MySQL【十一】创建索引 MySQL创建索引

MySQL创建索引

 

创建索引

#方法一：创建表时
    　　CREATE TABLE 表名 (
                字段名1  数据类型 [完整性约束条件…],
                字段名2  数据类型 [完整性约束条件…],
                [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]   INDEX | KEY
                [索引名]  (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) 
                );


#方法二：CREATE在已存在的表上创建索引
        CREATE  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]  INDEX  索引名 
                     ON 表名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;


#方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引
        ALTER TABLE 表名 ADD  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX
                             索引名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;
                             
#删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;

#方式一
create table t1(
    id int,
    name char,
    age int,
    sex enum('male','female'),
    unique key uni_id(id),
    index ix_name(name) #index没有key
);
create table t1(
    id int,
    name char,
    age int,
    sex enum('male','female'),
    unique key uni_id(id),
    index(name) #index没有key
);


#方式二
create index ix_age on t1(age);


#方式三
alter table t1 add index ix_sex(sex);
alter table t1 add index(sex);

#查看
mysql> show create table t1;
| t1    | CREATE TABLE `t1` (
  `id` int(11) DEFAULT NULL,
  `name` char(1) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `sex` enum('male','female') DEFAULT NULL,
  UNIQUE KEY `uni_id` (`id`),
  KEY `ix_name` (`name`),
  KEY `ix_age` (`age`),
  KEY `ix_sex` (`sex`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1

例子

例子

测试索引

数据准备

#1. 准备表
create table s1(
id int,
name varchar(20),
gender char(6),
email varchar(50)
);

#2. 创建存储过程，实现批量插入记录
delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$
create procedure auto_insert1()
BEGIN
    declare i int default 1;
    while(i<3000000)do
        insert into s1 values(i,'eva','female',concat('eva',i,'@oldboy'));
        set i=i+1;
    end while;
END$$ #$$结束
delimiter ; #重新声明分号为结束符号

#3. 查看存储过程
show create procedure auto_insert1\G 

#4. 调用存储过程
call auto_insert1();

View Code

在没有索引的前提下测试查询速度

#无索引：mysql根本就不知道到底是否存在id等于333333333的记录，只能把数据表从头到尾扫描一遍，此时有多少个磁盘块就需要进行多少IO操作，所以查询速度很慢
mysql> select * from s1 where id=333333333;
Empty set (0.33 sec)

在表中已经存在大量数据的前提下，为某个字段段建立索引，建立速度会很慢

在索引建立完毕后，以该字段为查询条件时，查询速度提升明显

PS：

1. mysql先去索引表里根据b+树的搜索原理很快搜索到id等于333333333的记录不存在，IO大大降低，因而速度明显提升

2. 我们可以去mysql的data目录下找到该表，可以看到占用的硬盘空间多了

3. 需要注意，如下图

总结：

#1. 一定是为搜索条件的字段创建索引，比如select * from s1 where id = 333;就需要为id加上索引

#2. 在表中已经有大量数据的情况下，建索引会很慢，且占用硬盘空间，建完后查询速度加快
比如create index idx on s1(id);会扫描表中所有的数据，然后以id为数据项，创建索引结构，存放于硬盘的表中。
建完以后，再查询就会很快了。

#3. 需要注意的是：innodb表的索引会存放于s1.ibd文件中，而myisam表的索引则会有单独的索引文件table1.MYI

MySAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。而在innodb中，表数据文件本身就是按照B+Tree（BTree即Balance True）组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此innodb表数据文件本身就是主索引。
因为inndob的数据文件要按照主键聚集，所以innodb要求表必须要有主键（Myisam可以没有），如果没有显式定义，则mysql系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则mysql会自动为innodb表生成一个隐含字段作为主键，这字段的长度为6个字节，类型为长整型.

