前言

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1、索引是什么

索引是表的目录，是数据库中专门用于帮助用户快速查询数据的一种数据结构。类似于字典中的目录，查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置，以此快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中。

索引可以提高查询速度，会减慢写入速度，
索引的缺点是创建和维护索引需要耗费时间。

索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，

所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过5个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

1.1、什么样的字段适合创建索引

1、表的主键、外键必须有索引；外键是唯一的，而且经常会用来查询

2、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；

3、数据量超过300的表应该有索引；

4、重要的SQL或调用频率高的SQL，比如经常出现在where子句中的字段，order by , group by, distinct的字段都要添加索引

5、经常用到排序的列上，因为索引已经排序。

6、经常用在范围内搜索的列上创建索引，因为索引已经排序了，其指定的范围是连续的

1.2、什么场景不适合创建索引

1、 对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因 为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。 

2、对于那 些只有很少数据值的列也不应该增加索引。因为本来结果集合就是相当于全表查询了，所以没有必要。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比 例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。 

3、对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。

4、当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因 此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

5、不会出现在where条件中的字段不该建立索引。

6、如果列均匀分布在 1 和 100 之间，却只是查询中where key_part1 > 1 and key_part1 < 90不应该增加索引

1.3、索引使用以及设计规范

1、越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间，处理起来更快。简单的数据类型更好：整型数据比起字符，处理开销更小，因为字符串的比较更复杂

2、尽量避免null：应该指定列为not null， 含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂，也可能导致复合索引无效

3、主键选择策略

1) 每个表必须显示指定主键；
2) 主键尽量为一个字段，且为数字类型,避免使用字符串；
3) 主键尽量保持增长趋势，建议使用id的生成器；
4)主键尽量杜绝联合索引

4、每个表的索引个数尽量少于5个，避免创建重复冗余索引；每个组合索引尽量避免超过3个字段，索引不是越多越好，谨慎添加索引，综合考虑数据分布和数据更新

5、重要的SQL或调用频率高的SQL

1) update/select/delete的where条件列字段都要添加索引；
2) order by , group by, distinct的字段都要添加索引

6、避免出现index merge（单索引or的查询）；合理利用covering index

7、组合索引创建时，把区分度(选择性)高的字段放在前面；根据SQL的特性，调整组合索引的顺序

8、对于varchar字段加索引，建议使用前缀索引，从而减小索引大小

2、索引分类

2.1，普通索引：

仅加速查询 最基本的索引，没有任何限制，是我们大多数情况下使用到的索引。

CREATE INDEX  index_name  on user_info(name)  ;

2.2，唯一索引：

与普通索引类型，不同的是：加速查询 + 列值唯一（可以有null）

CREATE UNIQUE INDEX  mail  on user_info(name)  ;

2.3，全文索引：

全文索引（fulltext）仅可以适用于MyISAM引擎的数据表；作用于CHAR、VARCHAR、TEXT数据类型的列。

2.4，组合索引：

将几个列作为一条索引进行检索，使用最左匹配原则。

3、索引的创建和删除

注意：对于创建索引时如果是blob 和 text 类型，必须指定length。

3.1、创建表的时候同事创建索引

create table healerjean (
  id   bigint(20)  NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT  '主键',
  name  VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '姓名',
  email VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT  '邮箱',
  message text DEFAULT  NULL COMMENT '个人信息',
  INDEX index_name (name) COMMENT '索引name'
) comment  = '索引测试表';

3.2、在存在的表上创建索引

create index index_name on healerjean(name)
create index index_name on healerjean(message(200));

alter table employee add index emp_name (name);   

3.3、删除索引

drop index_name on healerjean;
alter table users  drop index  name_index ;

3.4、查看索引

这个时候，我们会发现其实主键id也是一个索引

show index from healerjean;

4、联合索引和单索引

大神博客：https://blog.csdn.net/Abysscarry/article/details/80792876

4.1、联合索引

**B+数：联合索引的使用有一个好处，就是索引的下一个字段是会自动排序的

https://www.pianshen.com/article/35311741354/

减少开销。建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。如果我们每多创建一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！

覆盖索引。对联合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io操作。减少io操作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。

效率高。索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w，效率提升可想而知！

4.1.1、普通使用

解释 ：可以通过 key_len 的长度来判断联合索引使用到了那些

CREATE TABLE `d001_index` (
    `id` bigint(16) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `name` varchar(128) DEFAULT NULL,
    `age` bigint(20) DEFAULT '0',
    `country` varchar(50) DEFAULT NULL,
    `a` int(11) DEFAULT '0',
    `b` int(11) DEFAULT '0',
    `c` int(11) DEFAULT '0',
    `d` int(11) DEFAULT '0',
    PRIMARY KEY (`id`),
    KEY `idx_a_b_c_d` (`a`,`b`,`c`,`d`),
    KEY `idx_age` (`age`),
    KEY `idx_name` (`name`)
)



