MySQL Index的使用

一、什么是索引？

　　索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。

　　假设我们创建了一个名为people的表：

　　CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL );

　　然后，我们完全随机把1000个不同name值插入到people表。下图显示了people表所在数据文件的一小部分：

　　可以看到，在数据文件中name列没有任何明确的次序。如果我们创建了name列的索引，MySQL将在索引中排序name列：

　　对于索引中的每一项，MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。因此，如果我们要查找name等于“Mike”记录的 peopleid（SQL命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name='Mike';”），MySQL能够在name的索引中查找“Mike”值，然后直接转到数据文件中相应的行，准确地返回该行的 peopleid（999）。在这个过程中，MySQL只需处理一个行就可以返回结果。如果没有“name”列的索引，MySQL要扫描数据文件中的所有记录，即1000个记录！显然，需要MySQL处理的记录数量越少，则它完成任务的速度就越快。

　　 二、索引的类型

　　MySQL提供多种索引类型供选择：

　　普通索引

　　这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：

　　创建索引，例如CREATE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);

　　修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (列的列表);

　　创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );

　　唯一性索引

　　这种索引和前面的“普通索引”基本相同，但有一个区别：索引列的所有值都只能出现一次，即必须唯一。唯一性索引可以用以下几种方式创建：

　　创建索引，例如CREATE UNIQUE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);

　　修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE [索引的名字] (列的列表);

　　创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], UNIQUE [索引的名字] (列的列表) );

　　主键

　　主键是一种唯一性索引，但它必须指定为“PRIMARY KEY”。如果你曾经用过AUTO_INCREMENT类型的列，你可能已经熟悉主键之类的概念了。主键一般在创建表的时候指定，例如“CREATE TABLE tablename ( [...], PRIMARY KEY (列的列表) ); ”。但是，我们也可以通过修改表的方式加入主键，例如“ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); ”。每个表只能有一个主键。

　　全文索引

　　MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索。在MySQL中，全文索引的索引类型为FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。它可以通过CREATE TABLE命令创建，也可以通过ALTER TABLE或CREATE INDEX命令创建。对于大规模的数据集，通过ALTER TABLE（或者CREATE INDEX）命令创建全文索引要比把记录插入带有全文索引的空表更快。本文下面的讨论不再涉及全文索引，要了解更多信息，请参见MySQL documentation。

　　 三、单列索引与多列索引

　　索引可以是单列索引，也可以是多列索引。下面我们通过具体的例子来说明这两种索引的区别。假设有这样一个people表：

　　CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, firstname CHAR(50) NOT NULL, lastname CHAR(50) NOT NULL, age SMALLINT NOT NULL, townid SMALLINT NOT NULL, PRIMARY KEY (peopleid) );

　　下面是我们插入到这个people表的数据：

　　这个数据片段中有四个名字为“Mikes”的人（其中两个姓Sullivans，两个姓McConnells），有两个年龄为17岁的人，还有一个名字与众不同的Joe Smith。

　　这个表的主要用途是根据指定的用户姓、名以及年龄返回相应的peopleid。例如，我们可能需要查找姓名为Mike Sullivan、年龄17岁用户的peopleid（SQL命令为SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age=17;）。由于我们不想让MySQL每次执行查询就去扫描整个表，这里需要考虑运用索引。

　　首先，我们可以考虑在单个列上创建索引，比如firstname、lastname或者age列。如果我们创建firstname列的索引（ALTER TABLE people ADD INDEX firstname (firstname);），MySQL将通过这个索引迅速把搜索范围限制到那些firstname='Mike'的记录，然后再在这个“中间结果集”上进行其他条件的搜索：它首先排除那些lastname不等于“Sullivan”的记录，然后排除那些age不等于17的记录。当记录满足所有搜索条件之后，MySQL就返回最终的搜索结果。

　　由于建立了firstname列的索引，与执行表的完全扫描相比，MySQL的效率提高了很多，但我们要求MySQL扫描的记录数量仍旧远远超过了实际所需要的。虽然我们可以删除firstname列上的索引，再创建lastname或者 age列的索引，但总地看来，不论在哪个列上创建索引搜索效率仍旧相似。

　　为了提高搜索效率，我们需要考虑运用多列索引。如果为firstname、lastname和age这三个列创建一个多列索引，MySQL只需一次检索就能够找出正确的结果！下面是创建这个多列索引的SQL命令：

　　ALTER TABLE people ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age);

　　由于索引文件以B-树格式保存，MySQL能够立即转到合适的firstname，然后再转到合适的lastname，最后转到合适的age。在没有扫描数据文件任何一个记录的情况下，MySQL就正确地找出了搜索的目标记录！

　　那么，如果在firstname、lastname、age这三个列上分别创建单列索引，效果是否和创建一个firstname、lastname、 age的多列索引一样呢？答案是否定的，两者完全不同。当我们执行查询的时候，MySQL只能使用一个索引。如果你有三个单列的索引，MySQL会试图选择一个限制最严格的索引。但是，即使是限制最严格的单列索引，它的限制能力也肯定远远低于firstname、lastname、age这三个列上的多列索引。

