MySQL索引创建及使用

背景

最近在深化学习数据库相关知识，借此机会总结记录一番，本来想自己总结概括一下，但是看到一篇写的简洁明了的博客，为节约时间就直接搬运过来了，有些地方加入一些自己的见解。
https://blog.csdn.net/xluren/article/details/32746183

关于MySQL索引的好处，如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据就是瓶颈，而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据，没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说，其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引，比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE索引。

一、简单的对比测试

以我去年测试的数据作为一个简单示例，20多条数据源随机生成200万条数据，平均每条数据源都重复大概10万次，表结构比较简单，仅包含一个自增ID，一个char类型，一个text类型和一个int类型，单表2G大小，使用MyIASM引擎。开始测试未添加任何索引。

mysql> SELECT id,FROM_UNIXTIME(time) FROM article WHERE a.title='测试标题'

查询需要的时间非常恐怖的，如果加上联合查询和其他一些约束条件，数据库会疯狂的消耗内存，并且会影响前端程序的执行。这时给title字段添加一个BTREE索引：

mysql> ALTER TABLE article ADD INDEX index_article_title ON title(200);

给title字段加上索引后，查询速度是立竿见影。

二、MySQL索引的概念

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。上述SQL语句，在没有索引的情况下，数据库会遍历全部200条数据后选择符合条件的；而有了相应的索引之后，数据库会直接在索引中查找符合条件的选项。如果我们把SQL语句换成“SELECT * FROM article WHERE id=2000000”，那么你是希望数据库按照顺序读取完200万行数据以后给你结果还是直接在索引中定位呢？（注：一般数据库默认都会为主键生成索引）。

索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。

三、索引的类型

1、普通索引
这是最基本的索引，它没有任何限制，比如上文中为title字段创建的索引就是一个普通索引，MyIASM中默认的BTREE类型的索引，也是我们大多数情况下用到的索引。
创建方式：

直接创建索引

CREATE INDEX index_name ON table(column(length))

修改表结构的方式添加索引

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column(length))

创建表的时候同时创建索引

CREATE TABLE `table` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,PRIMARY KEY (`id`),INDEX index_name (title(length))
)

删除索引

DROP INDEX index_name ON table

2、唯一索引
与普通索引类似，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，则列值的组合必须是唯一的，创建方法和普通索引类似。

创建唯一索引

CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table(column(length))

修改表结构

ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE INDEX index_name ON (column(length))

创建表时同时创建索引

CREATE TABLE `table` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE indexName (title(length))
);

3、组合索引
平时用的SQL查询
语句一般都有比较多的限制条件，所以为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。例如上表中针对title和time建立一个组合索引：

ALTER TABLE article ADD INDEX index_titme_time (title(50),time(10))

建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面两组组合索引：

–title,time–title

为什么没有time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。并不是只要包含这两列的查询都会用到该组合索引，如下面的几个SQL所示：

使用到上面的索引

SELECT * FROM article WHREE title='测试' AND time=1234567890;SELECT * FROM article WHREE utitle='测试';

未使用到上面的索引

SELECT * FROM article WHREE time=1234567890;

以上就是常用的三种索引类型及其创建使用的方法，当然还有其他的类型，这里我就列举我们平时最常用的几种，更详细和全面的索引相关资料请咨询度娘。

总结：
常用的索引类型
1、普通索引
2、唯一索引
3、组合索引
普通索引和唯一索引的创建方式有三种，分别是直接创建、修改表结构创建、创建表时同时创建，注意组合索引的组合规则是最左前缀索引

四、索引的优化

上面说了使用索引的好处，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。下面是一些总结以及收藏的MySQL索引的注意事项和优化方法。

1. 何时使用聚集索引或非聚集索引？

事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。

2. 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。

3. 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操作。

4. 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操作；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。

5. like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作，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。

6. 不要在列上进行运算

例如：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′。关于这一点可以围观：一个单引号引发的MYSQL性能损失。

最后总结一下，MySQL只对以下操作符才使用索引：<,<=,=,>,>=,between,in,以及某些时候的like(不以通配符%或_开头的情形)。
而理论上每张表里面最多可创建16个索引，不过除非是数据量真的很多，否则过多的使用索引会引起反作用，索引虽好用，可不要太迷恋噢。