数据库表如何建立索引

可以建立索引的；至于建立聚集索引或者是非聚集索引，那要看你这个时间字段的具体情况以及使用或变更频繁程度。一般来说，适合建立聚集索引的要求：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规则。先说说一个误区：有人认为：只要建立索引就能显著提高查询速度。这个想法是很错误的。建立非聚集索引，确实，一般情况下可以提高速度，但是一般并不会达到你想要的速度。只有在适当的列建立适当的（聚集）索引，才能达到满意的效果。下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。动作描述 使用聚集索引 使用非聚集索引列经常被分组排序 应应返回某范围内的数据 应 不应一个或极少不同值 不应 不应小数目的不同值 应 不应大数目的不同值 不应 应频繁更新的列 不应 应外键列 应应主键列 应应频繁修改索引列 不应 应别的就要看你的理解了。

用rebuile语句即可啊

Alter indexindex_name rebuild;

Alter indexindex_name rebuild online;

也可以把索引删除了重新建立

drop index indexindex_name;

create index indexindex_name on table_name(col_name);

如何正确合理的建立MYSQL数据库索引

索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面介绍几种常见的MySQL索引类型。

在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表：

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL

); 我们随机向里面插入了10000条记录，其中有一条：5555, admin。

在查找username="admin"的记录 SELECT FROM mytable WHERE

username='admin';时，如果在username上已经建立了索引，MySQL无须任何扫描，即准确可找到该记录。相反，MySQL会扫描所有记录，即要查询10000条记录。

索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索包含多个列。

MySQL索引类型包括：

（1）普通索引

这是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：

◆创建索引

CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));

如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。

◆修改表结构

ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length))

◆创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,

INDEX [indexName] (username(length)) ); 删除索引的语法：

DROP INDEX [indexName] ON mytable;

（2）唯一索引

它与前面的普通索引类似，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，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：

◆创建索引

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))

◆修改表结构

ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))

◆创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,

UNIQUE [indexName] (username(length)) );

（3）主键索引

它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,

PRIMARY KEY(ID) ); 当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。

（4）组合索引

为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL,

city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );

为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里：

ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age);

建表时，usernname长度为 16，这里用

10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。

如果分别在

usernname，city，age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。

建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面三组组合索引：

usernname,city,age usernname,city usernname 为什么没有

city，age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。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引，下面的几个SQL就会用到这个组合索引：

SELECT FROM mytable WHREE username="admin" AND city="郑州" SELECT FROM

mytable WHREE username="admin" 而下面几个则不会用到：

SELECT FROM mytable WHREE age=20 AND city="郑州" SELECT FROM mytable WHREE

city="郑州"

（5）建立索引的时机

到这里我们已经学会了建立索引，那么我们需要在什么情况下建立索引呢？一般来说，在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引，但也不完全如此，因为MySQL只对<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE才会使用索引。例如：

SELECT tName FROM mytable t LEFT JOIN mytable m ON tName=musername

WHERE mage=20 AND mcity='郑州'

此时就需要对city和age建立索引，由于mytable表的userame也出现在了JOIN子句中，也有对它建立索引的必要。

刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。因为在以通配符%和_开头作查询时，MySQL不会使用索引。例如下句会使用索引：

SELECT FROM mytable WHERE username like'admin%' 而下句就不会使用：

SELECT FROM mytable WHEREt Name like'%admin' 因此，在使用LIKE时应注意以上的区别。

（6）索引的不足之处

上面都在说使用索引的好处，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。

（7）使用索引的注意事项

使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：

◆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。

◆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 *** 作。

◆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 *** 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。

◆like语句 *** 作

一般情况下不鼓励使用like *** 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。

◆不要在列上进行运算

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’;

◆不使用NOT IN和<> *** 作

以上，就对其中MySQL索引类型进行了介绍。

有相关的sql:

alter index ix_name on dbtable

rebuild --重建，先删后建

alter index ix_name on dbtable

reorganize --用最小的资源重新组织

CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [USING index_type] ON tbl_name (index_col_name,) index_col_name: col_name [(length)] [ASC | DESC]CREATE INDEX被映射到一个ALTER TABLE语句上，用于创建索引。

CREATE INDEX允许您向已有的表中添加索引。

格式为（col1, col2,）的一个列清单创建出一个多列索引。通过串接给定列中的值，确定索引值的格式。

对于CHAR和VARCHAR列，只用一列的一部分就可创建索引。创建索引时，使用col_name(length)语法，对前缀编制索引。前缀包括每列值的前length个字符。BLOB和TEXT列也可以编制索引，但是必须给出前缀长度。

此处展示的语句用于创建一个索引，索引使用列名称的前10个字符。

参考资料：

devmysqlcom/-index

MySQL数据库建立索引步骤：

1、使用SQLPlus或者PLSQL登录MySQL数据库。

2、执行语句create index indexname on table(col) tablespace tablespacename;其中

"indexname"为需要建立索引的索引名；

"table"是需要建立索引的表；

"col"为需要建立索引的字段列;

”tablespacename“为建立索引存放的空间(如果不需要制定表空间则使用“create index indexname on table(col)”)。

1合理使用索引

索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。

索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：

在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。

在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by *** 作）的列上建立索引。

在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。

如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。

使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁 *** 作而 使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量 数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。

(1)在下面两条select语句中:

SELECT FROM table1 WHERE field1<=10000 AND field1>=0;

SELECT FROM table1 WHERE field1>=0 AND field1<=10000;

如果数据表中的数据field1都>=0,则第一条select语句要比第二条select语句效率高的多，因为第二条select语句的第一个条件耗费了大量的系统资源。

第一个原则：在where子句中应把最具限制性的条件放在最前面。

(2)在下面的select语句中:

