简单MySQL索引优化基础第二弹~

再来看下组合索引和前缀索引，这两个名词只是创建索引的技巧，而不是索引类型。

先来创建一张表：

CREATE TABLE `myIndex` (    `i_testID` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,    `vc_Name` VARCHAR(50) NOT NULL,    `vc_City` VARCHAR(50) NOT NULL,    `i_Age` INT NOT NULL,    `i_SchoolID` INT NOT NULL,    PRIMARY KEY (`i_testID`));

假设表内已有1000条数据，里面散乱的分布了 5 条 vc_Name=”erquan” 的记录，只不过 city,age,school 的值的组合各不相同。

来看个搜索的SQL：

## 关联搜索;SELECT `i_testID` FROM `myIndex` WHERE `vc_Name`='erquan' AND `vc_City`='郑州' AND `i_Age`=25;

先考虑MySQL单列索引方案优化，在 vc_Name 列上建立索引，执行SQL时，MySQL很快将目标锁定在 vc_Name=erquan 的 5 条记录上，取出来放到一中间结果集，在这个结果集里，先排除掉 vc_City 不等于”郑州”的记录，再排除 i_Age 不等于 25 的记录，最后筛选出唯一的符合条件的记录。

虽在 vc_Name 上建立了索引，查询时MySQL不扫描整张表，效率有提高，但离优化目标还有距离，同样，在 vc_City 和 i_Age 分别建立的MySQL单列索引的效率相似。

之后就要考虑MySQL组合索引方案了，就是将 vc_Name,vc_City,i_Age 建到一个索引里，实现SQL如下：

ALTER TABLE `myIndex` ADD INDEX `name_city_age` (vc_Name(10),vc_City,i_Age);

可以看到，建表时vc_Name 长度为 50，这里为啥用 10 呢？

因为一般情况下名字的长度不会超过 10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高 INSERT 的更新速度。

创建完组合索引后，执行SQL，MySQL无需扫描任何记录就可找到唯一记录。

还有就是分别在 vc_Name,vc_City,i_Age 上建立单列索引，让该表有 3 个单列索引，查询时和上述的组合索引效率一样吗？

答案是大不一样，远远低于组合索引，虽然此时有了三个索引，但 MySQL 只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引，另外两个是用不到的，也就是说还是一个全表扫描的过程。

建立组合索引其实就相当于建立了如下三组索引：

vc_Name,vc_City,i_Age
vc_Name,vc_City
vc_Name

那为啥没 vc_City,i_Age 等这样的组合索引呢？

因为 mysql 组合索引“最左前缀” 的结果，简单的理解就是只从最左面的开始组合，并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引。

像如下几个SQL会用到索引：

SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name=”erquan” AND vc_City=”郑州”SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name=”erquan”

如下SQL就不会用到索引：

SELECT * FROM myIndex WHREE i_Age=20 AND vc_City=”郑州” SELECT * FROM myIndex WHREE vc_City=”郑州”

可以看到，name_city_age(vc_Name(10),vc_City,i_Age) 从左到右进行索引，如果没有左前索引Mysql不执行索引查询。

再来看前缀索引。

索引列长度过长，创建索引时将会产生很大的索引文件，不便于操作，此时可用前缀索引方式进行索引前缀索引，应控制在0.31黄金值（大于这个值就可以创建）。

具体规则案例如下：

## 下述SQL的值大于0.31就可创建前缀索引，需使用Distinct去重复SELECT COUNT(DISTINCT(LEFT(`title`,10)))/COUNT(*) FROM Arctic;## 增加前缀索引SQL，将人名的索引建立在10。## 可减少索引文件大小，加快索引查询速度。ALTER TABLE `user` ADD INDEX `uname`(title(10));

来看看什么样的SQL不走索引：

## 索引列参与计算，所以不走索引SELECT `sname` FROM `stu` WHERE `age`+10=30;## 会使用索引，因为使用了函数运算，原理与上面相同SELECT `sname` FROM `stu` WHERE LEFT(`date`,4) <1990;## 走索引SELECT * FROM `houdunwang` WHERE `uname` LIKE'后盾%';## 不走索引SELECT * FROM `houdunwang` WHERE `uname` LIKE "%后盾%";## 正则表达式不使用索引## 字符串与数字进行比较，不使用索引CREATE TABLE `a` (`a` char(10));EXPLAIN SELECT * FROM `a` WHERE `a`="1" -- 走索引EXPLAIN SELECT * FROM `a` WHERE `a`=1 -- 不走索引## 如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用。## 要求使用的所有字段，都必须建立索引，尽量避免使用or关键字select * from dept where dname='xxx' or loc='xx' or deptno=45## 如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引

日常开发任务中，不要盲目的创建索引，只为查询操作频繁的列创建索引，创建索引会使查询操作变得更加快速，但是会降低增加、删除、更新操作的速度，因为执行这些操作的同时会对索引文件进行重新排序或更新。

在互联网应用中，查询语句远远大于DML的语句，甚至可占80%~90%，所以也不要太在意，只是在大数据导入时，可先删除索引，再批量插入数据，最后再添加索引。

最后聊下索引失效的几种情况：

查询条件包含or，可能导致索引失效。
字段类型是字符串，用引号括起来，否则索引失效。
like通配符可能导致索引失效。
联合索引，查询时的条件列不是联合索引中的第⼀个列，索引失效。
在索引列上使用mysql内置函数，索引失效。
对索引列运算（如，+、-、*、/），索引失效。
索引字段上用（！= 或者 < >，not in）时，可能会导致索引失效。
索引字段上用is null， is not null，可能导致索引失效。
左连接查询或者右连接查询查询关联的字段编码格式不⼀样，可能导致索引失效。
mysql估计使⽤全表扫描要比用索引快，则不使⽤索引

以上仅为个人观点，不一定准确，能帮到各位那是最好的。

好啦，到这里本文就结束了，喜欢的话就来个三连击吧。

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