的话，在表示的整数范围允许的情况下，尽量让索列使用较小的类型，比如我们能使用INT就不要使用BIGINT,能使用MEDIUMINT就不要使用INT。这是因为：
- 数据类型越小，在查询时进行的比较操作越快
- 数据类型越小，索引占用的存储空间就越少，在一个数据页内就可以放下更多的记录，从而减少磁盘工/0带来的性能损耗，也就意味着可以把更多的数据页缓存在内存中，从而加快读写效率。
这个建议对于表的主键来说更加适用，因为不仅是聚簇索引中会存储主键值，其他所有的二级索的节点处都会存储一份记录的主键值，如果主键使用更小的数据类型，也就意味着节省更多的存储空间和更高效的I/0。
使用字符串前缀创建索引
假设我们的字符串很长，那存储一个字符串就需要占用很大的存储空间。在我们需要为这个字符串列建立索引时，就意味着在对应的B+树中有这么两个问题：
- B+树索引中的记录需要把该列的完整字符串存储起来，更费时，而且字符串越长，在素引中占用的存储空间越大。
- 如果B+树索引中索引列存储的字符串很长，那在做字符串比较时会占用更多的时间。
我们可以通过截取字段的前面一部分内容建立索引，这个就叫前缀素引。这样在查找记录时虽然不能精确的定位到记录的位置，但是能定位到相应前缀所在的位置，然后根据前缀相同的记录的主键值回表查询完整的字符串值。既节约空间，又减少了字符串的比较时间，还大体能解决排序的问题。
例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索会很浪费时间，如果只检索字段前面的若干字符，这样可以提高检索速度。
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 index(address(12))
```
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：
select count(distinct address) / count(*) from shop;
通过不同长度去计算，与全表的选择性对比：
公式：
count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)
例如：
```
select count(distinct left(address,10)) / count(*) as sub10, -- 截取前10个字符的选择度
count(distinct left(address,15)) / count(*) as sub11, -- 截取前15个字符的选择度
count(distinct left(address,20)) / count(*) as sub12, -- 截取前20个字符的选择度
count(distinct left(address,25)) / count(*) as sub13 -- 截取前25个字符的选择度
from shop;
```
引申另一个问题：索引列前缀对排序的影响
如果使用了索列前缀，比方说前边只把address列的前12个字符放到了二级索引中，下边这个查询可能就有点儿尴尬了：
```
SELECT FROM shop
ORDER BY address
LIMIT 12;
mysql
```
因为二级索引中不包含完整的address列信息，所以无法对前12个字符相同，后边的字符不同的记录进行排序，也就是使用索引列前缀的方式无法支持使用素引排序，只能使用文件排序。
拓展：Alibaba《Java开发手册》
【强制】在 varchar 字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度。
说明：索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为 20 的索引，区分度会高达90% 以上，可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。
区分度高(散列性高)的列适合作为索引
列的基数指的是某一列中不重复数据的个数，比方说某个列包含值2,5,8,2,5,8,2,5,8，虽然有9条记录，但该列的基数却是3。也就是说，在记录行数一定的情况下，列的基数越大，该列中的值越分散：列的基数越)小，该列中的值越集中。这个列的基数指标非常重要，直接影响我们是否能有效的利用索引。最好为列的基数大的列建立索引，为基数太小列的建立索引效果可能不好。I可以使用公式select count(distinct a)/count(*)from t1计算区分度，越接近1越好，一般超过33%就算是比较高效的索了。
拓展：联合索引把区分度高散列性高的列放在前面。
使用最频繁的列放到联合索引的左侧

这样也可以较少的建立一些索引。同时，由于"最左前缀原则"，可以增加联合索引的使用率。

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

3.3 限制索引的数目

在实际工作中，我们也需要注意平衡，索引的数目不是越多越好。我们需要限制每张表上的索引数量，建议单张表索引数量不超过6个。原因：

①每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。
②索引会影响INSERT、DELETE、UPDATE等语句的性能，因为表中的数据更改的同时，索引也会进行调整和更新，会造成负担。
