## 1、索引類型 **UNIQUE唯一索引** 不可以出現相同的值,可以有NULL值 **INDEX普通索引** 允許出現相同的索引內容 **PRIMARY KEY主鍵索引** 不允許出現相同的值,且不能為NULL值,一個表只能有一個primary_key索引 **fulltext index 全文索引** 上述三種索引都是針對列的值發揮作用,但全文索引,可以針對值中的某個單詞,比如一篇文章中的某個詞,**然而并沒有什么卵用,因為只有myisam以及英文支持,并且效率讓人不敢恭維,但是可以用coreseek和xunsearch等第三方應用來完成這個需求** ## 2、如何選擇適合的列建立索引 * 維度高的列創建索引 * 數據列中**不重復值**出現的個數，這個數值越高，維度就越高，可選擇性越多。 * 要為維度高的列創建索引，如性別和年齡，那年齡的維度高于性別 * 性別這樣的列不適合創建索引，因為維度過低。 * 維度高的列放在聯合索引的前面 * 在 **where** ，**group by** ，**order by** ，**on** 中出現的列使用索引； * 當一個索引包含了查詢中的所有列，稱該索引為`覆蓋索引` * 對**較小的數據列**使用索引,這樣會使索引文件更小,同時內存中也可以裝載更多的索引鍵 * 為較長的字符串使用**前綴索引**； * 不要過多創建索引,除了增加額外的磁盤空間外,對于DML操作的速度影響很大,因為其每增刪改一次就得從新建立索引 * 使用**組合索引**,可以減少文件索引大小,在使用時速度要優于多個`單列索引` `注意：組合索引與前綴索引，這兩種稱呼是對建立索引技巧的一種稱呼,并非索引的類型;` ## 3、組合索引 MySQL單列索引和組合索引究竟有何區別呢？ 為了形象地對比兩者,先建一個表： ``` CREATE TABLE `myIndex` ( `i_testID` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, `vc_Name` VARCHAR(50) NOT NULL, `vc_City` VARCHAR(50) NOT NULL, `i_Age` INT NOT NULL, `i_SchoolID` INT NOT NULL, PRIMARY KEY (`i_testID`) ); ``` 假設表內已有1000條數據,在這 10000 條記錄里面 7 上 8 下地分布了 5 條 vc_Name="erquan" 的記錄,只不過 city,age,school 的組合各不相同。 來看這條 T-SQL： ``` SELECT `i_testID` FROM `myIndex` WHERE `vc_Name`='erquan' AND `vc_City`='鄭州' AND `i_Age`=25; -- 關聯搜索; ``` 首先考慮建MySQL單列索引： >在 vc_Name 列上建立了索引。執行 T-SQL 時,MYSQL 很快將目標鎖定在了 vc_Name=erquan 的 5 條記錄上,取出來放到一中間結果集。在這個結果集里,先排除掉 vc_City 不等于"鄭州"的記錄,再排除 i_Age 不等于 25 的記錄,最后篩選出唯一的符合條件的記錄。 > >雖然在 vc_Name 上建立了索引,查詢時MYSQL不用掃描整張表,效率有所提高,但離我們的要求還有一定的距離。同樣的,在 vc_City 和 i_Age 分別建立的MySQL單列索引的效率相似。 為了進一步榨取 MySQL 的效率,就要考慮建立組合索引。就是將 vc_Name,vc_City,i_Age 建到一個索引里： ``` ALTER TABLE `myIndex` ADD INDEX `name_city_age` (vc_Name(10),vc_City,i_Age); ``` >建表時,vc_Name 長度為 50,這里為什么用 10 呢？這就是下文要說到的**前綴索引**,因為一般情況下名字的長度不會超過 10,這樣會加速索引查詢速度,還會減少索引文件的大小,提高 INSERT 的更新速度。 執行 T-SQL 時,MySQL 無須掃描任何記錄就到找到唯一的記錄！！ 如果分別在 vc_Name,vc_City,i_Age 上建立單列索引,讓該表有 3 個單列索引,查詢時和上述的組合索引效率一樣嗎？答案是大不一樣,遠遠低于我們的組合索引。雖然此時有了三個索引,**但 MySQL 只能用到其中的那個它認為似乎是最有效率的單列索引,另外兩個是用不到的,也就是說還是一個全表掃描的過程。** 建立這樣的組合索引,其實是相當于分別建立了 ``` vc_Name,vc_City,i_Age vc_Name,vc_City vc_Name ``` 這樣的三個組合索引！為什么沒有 vc_City,i_Age 等這樣的組合索引呢？這是因為 mysql 組合索引"**最左前綴**"的結果。簡單的理解就是只從最左面的開始組合。并不是只要包含這三列的查詢都會用到該組合索引,下面的幾個 T-SQL 會用到： ``` SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan" SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan" AND vc_City="鄭州" SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan" AND vc_City="鄭州" AND i_Age = 20 SELECT * FROM myIndex WHREE vc_City="鄭州" AND vc_Name="erquan" AND i_Age = 20 //mysql會自動優化成上面那條語句的樣子 SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan" OR