如果才能正确命中索引

索引未命中

并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度，若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果，我们在添加索引时，必须遵循以下问题

范围问题，或者说条件不明确

条件中出现这些符号或关键字：>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like、

大于号、小于号

不等于！=

between ...and...

like

区分度问题

尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录

mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field  | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id     | int(11)     | YES  | MUL | NULL    |       |
| name   | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
| gender | char(5)     | YES  |     | NULL    |       |
| email  | varchar(50) | YES  | MUL | NULL    |       |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
rows in set (0.00 sec)

mysql> drop index a on s1;
Query OK, 0 rows affected (0.20 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> drop index d on s1;
Query OK, 0 rows affected (0.18 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> desc s1;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field  | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id     | int(11)     | YES  |     | NULL    |       |
| name   | varchar(20) | YES  |     | NULL    |       |
| gender | char(5)     | YES  |     | NULL    |       |
| email  | varchar(50) | YES  |     | NULL    |       |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
rows in set (0.00 sec)

先把表中的索引都删除，让我们专心研究区分度的问题

先把表中的索引都删除，让我们专心研究区分度的问题

我们编写存储过程为表s1批量添加记录，name字段的值均为egon，也就是说name这个字段的区分度很低（gender字段也是一样的，我们稍后再搭理它）

回忆b+树的结构，查询的速度与树的高度成反比，要想将树的高低控制的很低，需要保证：在某一层内数据项均是按照从左到右，从小到大的顺序依次排开，即左1<左2<左3<...

而对于区分度低的字段，无法找到大小关系，因为值都是相等的，毫无疑问，还想要用b+树存放这些等值的数据，只能增加树的高度，字段的区分度越低，则树的高度越高。极端的情况，索引字段的值都一样，那么b+树几乎成了一根棍。本例中就是这种极端的情况，name字段所有的值均为'egon'

#现在我们得出一个结论：为区分度低的字段建立索引，索引树的高度会很高，然而这具体会带来什么影响呢？？？

#1：如果条件是name='xxxx',那么肯定是可以第一时间判断出'xxxx'是不在索引树中的（因为树中所有的值均为'egon’），所以查询速度很快

#2：如果条件正好是name='egon',查询时，我们永远无

分析原因

分析原因

索引列不能在条件中参与计算

索引列不能在条件中参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)

 

 and/or

#1、and与or的逻辑
    条件1 and 条件2:所有条件都成立才算成立，但凡要有一个条件不成立则最终结果不成立
    条件1 or 条件2:只要有一个条件成立则最终结果就成立

#2、and的工作原理
    条件：
        a = 10 and b = 'xxx' and c > 3 and d =4
    索引：
        制作联合索引(d,a,b,c)
    工作原理:
        对于连续多个and：mysql会按照联合索引，从左到右的顺序找一个区分度高的索引字段(这样便可以快速锁定很小的范围)，加速查询，即按照d—>a->b->c的顺序

#3、or的工作原理
    条件：
        a = 10 or b = 'xxx' or c > 3 or d =4
    索引：
        制作联合索引(d,a,b,c)
        
    工作原理:
        对于连续多个or：mysql会按照条件的顺序，从左到右依次判断，即a->b->c->d

在左边条件成立但是索引字段的区分度低的情况下（name与gender均属于这种情况），会依次往右找到一个区分度高的索引字段，加速查询

经过分析，在条件为name='egon' and gender='male' and id>333 and email='xxx'的情况下，我们完全没必要为前三个条件的字段加索引，因为只能用上email字段的索引，前三个字段的索引反而会降低我们的查询效率

最左前缀匹配原则

非常重要的原则，对于组合索引mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配(指的是范围大了，有索引速度也慢)，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

其他情况

使用函数
    select * from tb1 where reverse(email) = 'egon';
            
- 类型不一致
    如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然...
    select * from tb1 where email = 999;
    
#排序条件为索引，则select字段必须也是索引字段，否则无法命中
- order by
    select name from s1 order by email desc;
    当根据索引排序时候，select查询的字段如果不是索引，则速度仍然很慢
    select email from s1 order by email desc;
    特别的：如果对主键排序，则还是速度很快：
        select * from tb1 order by nid desc;
 
- 组合索引最左前缀
    如果组合索引为：(name,email)
    name and email       -- 命中索引
    name                 -- 命中索引
    email                -- 未命中索引