③优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的素引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，会增加MySQL优化器生成执行计划时间，降低查询性能。

3.4 哪些情况不适合创建索引

在where中使用不到的字段，不要设置索引
WHERE条件（包括GROUP BY、ORDER BY)里用不到的字段不需要创建索引，索引的价值是快速定位，如果起不到定位的字段通常是不需要创建索引的。举个例子：
```
SELECT course_id,student_id,create_time
FROM student_info
WHERE student_id = 41251;
```
因为我们是按照student_id来进行检索的，所以不需要对其他字段创建索引，即使这些字段出现在SELECT字段中。

数据量小的表最好不要使用索引
举例：创建表1：

CREATE TABLE t_without_index(
	a INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
	b INT
);

提供存储过程1：

#创建存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE t_wout_insert()
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 1;
    WHILE i <= 900
        DO
            INSERT INTO t_without_index(b) SELECT RAND() * 10000;
            SET i = i + 1;
        END WHILE;
    COMMIT;
END //
DELIMITER ;
#调用
CALL t_wout_insert();

创建表2：

CREATE TABLE t_with_index
(
    a INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    b INT,
    INDEX idx_b (b)
)

创建存储过程2：

#创建存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE t_with_insert()
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 1;
    WHILE i <= 900
        DO
            INSERT INTO t_with_index(b) SELECT RAND() * 10000;
            SET i = i + 1;
        END WHILE;
    COMMIT;
END //
DELIMITER ;
#调用
CALL t_with_insert();

查询对比：

你能看到运行结果相同，但是在数据量不大的情况下，索引就发挥不出作用了

结论：在数据表中的数据行数比较少的情况下，比如不到 1000 行，是不需要创建索引的。

有大量重复数据的列上不要建立索引
举例1：要在 100 万行数据中查找其中的 50 万行（比如性别为男的数据），一旦创建了索引，你需要先访问 50 万次索引，然后再访问 50 万次数据表，这样加起来的开销比不使用索引可能还要大。
举例2：假设有一个学生表，学生总数为 100 万人，男性只有 10 个人，也就是占总人口的 10 万分之 1。
学生表 student_gender 结构如下。其中数据表中的 student_gender 字段取值为 0 或 1，0 代表女性，1 代表男性。

如果我们要筛选出这个学生表中的男性，可以使用：
SELECT * FROM student_gender WHERE student_gender = 1
运行结果（10 条数据，运行时间 0.696s ）：

结论：当数据重复度大，比如高于 10% 的时候，也不需要对这个字段使用索引。
避免对经常更新的表创建过多的索引
第一层含义：频繁更新的字段不一定要创建索引。因为更新数据的时候，也需要更新索引，如果索引太多，在更新索引的时候也会造成负担，从而影响效率。
第二层含义：避免对经常更新的表创建过多的索引，并且索引中的列尽可能少。此时，虽然提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度。
不建议用无序的值作为索引
例如身份证、UUID(在索引比较时需要转为ASCII，并且插入时可能造成页分裂)、MD5、HASH、无序长字符串等。
删除不再使用或者很少使用的索引
表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引，将它们除，从而减少索引对更新操作的影响。
不要定义冗余或重复的索引
① 冗余索引
举例：建表语句如下

我们知道，通过 idx_name_birthday_phone_number 索引就可以对 name 列进行快速搜索，再创建一个专门针对 name 列的索引就算是一个冗余索引，维护这个索引只会增加维护的成本，并不会对搜索有什么好处。
② 重复索引
另一种情况，我们可能会对某个列重复建立索引，比方说这样：

我们看到，col1 既是主键、又给它定义为一个唯一索引，还给它定义了一个普通索引，可是主键本身就会生成聚簇索引，所以定义的唯一索引和普通索引是重复的，这种情况要避免。