vc_City="鄭州" //只有vc_Name用到索引 ``` 而下面幾個則不會用到： ``` SELECT * FROM myIndex WHREE i_Age=20 AND vc_City="鄭州" SELECT * FROM myIndex WHREE vc_City="鄭州" ``` **也就是,name_city_age (vc_Name(10),vc_City,i_Age) 從左到右進行索引,如果沒有左前索引Mysql不執行索引查詢** ### 3.1、單列索引的一些案例： ``` SELECT * FROM app WHERE id > 10 and id < 20 ; //使用到了范圍索引 //如果有id和name兩個單列索引，則此查詢會用到兩個索引 explain SELECT * FROM rcloud_app WHERE id = 10 or name = '20'; //如果有id和name兩個單列索引；1、有匹配結果，會用到id索引；2、無匹配結果不會用到索引。 explain SELECT * FROM rcloud_app WHERE id = 10 AND name = 'aa'; //只有id一個索引，不會用到索引，會全表掃描 explain SELECT * FROM rcloud_app WHERE id = 10 or name = '44'; //只有id一個索引，會用到id索引 explain SELECT * FROM rcloud_app WHERE id = 10 and name = '44'; ``` ## 4、前綴索引 如果索引列長度過長,這種列索引時將會產生很大的索引文件,不便于操作,可以使用前綴索引方式進行索引 前綴索引應該控制在一個合適的點,控制在0.31黃金值即可(大于這個值就可以創建) ``` SELECT COUNT(DISTINCT(LEFT(`title`,10)))/COUNT(*) FROM Arctic; -- 這個值大于0.31就可以創建前綴索引,Distinct去重復 ALTER TABLE `user` ADD INDEX `uname`(title(10)); -- 增加前綴索引SQL,將人名的索引建立在10,這樣可以減少索引文件大小,加快索引查詢速度 ``` ## 5、什么樣的sql不走索引 要盡量避免這些不走索引的sql ``` SELECT `sname` FROM `stu` WHERE `age`+10=30;-- 不會使用索引,因為所有索引列參與了計算 SELECT `sname` FROM `stu` WHERE LEFT(`date`,4) <1990; -- 不會使用索引,因為使用了函數運算,原理與上面相同 SELECT * FROM `houdunwang` WHERE `uname` LIKE'后盾%' -- 走索引 SELECT * FROM `houdunwang` WHERE `uname` LIKE "%后盾%" -- 不走索引 -- 正則表達式不使用索引,這應該很好理解,所以為什么在SQL中很難看到regexp關鍵字的原因 -- 字符串與數字比較不使用索引; CREATE TABLE `a` (`a` char(10)); EXPLAIN SELECT * FROM `a` WHERE `a`="1" -- 走索引 EXPLAIN SELECT * FROM `a` WHERE `a`=1 -- 不走索引 select * from dept where dname='xxx' or loc='xx' or deptno=45 --如果條件中有or,即使其中有條件帶索引也不會使用。換言之,就是要求使用的所有字段,都必須建立索引, 我們建議大家盡量避免使用or 關鍵字 -- 如果mysql估計使用全表掃描要比使用索引快,則不使用索引 ``` ## 6、多表關聯時的索引效率  從上圖可以看出,所有表的type為all,表示全表索引;也就是6_6_6,共遍歷查詢了216次; 除第一張表示全表索引(必須的,要以此關聯其他表),其余的為range(索引區間獲得),也就是6+1+1+1,共遍歷查詢9次即可; 所以我們建議在多表join的時候盡量少join幾張表,因為一不小心就是一個笛卡爾乘積的恐怖掃描,另外,我們還建議盡量使用left join,以少關聯多.因為使用join 的話,第一張表是必須的全掃描的,以少關聯多就可以減少這個掃描次數. ## 7、索引的弊端 不要盲目的創建索引,只為查詢操作頻繁的列創建索引,創建索引會使查詢操作變得更加快速,但是會降低增加、刪除、更新操作的速度,因為執行這些操作的同時會對索引文件進行重新排序或更新; 但是,在互聯網應用中,查詢的語句遠遠大于DML的語句,甚至可以占到80%~90%,所以也不要太在意,只是在大數據導入時,可以先刪除索引,再批量插入數據,最后再添加索引; ## 8、索引優化SQL的方法 * `重復索引`是指相同的列以相同的順序建立的同類型的索引，如下表中 primary key 和 ID 列上的索引就是重復索引。  * `冗余索引`是指多個索引的前綴列相同，或是在聯合索引中包含了主鍵的索引，下面這個列子中 key\(name,id\) 就是一個`冗余索引`。  * 使用pt-duplicate-key-checker工具檢查重復及冗余索引 ```sql pt-duplicate-key-checker -uroot -p'' -h 127.0.0.1 ``` ## 9、索引維護的方法 * 刪除不用的索引 目前 MySQL 中還沒有記錄索引的使用情況，但是在 PerconMySQL 和 MariaDB 中可以通過 INDEX_STATISTICS 表來查看那些索引未使用，但在 MySQL 中目前只能通過慢查詢日志配合 pt-index-usage 工具來進行索引使用情況的分析. ```sql pt-index-usage -uroot -p'' mysql-slow.log ```