前言

关于索引不多说，在MySQL中索引就是一种数据结构，不同的存储引擎对索引的支持也是不同的，而在MySQL5.5之后的默认存储引擎InnoDB中，就一句话介绍索引：索引即数据，数据即索引

关于MySQL存储引擎的详细讲解大家可以看这篇博客：MySQL的存储引擎详细介绍

一、索引的声明与使用

1、索引的分类

MySQL的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。

从 功能逻辑 上说，索引主要有 4 种，分别是普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引。
按照 物理实现方式 ，索引可以分为 2 种：聚簇索引和非聚簇索引。
按照 作用字段个数 进行划分，分成单列索引和联合索引。

MySQL索引种类如下：

普通索引
唯一性索引
主键索引
单列索引
多列索引（组合索引、联合索引）
全文索引
空间索引

注意：不同的存储引擎支持的索引类型也不一样

InnoDB ：支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash索引；
MyISAM ：支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
Memory ：支持 B-tree、Hash 等索引，不支持
Full-text 索引； NDB ：支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；
Archive ：不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；

2、创建索引

2.1、创建表的时候创建索引

1）隐式创建索引

# 隐式的方式创建索引。在声明有主键约束、唯一性约束、外键约束的字段上，会自动的添加相关的索引
CREATE TABLE dept(
dept_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
dept_name VARCHAR(20)
);

CREATE TABLE emp(
emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
emp_name VARCHAR(20) UNIQUE,
dept_id INT,
CONSTRAINT emp_dept_id_fk FOREIGN KEY(dept_id) REFERENCES dept(dept_id)
);

2）创建普通索引

CREATE TABLE book(
	book_id INT ,
	book_name VARCHAR(100),
	AUTHORS VARCHAR(100),
	info VARCHAR(100) ,
	COMMENT VARCHAR(100),
	year_publication YEAR,
	#声明索引
	INDEX idx_bname(book_name)
);

2）创建唯一索引

# 声明有唯一索引的字段，在添加数据时，要保证唯一性，但是可以添加null
CREATE TABLE book1(
	book_id INT ,
	book_name VARCHAR(100),
	AUTHORS VARCHAR(100),
	info VARCHAR(100) ,
	COMMENT VARCHAR(100),
	year_publication YEAR,
	#声明索引
	UNIQUE INDEX uk_idx_cmt(COMMENT)
);

3）创建主键索引

设定为主键后数据库会自动建立索引，innodb为聚簇索引，语法：

#通过定义主键约束的方式定义主键索引
CREATE TABLE book2(
	book_id INT PRIMARY KEY ,
	book_name VARCHAR(100),
	AUTHORS VARCHAR(100),
	info VARCHAR(100) ,
	COMMENT VARCHAR(100),
	year_publication YEAR
);

删除主键索引：

ALTER TABLE student
drop PRIMARY KEY ;

修改主键索引：必须先删除掉(drop)原索引，再新建(add)索引

4）创建单列索引

CREATE TABLE book3(
	book_id INT ,
	book_name VARCHAR(100),
	AUTHORS VARCHAR(100),
	info VARCHAR(100) ,
	COMMENT VARCHAR(100),
	year_publication YEAR,
	#声明索引
	UNIQUE INDEX idx_bname(book_name)
);

该语句执行完毕之后，使用SHOW CREATE TABLE查看表结构

SHOW INDEX FROM test2 \G

建议在命令行使用该命令，因为在SQLYog中 \G 并没有换行效果

5）创建组合索引

CREATE TABLE book4(
	book_id INT ,
	book_name VARCHAR(100),
	AUTHORS VARCHAR(100),
	info VARCHAR(100) ,
	COMMENT VARCHAR(100),
	year_publication YEAR,
	#声明索引
	INDEX mul_bid_bname_info(book_id,book_name,info)
);

注意：创建组合索引的字段顺序决定了索引是否使用，这里设置的book_id在前面，如果查询的时候先查询 book_name ，再查询book_id，那么此时的索引是不生效的

6）创建全文索引

CREATE TABLE test4(
	id INT NOT NULL,
	NAME CHAR(30) NOT NULL,
	age INT NOT NULL,
	info VARCHAR(255),
	FULLTEXT INDEX futxt_idx_info(info(50))
)ENGINE=MyISAM;