SELECT FROM tab WHERE a=… AND b=… AND c=…;

若有索引index(a,b,c)，则where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。

第二个原则：where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。

——————————————————————————

以下假设在field1上有唯一索引I1，在field2上有非唯一索引I2。

——————————————————————————

(3) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1='sdf' 快

SELECT FROM tb WHERE field1='sdf' 慢[/cci]

因为后者在索引扫描后要多一步ROWID表访问。

(4) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>='sdf' 快

SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>'sdf' 慢

因为前者可以迅速定位索引。

(5) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE 'R%' 快

SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE '%R' 慢，

因为后者不使用索引。

(6) 使用函数如：

SELECT field3,field4 FROM tb WHERE upper(field2)='RMN'不使用索引。

如果一个表有两万条记录，建议不使用函数；如果一个表有五万条以上记录，严格禁止使用函数！两万条记录以下没有限制。

(7) 空值不在索引中存储，所以

SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 IS[NOT] NULL不使用索引。

(8) 不等式如

SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2!='TOM'不使用索引。

相似地，

SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 NOT IN('M','P')不使用索引。

(9) 多列索引，只有当查询中索引首列被用于条件时，索引才能被使用。

(10) MAX，MIN等函数，使用索引。

SELECT max(field2) FROM tb 所以，如果需要对字段取max，min，sum等，应该加索引。

一次只使用一个聚集函数，如：

SELECT “min”=min(field1), “max”=max(field1) FROM tb

不如：SELECT “min”=(SELECT min(field1) FROM tb) , “max”=(SELECT max(field1) FROM tb)

(11) 重复值过多的索引不会被查询优化器使用。而且因为建了索引，修改该字段值时还要修改索引，所以更新该字段的 *** 作比没有索引更慢。

(12) 索引值过大（如在一个char(40)的字段上建索引），会造成大量的I/O开销（甚至会超过表扫描的I/O开销）。因此，尽量使用整数索引。 Sp_estspace可以计算表和索引的开销。

(13) 对于多列索引，ORDER BY的顺序必须和索引的字段顺序一致。

(14) 在sybase中，如果ORDER BY的字段组成一个簇索引，那么无须做ORDER BY。记录的排列顺序是与簇索引一致的。

(15) 多表联结（具体查询方案需要通过测试得到）

where子句中限定条件尽量使用相关联的字段，且尽量把相关联的字段放在前面。

SELECT afield1,bfield2 FROM a,b WHERE afield3=bfield3

field3上没有索引的情况下:

对a作全表扫描，结果排序

对b作全表扫描，结果排序

结果合并。

对于很小的表或巨大的表比较合适。

field3上有索引

按照表联结的次序，b为驱动表，a为被驱动表

对b作全表扫描

对a作索引范围扫描

如果匹配，通过a的rowid访问

(16) 避免一对多的join。如：

SELECT tb1field3,tb1field4,tb2field2 FROM tb1,tb2 WHERE tb1field2=tb2field2 AND tb1field2=‘BU1032’ AND tb2field2= ‘aaa’

不如：

declare @a varchar(80)

SELECT @a=field2 FROM tb2 WHERE field2=‘aaa’

SELECT tb1field3,tb1field4,@a FROM tb1 WHERE field2= ‘aaa’

(16) 子查询

用exists/not exists代替in/not in *** 作

比较：

SELECT afield1 FROM a WHERE afield2 IN(SELECT bfield1 FROM b WHERE bfield2=100)

SELECT afield1 FROM a WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE afield2=bfield1 AND bfield2=100)

SELECT field1 FROM a WHERE field1 NOT IN( SELECT field2 FROM b)

SELECT field1 FROM a WHERE NOT EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE bfield2=afield1)

(17) 主、外键主要用于数据约束，sybase中创建主键时会自动创建索引，外键与索引无关，提高性能必须再建索引。

(18) char类型的字段不建索引比int类型的字段不建索引更糟糕。建索引后性能只稍差一点。

(19) 使用count()而不要使用count(column_name)，避免使用count(DISTINCT column_name)。

(20) 等号右边尽量不要使用字段名，如：

SELECT FROM tb WHERE field1 = field3

(21) 避免使用or条件，因为or不使用索引。

2避免使用order by和group by字句。

因为使用这两个子句会占用大量的临时空间(tempspace),如果一定要使用，可用视图、人工生成临时表的方法来代替。

如果必须使用，先检查memory、tempdb的大小。

测试证明，特别要避免一个查询里既使用join又使用group by，速度会非常慢！

3尽量少用子查询，特别是相关子查询。因为这样会导致效率下降。

一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。

4．消除对大型表行数据的顺序存取

在 嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。

比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询 10亿行数据。

避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。

例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个 表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。

还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。

下面的查询将强迫对orders表执行顺序 *** 作：

SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008

虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：

SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001

UNION

SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008

这样就能利用索引路径处理查询。

5．避免困难的正规表达式

MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”

即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。

另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3] >“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。

6．使用临时表加速查询

把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 *** 作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：

SELECT custname，rcvblesbalance，……other COLUMNS

FROM cust，rcvbles

WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id

AND rcvbllsbalance>0

AND custpostcode>“98000”

ORDER BY custname

如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：

SELECT custname，rcvblesbalance，……other COLUMNS

FROM cust，rcvbles

WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id

AND rcvbllsbalance>;0

ORDER BY custname

INTO TEMP cust_with_balance

然后以下面的方式在临时表中查询：

SELECT ＊ FROM cust_with_balance

WHERE postcode>“98000”

临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。

注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。

7．用排序来取代非顺序存取

非顺序磁盘存取是最慢的 *** 作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。

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