如何理解並正確使用MySql索引
1、概述
索引是存儲引擎用於快速查找記錄的一種數據結構，通過合理的使用資料庫索引可以大大提高系統的訪問性能，接下來主要介紹在MySql資料庫中索引類型，以及如何創建出更加合理且高效的索引技巧。
註：這裡主要針對的是InnoDB存儲引擎的B+Tree索引數據結構
2、索引的優點
1、大大減輕了伺服器需要掃描的數據量，從而提高了數據的檢索速度
2、幫助伺服器避免排序和臨時表
3、可以將隨機I/O變為順序I/O
3、索引的創建
3.1、主鍵索引
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY index_name (column);
3.2、唯一索引
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE index_name (column);
3.3、普通索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column);
3.4、全文索引
ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT index_name (column);
3.5、組合索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column1, column2, ...);
4、B+Tree的索引規則
創建一個測試的用戶表
DROP TABLE IF EXISTS user_test;CREATE TABLE user_test( id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_name varchar(30) NOT NULL, sex bit(1) NOT NULL DEFAULT b1, city varchar(50) NOT NULL, age int NOT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
創建一個組合索引： ALTER TABLE user_test ADD INDEX idx_user(user_name , city , age);
4.1、索引有效的查詢
4.1.1、全值匹配
全值匹配指的是和索引中的所有列進行匹配，如：以上面創建的索引為例，在where條件後可同時查詢（user_name，city，age）為條件的數據。
註：與where後查詢條件的順序無關，這裡是很多同學容易誤解的一個地方
SELECT * FROM user_test WHERE user_name = feinik AND age = 26 AND city = 廣州;
4.1.2、匹配最左前綴
匹配最左前綴是指優先匹配最左索引列，如：上面創建的索引可用於查詢條件為：（user_name ）、（user_name, city）、（user_name , city , age）
註：滿足最左前綴查詢條件的順序與索引列的順序無關，如：（city, user_name）、（age, city, user_name）
4.1.3、匹配列前綴
指匹配列值的開頭部分，如：查詢用戶名以feinik開頭的所有用戶
SELECT * FROM user_test WHERE user_name LIKE feinik%;
4.1.4、匹配範圍值
如：查詢用戶名以feinik開頭的所有用戶，這裡使用了索引的第一列
SELECT * FROM user_test WHERE user_name LIKE feinik%;
4.2、索引的限制
1、where查詢條件中不包含索引列中的最左索引列，則無法使用到索引查詢，如：
SELECT * FROM user_test WHERE city = 廣州;
或
SELECT * FROM user_test WHERE age= 26;
或
SELECT * FROM user_test WHERE city = 廣州 AND age = 26;
2、即使where的查詢條件是最左索引列，也無法使用索引查詢用戶名以feinik結尾的用戶
SELECT * FROM user_test WHERE user_name like %feinik;
3、如果where查詢條件中有某個列的範圍查詢，則其右邊的所有列都無法使用索引優化查詢，如：
SELECT * FROM user_test WHERE user_name = feinik AND city LIKE 廣州% AND age = 26;
5、高效的索引策略
5.1、索引列不能是表達式的一部分，也不能作為函數的參數，否則無法使用索引查詢。
SELECT * FROM user_test WHERE user_name = concat(user_name, fei);
5.2、前綴索引
有時候需要索引很長的字元列，這會增加索引的存儲空間以及降低索引的效率，一種策略是可以使用哈希索引，還有一種就是可以使用前綴索引，前綴索引是選擇字元列的前n個字元作為索引，這樣可以大大節約索引空間，從而提高索引效率。
5.2.1、前綴索引的選擇性
前綴索引要選擇足夠長的前綴以保證高的選擇性，同時又不能太長，我們可以通過以下方式來計算出合適的前綴索引的選擇長度值：
（1）
SELECT COUNT(DISTINCT index_column)/COUNT(*) FROM table_name; -- index_column代表要添加前綴索引的列
註：通過以上方式來計算出前綴索引的選擇性比值，比值越高說明索引的效率也就越高效。
（2）
SELECTCOUNT(DISTINCT LEFT(index_column,1))/COUNT(*),COUNT(DISTINCT LEFT(index_column,2))/COUNT(*),COUNT(DISTINCT LEFT(index_column,3))/COUNT(*)...FROM table_name;
註：通過以上語句逐步找到最接近於（1）中的前綴索引的選擇性比值，那麼就可以使用對應的字元截取長度來做前綴索引了
5.2.2、前綴索引的創建
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (index_column(length));