　　 四、最左前缀

　　多列索引还有另外一个优点，它通过称为最左前缀（Leftmost Prefixing）的概念体现出来。继续考虑前面的例子，现在我们有一个firstname、lastname、age列上的多列索引，我们称这个索引为fname_lname_age。当搜索条件是以下各种列的组合时，MySQL将使用fname_lname_age索引：

　　firstname，lastname，age

　　firstname，lastname

　　firstname

　　从另一方面理解，它相当于我们创建了(firstname，lastname，age)、(firstname，lastname)以及(firstname)这些列组合上的索引。下面这些查询都能够使用这个fname_lname_age索引：

　　SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age='17'; SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan'; SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike'; The following queries cannot use the index at all: SELECT peopleid FROM people WHERE lastname='Sullivan'; SELECT peopleid FROM people WHERE age='17'; SELECT peopleid FROM people WHERE lastname='Sullivan' AND age='17';

　　 五、选择索引列

　　在性能优化过程中，选择在哪些列上创建索引是最重要的步骤之一。可以考虑使用索引的主要有两种类型的列：在WHERE子句中出现的列，在join子句中出现的列。请看下面这个查询：

　　SELECT age ## 不使用索引

　　FROM people WHERE firstname='Mike' ## 考虑使用索引

　　AND lastname='Sullivan' ## 考虑使用索引

　　这个查询与前面的查询略有不同，但仍属于简单查询。由于age是在SELECT部分被引用，MySQL不会用它来限制列选择操作。因此，对于这个查询来说，创建age列的索引没有什么必要。下面是一个更复杂的例子：

　　SELECT people.age, ##不使用索引

　　town.name ##不使用索引

　　FROM people LEFT JOIN town ON

　　people.townid=town.townid ##考虑使用索引

　　WHERE firstname='Mike' ##考虑使用索引

　　AND lastname='Sullivan' ##考虑使用索引

　　与前面的例子一样，由于firstname和lastname出现在WHERE子句中，因此这两个列仍旧有创建索引的必要。除此之外，由于town表的townid列出现在join子句中，因此我们需要考虑创建该列的索引。

　　那么，我们是否可以简单地认为应该索引WHERE子句和join子句中出现的每一个列呢？差不多如此，但并不完全。我们还必须考虑到对列进行比较的操作符类型。MySQL只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE。可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一个操作数不是以通配符（%或者_）开头的情形。例如，“SELECT peopleid FROM peopleWHERE firstname LIKE 'Mich%';”这个查询将使用索引，但“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE '%ike';”这个查询不会使用索引。

　　 六、分析索引效率

　　现在我们已经知道了一些如何选择索引列的知识，但还无法判断哪一个最有效。MySQL提供了一个内建的SQL命令帮助

一、 MySQL建表，字段需设置为非空，需设置字段默认值。

二、 MySQL建表，字段需NULL时，需设置字段默认值，默认值不为NULL。

三、 MySQL建表，如果字段等价于外键，应在该字段加索引。

四、 MySQL建表，不同表之间的相同属性值的字段，列类型，类型长度，是否非空，是否默认值，需保持一致，否则无法正确使用索引进行关联对比。

五、 MySQL使用时，一条SQL语句只能使用一个表的一个索引。所有的字段类型都可以索引，多列索引的属性最多15个。

六、 如果可以在多个索引中进行选择，MySQL通常使用找到最少行的索引，索引唯一值最高的索引。

七、 建立索引index（part1,part2,part3）,相当于建立了 index(part1),index(part1,part2)和index（part1,part2,part3）三个索引。

八、 MySQL针对like语法必须如下格式才使用索引：

SELECT * FROM t1 WHERE key_col LIKE 'ab%' ；

九、 SELECT COUNT(*) 语法在没有where条件的语句中执行效率没有SELECT COUNT(col_name)快，但是在有where条件的语句中执行效率要快。

十、 在where条件中多个and的条件中，必须都是一个多列索引的key_part属性而且必须包含key_part1。各自单一索引的话，只使用遍历最少行的那个索引。

十一、 在where条件中多个or的条件中，每一个条件，都必须是一个有效索引。

十二、 ORDER BY 后面的条件必须是同一索引的属性，排序顺序必须一致（比如都是升序或都是降序）。

十三、 所有GROUP BY列引用同一索引的属性，并且索引必须是按顺序保存其关键字的。

十四、 JOIN 索引，所有匹配ON和where的字段应建立合适的索引。

十五、 对智能的扫描全表使用FORCE INDEX告知MySQL，使用索引效率更高。

十六、 定期ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布 。

十七、 定期使用慢日志检查语句，执行explain，分析可能改进的索引。

十八、 条件允许的话，设置较大的key_buffer_size和query_cache_size的值（全局参数），和sort_buffer_size的值（session变量，建议不要超过4M）。