- count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了

- create index xxxx  on tb(title(19)) #text类型，必须制定长度

其他注意事项

- 避免使用select *
- 使用count(*)
- 创建表时尽量使用 char 代替 varchar
- 表的字段顺序固定长度的字段优先
- 组合索引代替多个单列索引（由于mysql中每次只能使用一个索引，所以经常使用多个条件查询时更适合使用组合索引）
- 尽量使用短索引
- 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
- 连表时注意条件类型需一致
- 索引散列值（重复少）不适合建索引，例：性别不适合

联合索引

联合索引

联合索引是指对表上的多个列合起来做一个索引。联合索引的创建方法与单个索引的创建方法一样，不同之处仅在于有多个索引列，如：

 

mysql> create table t(
    -> a int,
    -> b int,
    -> primary key(a),
    -> key idx_a_b(a,b)
    -> );
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)

 

覆盖索引

InnoDB存储引擎支持覆盖索引（covering index，或称索引覆盖），即从辅助索引中就可以得到查询记录，而不需要查询聚集索引中的记录。

覆盖索引 查一个数据不需要回表
    select name from 表 where age = 20   不是覆盖索引
    select age from 表 where age =20  是覆盖索引
    select count(age) from 表 where age =20  是覆盖索引

合并索引

 

当我们为单独的一列创建索引的时候
    如果条件是这一列,且使用正确就可以命中索引
当我们为两列分别创建单独的索引的时候
    如果这两列都是条件,那么可能只能命中期中一个条件
    如果这两列都是条件,那么可能会命中两个索引  - 合并索引
我们为多列直接创建联合所以
    条件命中联合索引

 

索引总结：

 

1.条件一定是建立了索引的字段,如果条件使用的字段根本就没有创建索引,那么索引不生效
2.如果条件是一个范围,随着范围的值逐渐增大,那么索引能发挥的作用也越小
3.如果使用like进行模糊查询,那么使用a%的形式能命中索引,%a形式不能命中索引
4.尽量选择区分度高的字段作为索引列
5.索引列不能在条件中参与计算,也不能使用函数
6.在多个条件以and相连的时候,会优点选择区分度高的索引列来进行查询
  在多个条件以or相连的时候,就是从左到右依次判断
7.制作联合索引
    1.最左前缀原则 a,b,c,d 条件是a的能命中索引,条件是a,b能命中索引,a,b,c能命中,a,c.... 只要没有a就不能命中索引
        如果在联合查询中,总是涉及到同一个字段,那么就在建立联合索引的时候将这个字段放在最左侧
    2.联合索引 如果按照定义顺序,从左到右遇到的第一个在条件中以范围为条件的字段,索引失效
        尽量将带着范围查询的字段,定义在联合索引的最后面
    drop index
    如果我们查询的条件总是多个列合在一起查,那么就建立联合索引
        create index ind_mix on s1(id,email)

        select * from s1 where id = 1000000    命中索引
        select * from s1 where email = 'eva1000000@oldboy'  未命中索引
        但凡是创建了联合索引,那么在查询的时候,再创建顺序中从左到右的第一列必须出现在条件中
        select count(*) from s1 where id = 1000000 and email = 'eva10%';  命中索引

        select count(*) from s1 where id = 1000000 and email like 'eva10%'; 可以命中索引
        范围 :
        select * from s1 where id >3000 and email = 'eva300000@oldboy';  不能命中索引
8.条件中涉及的字段的值必须和定义表中字段的数据类型一致,否则不能命中索引

 

执行计划

执行计划
看看mysql准备怎么执行这条语句 可以看到是否命中索引,计划能命中哪些,实际命中了哪些,执行的顺序,是否发生了索引合并,覆盖索引
explain select * from s1;

创建索引

#方法一：创建表时
    　　CREATE TABLE 表名 (
                字段名1  数据类型 [完整性约束条件…],
                字段名2  数据类型 [完整性约束条件…],
                [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]   INDEX | KEY
                [索引名]  (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) 
                );


#方法二：CREATE在已存在的表上创建索引
        CREATE  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]  INDEX  索引名 
                     ON 表名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;


#方法三：ALTER TABLE在已存在的表上创建索引
        ALTER TABLE 表名 ADD  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX
                             索引名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;
                             
#删除索引：DROP INDEX 索引名 ON 表名字;