5.2.3、使用前綴索引的注意點
前綴索引是一種能使索引更小，更快的有效辦法，但是MySql無法使用前綴索引做ORDER BY 和 GROUP BY以及使用前綴索引做覆蓋掃描。
5.3、選擇合適的索引列順序
在組合索引的創建中索引列的順序非常重要，正確的索引順序依賴於使用該索引的查詢方式，對於組合索引的索引順序可以通過經驗法則來幫助我們完成：將選擇性最高的列放到索引最前列，該法則與前綴索引的選擇性方法一致，但並不是說所有的組合索引的順序都使用該法則就能確定，還需要根據具體的查詢場景來確定具體的索引順序。
5.4 聚集索引與非聚集索引
1、聚集索引
聚集索引決定數據在物理磁碟上的物理排序，一個表只能有一個聚集索引，如果定義了主鍵，那麼InnoDB會通過主鍵來聚集數據，如果沒有定義主鍵，InnoDB會選擇一個唯一的非空索引代替，如果沒有唯一的非空索引，InnoDB會隱式定義一個主鍵來作為聚集索引。
聚集索引可以很大程度的提高訪問速度，因為聚集索引將索引和行數據保存在了同一個B-Tree中，所以找到了索引也就相應的找到了對應的行數據，但在使用聚集索引的時候需注意避免隨機的聚集索引（一般指主鍵值不連續，且分布範圍不均勻），如使用UUID來作為聚集索引性能會很差，因為UUID值的不連續會導致增加很多的索引碎片和隨機I/O，最終導致查詢的性能急劇下降。
2、非聚集索引
與聚集索引不同的是非聚集索引並不決定數據在磁碟上的物理排序，且在B-Tree中包含索引但不包含行數據，行數據只是通過保存在B-Tree中的索引對應的指針來指向行數據，如：上面在（user_name，city, age）上建立的索引就是非聚集索引。
5.5、覆蓋索引
如果一個索引（如：組合索引）中包含所有要查詢的欄位的值，那麼就稱之為覆蓋索引，如：
SELECT user_name, city, age FROM user_test WHERE user_name = feinik AND age > 25;
因為要查詢的欄位（user_name, city, age）都包含在組合索引的索引列中，所以就使用了覆蓋索引查詢，查看是否使用了覆蓋索引可以通過執行計劃中的Extra中的值為Using index則證明使用了覆蓋索引，覆蓋索引可以極大的提高訪問性能。
5.6、如何使用索引來排序
在排序操作中如果能使用到索引來排序，那麼可以極大的提高排序的速度，要使用索引來排序需要滿足以下兩點即可。
- 1、ORDER BY子句後的列順序要與組合索引的列順序一致，且所有排序列的排序方向（正序/倒序）需一致
- 2、所查詢的欄位值需要包含在索引列中，及滿足覆蓋索引
通過例子來具體分析
在user_test表上創建一個組合索引
ALTER TABLE user_test ADD INDEX index_user(user_name , city , age);
可以使用到索引排序的案例
1、SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name;2、SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name, city;3、SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name DESC, city DESC;4、SELECT user_name, city, age FROM user_test WHERE user_name = feinik ORDER BY city;
註：第4點比較特殊一點，如果where查詢條件為索引列的第一列，且為常量條件，那麼也可以使用到索引
無法使用索引排序的案例
1、sex不在索引列中
SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name, sex;
2、排序列的方向不一致
SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name ASC, city DESC;
3、所要查詢的欄位列sex沒有包含在索引列中
SELECT user_name, city, age, sex FROM user_test ORDER BY user_name;
4、where查詢條件後的user_name為範圍查詢，所以無法使用到索引的其他列
SELECT user_name, city, age FROM user_test WHERE user_name LIKE feinik% ORDER BY city;
5、多表連接查詢時，只有當ORDER BY後的排序欄位都是第一個表中的索引列（需要滿足以上索引排序的兩個規則）時，方可使用索引排序。如：再創建一個用戶的擴展表user_test_ext，並建立uid的索引。
DROP TABLE IF EXISTS user_test_ext;CREATE TABLE user_test_ext( id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, uid int NOT NULL, u_password VARCHAR(64) NOT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;ALTER TABLE user_test_ext ADD INDEX index_user_ext(uid);
走索引排序
SELECT user_name, city, age FROM user_test u LEFT JOIN user_test_ext ue ON u.id = ue.uid ORDER BY u.user_name;
不走索引排序
SELECT user_name, city, age FROM user_test u LEFT JOIN user_test_ext ue ON u.id = ue.uid ORDER BY ue.uid;
6、總結
本文主要講了B+Tree樹結構的索引規則，不同索引的創建，以及如何正確的創建出高效的索引技巧來儘可能的提高查詢速度，當然了關於索引的使用技巧不單單只有這些，關於索引的更多技巧還需平時不斷的積累相關經驗。1、概述