在MySQL5.7及之后版本中可以不指定最后的ENGINE了，因为在此版本中InnoDB支持全文索引。

全文索引不同于like方式的的查询：

# 索引不生效
SELECT * FROM papers WHERE content LIKE ‘%查询字符串%’;

# 正确姿势
SELECT * FROM papers WHERE MATCH(title,content) AGAINST (‘查询字符串’);

注意点

使用全文索引前，搞清楚版本支持情况；
全文索引比 like + % 快 N 倍，但是可能存在精度问题；
如果需要全文索引的是大量数据，建议先添加数据，再创建索引。

7）创建空间索引

空间索引创建中，要求空间类型的字段必须为非空。
举例：创建表test5，在空间类型为GEOMETRY的字段上创建空间索引，SQL语句如下：

CREATE TABLE test5(
	geo GEOMETRY NOT NULL,
	SPATIAL INDEX spa_idx_geo(geo)
) ENGINE=MyISAM;

2.2、在已经存在的表上创建索引

在已经存在的表中创建索引可以使用ALTER TABLE语句或者CREATE INDEX语句。

# 使用ALTER TABLE语句创建索引
ALTER TABLE book5 ADD INDEX idx_cmt(COMMENT);

ALTER TABLE book5 ADD UNIQUE uk_idx_bname(book_name);

ALTER TABLE book5 ADD INDEX mul_bid_bname_info(book_id,book_name,info);


# 使用 CREATE INDEX ... ON ... 语句创建索引
CREATE INDEX idx_cmt ON book6(COMMENT);

CREATE UNIQUE INDEX  uk_idx_bname ON book6(book_name);

CREATE INDEX mul_bid_bname_info ON book6(book_id,book_name,info);

3、删除索引

1、使用ALTER TABLE删除索引 ALTER TABLE删除索引的基本语法格式如下：

ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;

2、使用DROP INDEX语句删除索引 DROP INDEX删除索引的基本语法格式如下：

DROP INDEX index_name ON table_name;

提示删除表中的列时，如果要删除的列为索引的组成部分，则该列也会从索引中删除。如果组成索引的所有列都被删除，则整个索引将被删除。

4、索引的优缺点和索引的数量

优点：
1、提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本，这也是创建索引的最主要的原因
2、通过创建唯一索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性
3、在实现数据的参考完整性方面，可以加速表和表之间的连接 。
4、在使用分组和排序子句进行数据查询时，可以显著减少查询中分组和排序的时间 ，降低了CPU的消耗。

同样的，有利有弊，索引并不是万能的，增加索引也有许多不利的方面

缺点：
1、创建索引和维护索引要 耗费时间 ，并且随着数据量的增加，所耗费的时间也会增加。
2、索引需要占 磁盘空间 ，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间， 存储在磁盘上 ，如果有大量的索引，索引文件就可能比数据文
件更快达到最大文件尺寸。
3、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。当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态地维护，这样就降低了数据的维护速度。

因此，选择使用索引时，需要综合考虑索引的优点和缺点。

补充：限制索引的数目

在实际工作中，我们也需要注意平衡，索引的数目不说越多越好。我们需要限制每张表上的索引数量，建议单张表索引数量不超过6个，原因如下：

每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。
索引会影响INSERT、DELETE、UPDATE，因为表中的数据更改的同时，索引也会进行调整和更行，会造成负担。
优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成一个最好的执行计划，如果同时又很多个索引都可以用于查询，会增加MySQL优化器生成执行时间的时间，导致降低查询性能。

5、索引的设计原则

5.1、那些情况适合创建索引

1、字段的数值有唯一性的限制：

业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。（来源：Alibaba）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。

2、频繁作为 WHERE 查询条件的字段

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

3、经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列

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 。

4、UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列

对数据按照某个条件进行查询后再进行 UPDATE 或 DELETE 的操作，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。

5、DISTINCT 字段需要创建索

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：

SELECT DISTINCT(student_id) FROM `student_info`;

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：

SELECT DISTINCT(student_id) FROM `student_info`;

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。

6、多表 JOIN 连接操作时，创建索引注意事项

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：

SELECT course_id, name, student_info.student_id, course_name
FROM student_info JOIN course
ON student_info.course_id = course.course_id
WHERE name = '462eed7ac6e791292a79';

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 。

7、使用列的类型小的创建索引

8、使用字符串前缀创建索引

创建一张商户信息表，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 INDEX(address(12));

