MySql索引之哪些情况适合创建索引

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。

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。

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 。

对数据按照某个条件进行查询后再进行 UPDATE 或 DELETE 的 *** 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。

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：

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：

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。

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 。

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

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：

通过不同长度去计算，与全表的选择性对比：

公式：

例如：

引申另一个问题：索引列前缀对排序的影响

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。

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。

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。

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：

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。

例如身份z、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。

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。

欢迎共同进步：

QQ群：1007576722

https://huchao.blog.csdn.net/article/details/124220802?spm=1001.2014.3001.5502

从数据结构角度

1、B+树索引(O(log(n)))：关于B+树索引，可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理

2、hash索引：

a 仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询

b 其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引

c 只有Memory存储引擎显示支持hash索引

3、FULLTEXT索引（现在MyISAM和InnoDB引擎都支持了）

4、R-Tree索引（用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引）

从物理存储角度

1、聚集索引（clustered index）

2、非聚集索引（non-clustered index）

从逻辑角度

1、主键索引：主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许有空值

2、普通索引或者单列索引

3、多列索引（复合索引）：复合索引指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用复合索引时遵循最左前缀集合

4、唯一索引或者非唯一索引

5、空间索引：空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MYSQL中的空间数据类型有4种，分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。MYSQL使用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL，空间索引只能在存储引擎为MYISAM的表中创建

CREATE TABLE table_name[col_name data type]

[unique|fulltext|spatial][index|key][index_name](col_name[length])[asc|desc]

1、unique|fulltext|spatial为可选参数，分别表示唯一索引、全文索引和空间索引；

2、index和key为同义词，两者作用相同，用来指定创建索引

3、col_name为需要创建索引的字段列，该列必须从数据表中该定义的多个列中选择；

4、index_name指定索引的名称，为可选参数，如果不指定，MYSQL默认col_name为索引值；

5、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；

6、asc或desc指定升序或降序的索引值存储

---