索引是存儲引擎用於快速查找記錄的一種數據結構，通過合理的使用資料庫索引可以大大提高系統的訪問性能，接下來主要介紹在MySql資料庫中索引類型，以及如何創建出更加合理且高效的索引技巧。
註：這裡主要針對的是InnoDB存儲引擎的B+Tree索引數據結構
2、索引的優點
1、大大減輕了伺服器需要掃描的數據量，從而提高了數據的檢索速度
2、幫助伺服器避免排序和臨時表
3、可以將隨機I/O變為順序I/O
3、索引的創建
3.1、主鍵索引
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY index_name (column);
3.2、唯一索引
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE index_name (column);
3.3、普通索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column);
3.4、全文索引
ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT index_name (column);
3.5、組合索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column1, column2, ...);
4、B+Tree的索引規則
創建一個測試的用戶表
DROP TABLE IF EXISTS user_test;CREATE TABLE user_test( id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_name varchar(30) NOT NULL, sex bit(1) NOT NULL DEFAULT b1, city varchar(50) NOT NULL, age int NOT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
創建一個組合索引： ALTER TABLE user_test ADD INDEX idx_user(user_name , city , age);
4.1、索引有效的查詢
4.1.1、全值匹配
全值匹配指的是和索引中的所有列進行匹配，如：以上面創建的索引為例，在where條件後可同時查詢（user_name，city，age）為條件的數據。
註：與where後查詢條件的順序無關，這裡是很多同學容易誤解的一個地方
SELECT * FROM user_test WHERE user_name = feinik AND age = 26 AND city = 廣州;
4.1.2、匹配最左前綴
匹配最左前綴是指優先匹配最左索引列，如：上面創建的索引可用於查詢條件為：（user_name ）、（user_name, city）、（user_name , city , age）
註：滿足最左前綴查詢條件的順序與索引列的順序無關，如：（city, user_name）、（age, city, user_name）
4.1.3、匹配列前綴
指匹配列值的開頭部分，如：查詢用戶名以feinik開頭的所有用戶
SELECT * FROM user_test WHERE user_name LIKE feinik%;
4.1.4、匹配範圍值
如：查詢用戶名以feinik開頭的所有用戶，這裡使用了索引的第一列
SELECT * FROM user_test WHERE user_name LIKE feinik%;
4.2、索引的限制
1、where查詢條件中不包含索引列中的最左索引列，則無法使用到索引查詢，如：
SELECT * FROM user_test WHERE city = 廣州;
或
SELECT * FROM user_test WHERE age= 26;
或
SELECT * FROM user_test WHERE city = 廣州 AND age = 26;
2、即使where的查詢條件是最左索引列，也無法使用索引查詢用戶名以feinik結尾的用戶
SELECT * FROM user_test WHERE user_name like %feinik;
3、如果where查詢條件中有某個列的範圍查詢，則其右邊的所有列都無法使用索引優化查詢，如：
SELECT * FROM user_test WHERE user_name = feinik AND city LIKE 廣州% AND age = 26;
5、高效的索引策略
5.1、索引列不能是表達式的一部分，也不能作為函數的參數，否則無法使用索引查詢。
SELECT * FROM user_test WHERE user_name = concat(user_name, fei);
5.2、前綴索引
有時候需要索引很長的字元列，這會增加索引的存儲空間以及降低索引的效率，一種策略是可以使用哈希索引，還有一種就是可以使用前綴索引，前綴索引是選擇字元列的前n個字元作為索引，這樣可以大大節約索引空間，從而提高索引效率。
5.2.1、前綴索引的選擇性
前綴索引要選擇足夠長的前綴以保證高的選擇性，同時又不能太長，我們可以通過以下方式來計算出合適的前綴索引的選擇長度值：
（1）
SELECT COUNT(DISTINCT index_column)/COUNT(*) FROM table_name; -- index_column代表要添加前綴索引的列
註：通過以上方式來計算出前綴索引的選擇性比值，比值越高說明索引的效率也就越高效。
（2）
SELECTCOUNT(DISTINCT LEFT(index_column,1))/COUNT(*),COUNT(DISTINCT LEFT(index_column,2))/COUNT(*),COUNT(DISTINCT LEFT(index_column,3))/COUNT(*)...FROM table_name;
註：通過以上語句逐步找到最接近於（1）中的前綴索引的選擇性比值，那麼就可以使用對應的字元截取長度來做前綴索引了
5.2.2、前綴索引的創建
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (index_column(length));
5.2.3、使用前綴索引的注意點