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：

SELECT COUNT(DISTINCT address) / COUNT(*) FROM shop;

通过不同长度去计算，与全表的选择性对比：

公式：

COUNT(DISTINCT LEFT(列名, 索引长度))/COUNT(*)

例如

select count(distinct left(address,10)) / count(*) as sub10, -- 截取前10个字符的选择度
count(distinct left(address,15)) / count(*) as sub11, -- 截取前15个字符的选择度
count(distinct left(address,20)) / count(*) as sub12, -- 截取前20个字符的选择度
count(distinct left(address,25)) / count(*) as sub13 -- 截取前25个字符的选择度
from shop;

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

9、区分度高(散列性高)的列适合作为索引

10、使用最频繁的列放到联合索引的左侧

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。

11、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

5.2、那些情况不适合创建索引

1、在where中使用不到的字段，不要设置索引

2、数据量小的表最好不要使用索引

因为在数据量不大的情况下，索引就发挥不出作用了。

小结：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。

3、有大量重复数据的列上不要建立索引

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：

SELECT * FROM student_gender WHERE student_gender = 1

小结：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。

4、避免对经常更新的表创建过多的索引

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)、MD5、HASH、无序长字符串等。

6、删除不再使用或者很少使用的索引

7、不要定义冗余或重复的索引

① 冗余索引

举例：建表语句如下

CREATE TABLE person_info(
    id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    birthday DATE NOT NULL,
    phone_number CHAR(11) NOT NULL,
    country varchar(100) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id),
    KEY idx_name_birthday_phone_number (name(10), birthday, phone_number),
    KEY idx_name (name(10))
);

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：

CREATE TABLE repeat_index_demo (
    col1 INT PRIMARY KEY,
    col2 INT,
    UNIQUE uk_idx_c1 (col1),
    INDEX idx_c1 (col1)
);

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。

总结

看到这里，你是不是对于自己的sql语句里面的索引的有了更多优化想法呢。

避免回表

在InnoDB的存储引擎中，使用辅助索引查询的时候，因为辅助索引叶子节点保存的数据不是当前记录的数据而是当前记录的主键索引，索引如果需要获取当前记录完整数据就必然需要根据主键值从主键索引继续查询。这个过程我们成位回表。想想回表必然是会消耗性能影响性能。那如何避免呢？

使用索引覆盖，举个例子：现有User表（id(PK),name(key),sex,address,hobby…）

如果在一个场景下，select id,name,sex from user where name ='zhangsan';这个语句在业务上频繁使用到，而user表的其他字段使用频率远低于它，在这种情况下，如果我们在建立 name 字段的索引的时候，不是使用单一索引，而是使用联合索引（name，sex）这样的话再执行这个查询语句是不是根据辅助索引查询到的结果就可以获取当前语句的完整数据。这样就可以有效地避免了回表再获取sex的数据。

这里就是一个典型的使用覆盖索引的优化策略减少回表的情况。

联合索引的使用

联合索引，

在建立索引的时候，尽量在多个单列索引上判断下是否可以使用联合索引。联合索引的使用不仅可以节省空间，还可以更容易的使用到索引覆盖。试想一下，索引的字段越多，是不是更容易满足查询需要返回的数据呢。比如联合索引（a_b_c），是不是等于有了索引：a，a_b，a_b_c三个索引，这样是不是节省了空间，当然节省的空间并不是三倍于（a，a_b，a_b_c）三个索引，因为索引树的数据没变，但是索引data字段的数据确实真实的节省了。

联合索引的创建原则

在创建联合索引的时候因该把频繁使用的列、区分度高的列放在前面，频繁使用代表索引利用率高，区分度高代表筛选粒度大，这些都是在索引创建的需要考虑到的优化场景，也可以在常需要作为查询返回的字段上增加到联合索引中，如果在联合索引上增加一个字段而使用到了覆盖索引，那我建议这种情况下使用联合索引。

联合索引的使用

考虑当前是否已经存在多个可以合并的单列索引，如果有，那么将当前多个单列索引创建为一个联合索引。
当前索引存在频繁使用作为返回字段的列，这个时候就可以考虑当前列是否可以加入到当前已经存在索引上，使其查询语句可以使用到覆盖索引。

MySQL索引的创建方式和设计原则

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