mysql 索引的使用

在数据库表中，使用索引可以大大提高查询速度。

　　假如我们创建了一个 testIndex 表：
　　CREATE TABLE testIndex(i_testID INT NOT NULL,vc_Name VARCHAR(16) NOT NULL);
　　我们随机向里面插入了 1000 条记录，其中有一条 i_testID vc_Name 555 erquan
　　在查找 vc_Name="erquan" 的记录 SELECT * FROM testIndex WHERE vc_Name='erquan'; 时，如果在vc_Name 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 1000。以索引将查询速度提高 100 倍。
　　一、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。
　　二、介绍一下索引的类型
　　1、普通索引。
　　这是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：
　　（1）创建索引：CREATE INDEX indexName ON tableName(tableColumns(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。
　　（2）修改表结构：ALTER tableName ADD INDEX [indexName] ON (tableColumns(length))
　　（3）创建表的时候直接指定：CREATE TABLE tableName ( [...], INDEX [indexName] (tableColumns(length)) ;
　　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：
　　（1）创建索引：CREATE UNIQUE INDEX indexName ON tableName(tableColumns(length))
　　（2）修改表结构：ALTER tableName ADD UNIQUE [indexName] ON (tableColumns(length))
　　（3）创建表的时候直接指定：CREATE TABLE tableName ( [...], UNIQUE [indexName] (tableColumns(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 testIndex(i_testID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,vc_Name VARCHAR(16) NOT NULL,PRIMARY KEY(i_testID)); 当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。
　　4、全文索引
　　MySQL 从 3.23.23 版开始支持全文索引和全文检索。
　　删除索引的语法：DROP INDEX index_name ON tableName
　　三、单列索引和组合索引
　　为了形象地对比两者，再建一个表：
　　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) );
　　在这 10000 条记录里面 7 上 8 下地分布了 5 条 vc_Name="erquan" 的记录，只不过 city,age,school 的组合各不相同。
　　来看这条 T-SQL：SELECT i_testID FROM myIndex WHERE vc_Name='erquan' AND vc_City='郑州' AND i_Age=25;
　　首先考虑建单列索引：
　　在 vc_Name 列上建立了索引。执行 T-SQL 时，MYSQL 很快将目标锁定在了 vc_Name=erquan 的 5 条记录上，取出来放到一中间结果集。在这个结果集里，先排除掉 vc_City 不等于"郑州"的记录，再排除 i_Age 不等于 25 的记录，最后筛选出唯一的符合条件的记录。
　　虽然在 vc_Name 上建立了索引，查询时MYSQL不用扫描整张表，效率有所提高，但离我们的要求还有一定的距离。同样的，在 vc_City 和 i_Age 分别建立的单列索引的效率相似。
　　为了进一步榨取 MySQL 的效率，就要考虑建立组合索引。就是将 vc_Name,vc_City，i_Age 建到一个索引里：
　　ALTER TABLE myIndex ADD INDEX name_city_age (vc_Name(10),vc_City,i_Age);
　　建表时，vc_Name 长度为 50，这里为什么用 10 呢？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。
　　执行 T-SQL 时，MySQL 无须扫描任何记录就到找到唯一的记录！！
　　肯定有人要问了，如果分别在 vc_Name,vc_City，i_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一样吗？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
　　vc_Name,vc_City,i_Age
　　vc_Name,vc_City
　　vc_Name
　　这样的三个组合索引！为什么没有 vc_City，i_Age 等这样的组合索引呢？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 T-SQL 会用到：
　　SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan" AND vc_City="郑州"
　　SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan"
　　而下面几个则不会用到：
　　SELECT * FROM myIndex WHREE i_Age=20 AND vc_City="郑州"
　　SELECT * FROM myIndex WHREE vc_City="郑州"
　　四、使用索引
　　到此你应该会建立、使用索引了吧？但什么情况下需要建立索引呢？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(后面有说明)才会使用索引。
　　SELECT t.vc_Name FROM testIndex t LEFT JOIN myIndex m ON t.vc_Name=m.vc_Name WHERE m.i_Age=20 AND m.vc_City='郑州' 时，有对 myIndex 表的 vc_City 和 i_Age 建立索引的需要，由于testIndex 表的 vc_Name 开出现在了 JOIN 子句中，也有对它建立索引的必要。
　　刚才提到了，只有某些时候的 LIKE 才需建立索引？是的。因为在以通配符 % 和 _ 开头作查询时，MySQL 不会使用索引，如 SELECT * FROM myIndex WHERE vc_Name like'erquan%'
会使用索引，而 SELECT * FROM myIndex WHEREt vc_Name like'%erquan' 就不会使用索引了。
　　五、索引的不足之处
　　上面说了那么多索引的好话，它真的有像传说中那么优秀么？当然会有缺点了。
　　1、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。
　　2、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。

　　讲了这么多，无非是想利用索引提高数据库的执行效率。不过索引只是提高效率的一个因素。如果你的MySQL 有大数据的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引或优化查询语句。
http://laozhao.blog.51cto.com/blog/25213/7644

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。

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。

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。

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';

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。