前綴索引是一種能使索引更小，更快的有效辦法，但是MySql無法使用前綴索引做ORDER BY 和 GROUP BY以及使用前綴索引做覆蓋掃描。
5.3、選擇合適的索引列順序
在組合索引的創建中索引列的順序非常重要，正確的索引順序依賴於使用該索引的查詢方式，對於組合索引的索引順序可以通過經驗法則來幫助我們完成：將選擇性最高的列放到索引最前列，該法則與前綴索引的選擇性方法一致，但並不是說所有的組合索引的順序都使用該法則就能確定，還需要根據具體的查詢場景來確定具體的索引順序。
5.4 聚集索引與非聚集索引
1、聚集索引
聚集索引決定數據在物理磁碟上的物理排序，一個表只能有一個聚集索引，如果定義了主鍵，那麼InnoDB會通過主鍵來聚集數據，如果沒有定義主鍵，InnoDB會選擇一個唯一的非空索引代替，如果沒有唯一的非空索引，InnoDB會隱式定義一個主鍵來作為聚集索引。
聚集索引可以很大程度的提高訪問速度，因為聚集索引將索引和行數據保存在了同一個B-Tree中，所以找到了索引也就相應的找到了對應的行數據，但在使用聚集索引的時候需注意避免隨機的聚集索引（一般指主鍵值不連續，且分布範圍不均勻），如使用UUID來作為聚集索引性能會很差，因為UUID值的不連續會導致增加很多的索引碎片和隨機I/O，最終導致查詢的性能急劇下降。
2、非聚集索引
與聚集索引不同的是非聚集索引並不決定數據在磁碟上的物理排序，且在B-Tree中包含索引但不包含行數據，行數據只是通過保存在B-Tree中的索引對應的指針來指向行數據，如：上面在（user_name，city, age）上建立的索引就是非聚集索引。
5.5、覆蓋索引
如果一個索引（如：組合索引）中包含所有要查詢的欄位的值，那麼就稱之為覆蓋索引，如：
SELECT user_name, city, age FROM user_test WHERE user_name = feinik AND age > 25;
因為要查詢的欄位（user_name, city, age）都包含在組合索引的索引列中，所以就使用了覆蓋索引查詢，查看是否使用了覆蓋索引可以通過執行計劃中的Extra中的值為Using index則證明使用了覆蓋索引，覆蓋索引可以極大的提高訪問性能。
5.6、如何使用索引來排序
在排序操作中如果能使用到索引來排序，那麼可以極大的提高排序的速度，要使用索引來排序需要滿足以下兩點即可。
- 1、ORDER BY子句後的列順序要與組合索引的列順序一致，且所有排序列的排序方向（正序/倒序）需一致
- 2、所查詢的欄位值需要包含在索引列中，及滿足覆蓋索引
通過例子來具體分析
在user_test表上創建一個組合索引
ALTER TABLE user_test ADD INDEX index_user(user_name , city , age);
可以使用到索引排序的案例
1、SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name;2、SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name, city;3、SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name DESC, city DESC;4、SELECT user_name, city, age FROM user_test WHERE user_name = feinik ORDER BY city;
註：第4點比較特殊一點，如果where查詢條件為索引列的第一列，且為常量條件，那麼也可以使用到索引
無法使用索引排序的案例
1、sex不在索引列中
SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name, sex;
2、排序列的方向不一致
SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name ASC, city DESC;
3、所要查詢的欄位列sex沒有包含在索引列中
SELECT user_name, city, age, sex FROM user_test ORDER BY user_name;
4、where查詢條件後的user_name為範圍查詢，所以無法使用到索引的其他列
SELECT user_name, city, age FROM user_test WHERE user_name LIKE feinik% ORDER BY city;
5、多表連接查詢時，只有當ORDER BY後的排序欄位都是第一個表中的索引列（需要滿足以上索引排序的兩個規則）時，方可使用索引排序。如：再創建一個用戶的擴展表user_test_ext，並建立uid的索引。
DROP TABLE IF EXISTS user_test_ext;CREATE TABLE user_test_ext( id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, uid int NOT NULL, u_password VARCHAR(64) NOT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;ALTER TABLE user_test_ext ADD INDEX index_user_ext(uid);
走索引排序
SELECT user_name, city, age FROM user_test u LEFT JOIN user_test_ext ue ON u.id = ue.uid ORDER BY u.user_name;
不走索引排序
SELECT user_name, city, age FROM user_test u LEFT JOIN user_test_ext ue ON u.id = ue.uid ORDER BY ue.uid;
6、總結
本文主要講了B+Tree樹結構的索引規則，不同索引的創建，以及如何正確的創建出高效的索引技巧來儘可能的提高查詢速度，當然了關於索引的使用技巧不單單只有這些，關於索引的更多技巧還需平時不斷的積累相關經驗。
文章來源於開源中國社區如何理解並正確使用MySql索引 - FEINIK的個人主頁
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