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：

[sql] view plaincopy
  1. CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL );
[sql] view plaincopy
  1. CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL );

然后，我们把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：

解释：

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、索引类型


1、普通型索引


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： 
（1）创建索引，例如CREATE INDEX 索引的名字 ON tablename (列名1，列名2,...); 
（2）修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX 索引的名字 (列名1，列名2,...); 
（3）创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX 索引的名字 (列名1，列名 
2,...) );

2、唯一索引

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： 
（1）创建索引，例如CREATE UNIQUE INDEX 索引的名字 ON tablename (列的列表); 
（2）修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE 索引的名字 (列的列表); 
（3）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) );

3、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。 （主键相当于聚合索引，是查找最快的索引）


三、单列索引与多列索引


1，简单介绍


索引可以是单列索引，也可以是多列索引。 
（1）单列索引就是常用的一个列字段的索引，常见的索引。 
（2）多列索引就是含有多个列字段的索引

下面就详细介绍下这两者的区别

假设有这样一个people表：

[sql] view plaincopy
  1. 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) );
[sql] view plaincopy
  1. 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) );

对应结构如下：

解释：

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：

[sql] view plaincopy
  1. ALTER TABLE people ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age);
[sql] view plaincopy
  1. 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。

2，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：

[sql] view plaincopy
  1. SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age='17';
  2. SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan';
  3. SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike';
[sql] view plaincopy
  1. SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age='17';
  2. SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan';
  3. SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike';

以下查询不能够使用这个fname_lname_age索引：

[sql] view plaincopy
  1. SELECT peopleid FROM people WHERE lastname='Sullivan';
  2. SELECT peopleid FROM people WHERE age='17';
  3. SELECT peopleid FROM people WHERE lastname='Sullivan' AND age='17';
[sql] view plaincopy
  1. SELECT peopleid FROM people WHERE lastname='Sullivan';
  2. SELECT peopleid FROM people WHERE age='17';
  3. SELECT peopleid FROM people WHERE lastname='Sullivan' AND age='17';

总结：多列索引只有在where条件中含有索引中的首列字段时才有效。

四、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：

[sql] view plaincopy
  1. SELECT age ## 不使用索引
  2. FROM people WHERE firstname='Mike' ## 考虑使用索引
  3. AND lastname='Sullivan' ## 考虑使用索引
[sql] view plaincopy
  1. SELECT age ## 不使用索引
  2. FROM people WHERE firstname='Mike' ## 考虑使用索引
  3. 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：

[sql] view plaincopy
  1. SELECT people.age, ##不使用索引
  2. town.name ##不使用索引
  3. FROM people LEFT JOIN town ON
  4. people.townid=town.townid ##考虑使用索引
  5. WHERE firstname='Mike' ##考虑使用索引
  6. AND lastname='Sullivan' ##考虑使用索引
[sql] view plaincopy
  1. SELECT people.age, ##不使用索引
  2. town.name ##不使用索引
  3. FROM people LEFT JOIN town ON
  4. people.townid=town.townid ##考虑使用索引
  5. WHERE firstname='Mike' ##考虑使用索引
  6. 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：<，<=，=，>，&gt;=，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 people WHERE 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。

五、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命令帮助我们完成这个任务，这就是EXPLAIN命令。EXPLAIN命令的一般语法是：EXPLAIN <SQL命令>。你可以在MySQL文档找到有关该命令的更多说明。下面是一个例子：

[sql] view plaincopy
  1. EXPLAIN SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age='17';
[sql] view plaincopy
  1. EXPLAIN SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age='17';

这个命令将返回下面这种分析结果：

下面我们就来看看这个EXPLAIN分析结果的含义：

  • table：这是表的名字。
  • type：连接操作的类型。下面是MySQL文档关于ref连接类型的说明：

    “对于每一种与另一个表中记录的组合，MySQL将从当前的表读取所有带有匹配索引值的记录。如果连接操作只使用键的最左前缀，或者如果键不是UNIQUE或PRIMARY KEY类型（换句话说，如果连接操作不能根据键值选择出唯一行），则MySQL使用ref连接类型。如果连接操作所用的键只匹配少量的记录，则ref是一种好的连接类型。”

    在本例中，由于索引不是UNIQUE类型，ref是我们能够得到的最好连接类型。

    如果EXPLAIN显示连接类型是“ALL”，而且你并不想从表里面选择出大多数记录，那么MySQL的操作效率将非常低，因为它要扫描整个表。你可以加入更多的索引来解决这个问题。预知更多信息，请参见MySQL的手册说明。

  • possible_keys：
    可能可以利用的索引的名字。这里的索引名字是创建索引时指定的索引昵称；如果索引没有昵称，则默认显示的是索引中第一个列的名字（在本例中，它是“firstname”）。默认索引名字的含义往往不是很明显。
  • Key：
    它显示了MySQL实际使用的索引的名字。如果它为空（或NULL），则MySQL不使用索引。
  • key_len：
    索引中被使用部分的长度，以字节计。在本例中，key_len是102，其中firstname占50字节，lastname占50字节，age占2字节。如果MySQL只使用索引中的firstname部分，则key_len将是50。
  • ref：
    它显示的是列的名字（或单词“const”），MySQL将根据这些列来选择行。在本例中，MySQL根据三个常量选择行。
  • rows：
    MySQL所认为的它在找到正确的结果之前必须扫描的记录数。显然，这里最理想的数字就是1。
  • Extra：
    这里可能出现许多不同的选项，其中大多数将对查询产生负面影响。在本例中，MySQL只是提醒我们它将用WHERE子句限制搜索结果集。

