Mysql建立索引经验

在实际开发中使用数据库时，难免会遇到一些大表数据，对这些数据进行查询时，有时候SQL会查询得特别慢，这时候，有经验的老师傅会告诉你，你看一下哪几个字段查的多，加一个索引就好了。

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那么，怎么合理地建立索引呢？这里分享一下我的一些经验，如有不妥之处，欢迎批评指正。

1、不要盲目建立索引 ， 先分析再创建

索引虽然能大幅度提升我们的查询性能，但也要知道，在你进行增删改时，索引树也要同样地进行维护。所以，索引不是越多越好，而是按需建立。最好是在一整块模块开发完成后，分析一下，去针对大多数的查询，建立联合索引。

2、使用联合索引尽量覆盖多的条件

这是说在一个慢sql里假如有五个where ，一个 order by ，那么我们的联合索引尽量覆盖到这五个查询条件，如果有必要，order by 也覆盖上 。

3、小基数字段不需要索引

这个意思是，如果一张表里某个字段的值只有那么几个，那么你针对这个字段建立的索引其实没什么意义，比如说，一个性别字段就两种结果，你建了索引，排序也没什么意思（也就是索引里把男女给分开了）

所以说，索引尽量选择基数大的数据去建立，能最大化地利用索引

4、长字符串可以使用前缀索引

我们建立索引的字段尽量选择字段类型较小的，比如一个varchar(20)和varchar(256)的，我们在20的上面建立的索引和在256上就有明显的差距（字符串那么长排序也不好排呀，唉）。

当然，如果一定是要对varchar(256)建立索引,我们可以选择里面的前20个字符放在索引树里（这里的20不绝对，选择能尽量分辨数据的最小字符字段设计），类似这样KEY index(name(20),age,job) ，索引只会对name的前20个字符进行搜索，但前缀索引无法适用于order by 和 group by。

5、对排序字段设计索引的优先级低

如果一个SQL里我们出现了范围查找，后边又跟着一个排序字段，那么我们优先给范围查找的字段设置索引，而不是优先排序。

6、如果出现慢SQL，可以设计一个只针对该条SQL的联合索引。

不过慢SQL的优化，需要一步步去进行分析，可以先用explain查看SQL语句的分析结果，再针对结果去做相应的改进。explain的东西我们下次再讲。

PS：在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是 执行这条SQL。

mysql为啥建选不了普通索引

mysql数据库索引是一种能够让mysql数据查询更加快速的数据结构，我们在新建数据库的时候，如果设置了某个字段的Primary key主键，那么数据库会默认为我们的主键字段创建一个唯一索引(Unique Index)的东西，所以你就不需要再为此字段创建mysql数据库索引了，当然了，如果你想设置别的字段索引，那么就要额外加入该字段的数据库索引了。

一：Mysql数据库索引的创建

1)如何为我们的mysql数据库添加索引呢？很简单，请看下面的创建mysql普通索引格式：

CREATE INDEX [index name] ON [table name]([column name]);

参数说明：NameDescription

index name索引名称.

table name需要添加索引的表名称.

column name需要添加索引的列名称.

例如我们要创建一个索引，就可以使用如下的mysql命令运行即可：CREATE INDEX myindex ON mytable(aut_id);

2)唯一索引的创建，和mysql普通索引差不多，只需要在INDEX关键词前面加入UNIQUE关键词即可，mysql命令如下：CREATE UNIQUE INDEX myindex ON mytable(aut_id);

我们也可以使用USING BTREE关键字，B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度，mysql命令如下：CREATE UNIQUE INDEX myindex ON mytable(aut_id) USING BTREE;

二：查看mysql数据库索引

我们可以使用以下命令查询刚刚新建的mysql数据库索引，“from mytable”代表查询该数据库表里面有哪些索引，mysql命令如下：show index from mytable;