六、索引的缺点

首先，索引要占用磁盘空间。通常情况下，这个问题不是很突出。但是，如果你创建每一种可能列组合的索引，索引文件体积的增长速度将远远超过数据文件。如果你有一个很大的表，索引文件的大小可能达到操作系统允许的最大文件限制。

　　 其次，对于需要写入数据的操作，比如DELETE、UPDATE以及INSERT操作，索引会降低它们的速度。这是因为MySQL不仅要把改动数据写入数据文件，而且它还要把这些改动写入索引文件。

　　

【结束语】在大型数据库中，索引是提高速度的一个关键因素。不管表的结构是多么简单，一次500000行的表扫描操作无论如何不会快。如果你的网站上也有这种大规模的表，那么你确实应该花些时间去分析可以采用哪些索引，并考虑是否可以改写查询以优化应用。

MySQL优化--索引相关推荐

  1. MySQL优化索引及优化汉字模糊查询语句

    转 http://blog.csdn.net/firstboy0513/article/details/6912632 利用MySQL这种关系型数据库来做索引,的确有些勉强了,也只能看情况来说了,有些 ...

  2. 你不得不知的MYSQL优化——索引下推

    前言 说到MySQL的优化手段,不得不提的是MYSQL5.6中引入的一种新特性,索引下推,英文是 index condition pushdown,一般简称为 ICP.这也是MySQL面试中经常被问到 ...

  3. mysql索引空间太大_MySQL优化索引

    1.  MySQL如何使用索引 索引用于快速查找具有特定列值的行.如果没有索引,MySQL必须从第一行开始,然后遍历整个表以找到相关的行.表越大,花费越多.如果表中有相关列的索引,MySQL可以快速确 ...

  4. MySQL优化篇：索引

    文章目录 1.概念 1.1 是什么 1.2 优缺点 2.MySQL的索引 2.1 Btree索引 2.2 B+Tree索引 3.MySQL索引分类 3.1 单值索引(普通索引) 3.2 唯一索引 3. ...

  5. MySQL优化系列（二）--查找优化（1）（非索引设计）

    MySQL优化系列(二)--查找优化(1)(非索引设计) 接下来这篇是查询优化,用户80%的操作基本都在查询,我们有什么理由不去优化他呢??所以这篇博客将会讲解大量的查询优化(索引以及库表结构优化等高 ...

  6. mysql性能优化-慢查询分析、优化索引和配置

    目录 一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_con ...

  7. MySQL - 践行索引优化

    文章目录 生猛干货 Pre Table Demo DB Version Case 全值匹配 最左前缀 禁止索引列上做任何操作(计算.函数.(自动or手动)类型转换) 存储引擎不能使用索引中范围条件右边 ...

  8. 「mysql优化专题」90%程序员面试都用得上的索引优化手册(5)【面试重点】

    本专题讲到索引查询优化,恭喜你,已经达到mysql优化的中级水平.这篇我们要讲的是mysql优化中重点中的重点--索引优化.面试官百分百必问 目录 多关于索引,分为以下几点来讲解: 一.索引的概述(什 ...

  9. MySQL的索引及优化方案

    目录 索引的概念 索引的分类 索引的机制 索引的优缺点 在哪些表上适合使用索引 索引的使用 索引使用注意事项 各个索引区别 索引优化策略 索引的概念 通过给字段添加索引可以提高数据的读取速度,提高项目 ...

最新文章

  1. 梯度倒谱matlab程序,MFCC梅尔倒谱参数及matlab代码
  2. nginx+uwsgi+django1.6 配置过程
  3. html视频海报代码,如何在网站头部添加视频海报？添加视频海报的方法（代码示例）...
  4. boost::statechart模块实现延期测试的测试程序
  5. linux查找应用主机,Linux 主机和服务器基本性能检查命令和工具
  6. E：Sleeping Schedule（DP）
  7. 开放计算架构：蚂蚁金服是如何用一套架构容纳所有计算的？
  8. 23种设计模式（7）-代理模式
  9. bzoj5406: Gift
  10. 聊聊restful和restframework
  11. django 数据库交互2
  12. paint java_java – 为什么paint()/ paintComponent()从未被调用？
  13. Windows API一日一练(60)CreateIoCompletionPort和GetQueuedCompletionStatus函数
  14. Delphi 2007 版本号大全
  15. Zim-个人wiki系统
  16. RabbitMQ的ack和nack机制
  17. 计算机用户文件夹加密,windows7电脑文件夹怎么加密
  18. LeetCode312：戳气球
  19. 【SpringBoot】51、Spring-Boot-Admin搭建服务监控系统
  20. Liz Murray成功故事的偶然与必然(转)

热门文章

  1. Android-JNI开发系列《八》CMakeLists.txt语法使用
  2. python网络编程讲解_详解Python Socket网络编程
  3. Emacs默认打开任何文件为只读模式
  4. android基于plt/got的hook原理
  5. [RK3288][Android6.0] StageFright解码流程小结
  6. Mac/Ubuntu/Windows使用VNC Viewer远程控制Ubuntu Server
  7. 机器学习人才的职业薪酬也发展
  8. Binder运行机制的流程图
  9. Clojure 学习入门（7）- 连接mysql
  10. Android.mk 使用 环境 小结