创建成功之后，会在“key_name”字段中显示刚刚创建的数据库索引名称，如图所示：

三：删除mysql数据库索引

我们也可以使用mysql命令删除某张表的索引，命令如下：drop index english on mytable

四：查询sql语句是否使用了mysql索引

我们上面常见好mysql数据库索引之后，如果想要知道我们在执行sql语句时是否使用了数据库索引，就要在sql语句前面加入“EXPLAIN”关键词，命令如下所示：EXPLAIN SELECT * FROM `allword` where english='America';

如果使用到了我们创建的字段索引，就会看到如图所示的字段都不会是NULL空值，如下：

在有些情况下mysql索引会失效，也就是在执行到sql语句时没有使用到我们创建的数据库表字段索引，可能有以下这些情况：

1：使用了OR关键字查询

2：或者LOWER()，UPPER()函数，

3：还有一种就是使用了LIKE关键字查询，像(like '%XX'或者like '%XX%')这样的语句，但是像(like 'XX%')这种情况的mysql表索引是不会失效的。

Mysql索引

建立索引，要使用离散度（选择度）更高的字段。

我们先来看一个重要的属性列的 离散度，

count(distinct(column_name)) : count(*) -- 列的全部不同值个数：所有数据行行数

数据行数相同的情况下，分子越大，列的离散度就越高。简单来说，如果列的重复值越多，离散度就越低，重复值越少，离散度就越高。

当字段值比较长的时候，建立索引会消耗很多的空间，搜索起来也会很慢。我们可以通过截取字段的前面一部分内容建立索引，这个就叫前缀索引。

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

create table shop(address varchar(120) not null);

alter table shop add key(address(12));  // 截取12个字符作为前缀索引是最优的吗？

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计算公式：

select count(distinct address) / count(*) from shop;

select count(distinct left(address, n)) / count(*) as subn from shop;

count(distinct left(address,n)) / count(*) 的结果是会随着 n 的变大而变大。举个例子，现在有两个address（东大街长兴小区，东大街福乐小区），那么 distinct(address，2) distinct(address，3）

==所以，截取的长度越长就会越接近字段在全部数据中的选择度

==所以，我们要权衡索引大小和查询速度。

举个例子，通过不同长度去计算，与全表的选择性对比：

SELECT  COUNT(DISTINCT(address))/COUNT(*) sub,            -- 字段在全部数据中的选择度

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,5)))/COUNT(*) sub5,  -- 截取前5个字符的选择度

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,7)))/COUNT(*) sub7, 

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,9)))/COUNT(*) sub9,

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,10)))/COUNT(*) sub10,  -- 截取前10个字符的选择度

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,11)))/COUNT(*) sub11,

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,12)))/COUNT(*) sub12,

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,13)))/COUNT(*) sub13,

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,15)))/COUNT(*) sub15

FROM shop;

+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+

| sub    | sub5  | sub7  | sub9  | sub10  | sub11  | sub12  | sub13  | sub15  |

+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+

| 0.9993 | 0.0225 | 0.4663 | 0.8618 | 0.9734 | 0.9914 | 0.9943 | 0.9943 | 0.9958 |

+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+

可以看到在截取 11 个字段时 sub11(0.9993) 就已经很接近字段在全部数据中的选择度 sub(0.9958)了，而且长度也相较后面更短一些， 综合考虑比较合适。

ALTER TABLE shop ADD KEY (address(11));

1.索引的个数不要过多（浪费空间，更新变慢）

2.在用于 where 判断 order 排序和 join 的（on）字段上创建索引

3.区分度低的字段，例如性别，不要建索引（离散度太低，导致扫描行数过多）

4.更新频繁的值，不要作为主键或者索引（页分裂）

5.不建议用无序的值作为索引，例如身份证、UUID（在索引比较时需要转为ASCII，并且插入时可能造成页分裂）

6.若在多个字段都要创建索引的情况下，联合索引优于单值索引

7.联合索引把散列性高（区分度高）的值放在前面

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