INSERT INTO `hlj-mysql`.d001_index (id, name, age, country, a, b, c, d) VALUES (1, 'zhangyj', 25, 'chine', 1, 2, 3, 4);
INSERT INTO `hlj-mysql`.d001_index (id, name, age, country, a, b, c, d) VALUES (2, 'healerjean', 24, 'china', 2, 3, 4, 5);
INSERT INTO `hlj-mysql`.d001_index (id, name, age, country, a, b, c, d) VALUES (3, 'n', 22, 'a', 2, 4, 5, 6);
INSERT INTO `hlj-mysql`.d001_index (id, name, age, country, a, b, c, d) VALUES (4, 'k', 2, 'b', 3, 5, 6, 8);
INSERT INTO `hlj-mysql`.d001_index ( name, age, country, a, b, c, d) VALUES ( 'zhangyj', 25, 'chine', 1, 2, 3, 4);
INSERT INTO `hlj-mysql`.d001_index ( name, age, country, a, b, c, d) VALUES ( 'healerjean', 24, 'china', 2, 3, 4, 5);
INSERT INTO `hlj-mysql`.d001_index ( name, age, country, a, b, c, d) VALUES ( 'n', 22, 'a', 2, 4, 5, 6);
INSERT INTO `hlj-mysql`.d001_index ( name, age, country, a, b, c, d) VALUES ( 'k', 2, 'b', 3, 5, 6, 8);

4.1.1.1、查询条件为 a

用到了索引 a（key_len 为 5）

explain  SELECT * from d001_index WHERE a = 1 ;

<!DOCTYPE html>

4.1.1.2、查询条件为 b

未用到索引（key_len 为 null）

explain  SELECT * from d001_index WHERE b = 1 ;

<!DOCTYPE html>

4.1.1.3、查询条件为 c

未用到索引 ，同查询条件b（key_len 为 null）

explain  SELECT * from d001_index WHERE c = 1 ;

<!DOCTYPE html>

4.1.1.4、查询条件为 b and c

未用到索引（key_len 为 null）

explain  SELECT * from d001_index WHERE b = 1 and c = 2 ;

<!DOCTYPE html>

4.1.1.5、 查询条件为 a and b：

用到了联合索引 a 、b（key_len 为 10）

explain  SELECT * from d001_index WHERE a = 1 and b = 2 ;

<!DOCTYPE html>

4.1.1.6、查询条件为 a and c

key_len 为 10，只用到了联合索引 a

explain  SELECT * from d001_index WHERE a = 1 and c = 3 ;

<!DOCTYPE html>

4.1.1.7、查询条件为 a、b、c、d：

用到了联合索引a b c d （key_len 为 20）

explain  SELECT * from d001_index WHERE a = 1 and b = 2 and c = 3  and d = 4 ;

<!DOCTYPE html>

4.1.1.8、查询条件为 a or b ：

未用到索引（key_len 为 null）

explain  SELECT * from d001_index WHERE a = 1 or b = 2;

<!DOCTYPE html>

4.1.2、范围查询

解释：范围查询使用到第几列，则联合索引该列后面的字段的不能使用索引

注意：不要取极端值测试，因为mysql优化器会通过索引查找的数量造成一定的影响，即使使用了索引，但是索引却没能生效 ，比如下的 3 变成 1 会受到影响，因为我的数据量中a最小就是 1

explain  select * from d001_index WHERE a > 1  ; 没有使用索引，因为数据均匀分布在1 以上

<!DOCTYPE html>

explain  select * from d001_index WHERE a > 3  ; 使用到了索引

<!DOCTYPE html>

4.1.2.1、查询条件为：a > 3

使用了索引 a （长度为 5 ）

<!DOCTYPE html>

4.3.1.2、查询条件为：a = 1 and b > 1

使用了联合索引 a、b（长度为10）

explain SELECT * from d001_index WHERE a = 1 and  b > 1 ;

<!DOCTYPE html>

4.3.1.3、查询条件为：a = 5 and b > 6 and c = 7

使用了联合索引中的 a、b（长度为10）

explain SELECT * from d001_index WHERE a = 5 AND b > 6 AND c = 7

<!DOCTYPE html>

4.3.1.4、归纳总结

A>5						——索引使用  A
A>5 AND B=2             ——索引使用  A

A=5 AND B=6 AND C=7		——索引使用  A B C
A=5 AND B>6				——索引使用  A B
A=5 AND B>6 AND C=2     ——索引使用  A B

4.1.3、排序查询

注意：表中的数据量和查询的数据量会造成影响，所以我这里都普遍使用了limit 1 ，博主测试有一些结果没有写，测试失败了，应该是由于数据量的原因，

explain  SELECT * from d001_index  order by  a  limit  1; 

#order by a 使用到了联合索引 a b c d 按理说应该只用到a才对，这里博主有些疑惑

<!DOCTYPE html>

explain  SELECT * from d001_index  order by b  limit  1;    

#order by b 未使用索引

<!DOCTYPE html>

1、order后面，可以用到组合索引

ORDER BY A 					——首列排序

A=5 ORDER BY B				——第一列过滤后第二列排序

ORDER BY A DESC, B DESC		——注意，此时两列以相同顺序排序

A>5 ORDER BY A				——数据检索和排序都在第一列

2、order后面，不可以用到组合索引

ORDER BY B 					——排序在索引的第二列

A>5 ORDER BY B 				——范围查询在第一列，排序在第二列

A IN(1,2) ORDER BY B 		——范围查询在第一列，排序在第二列

ORDER BY A ASC, B DESC 		——注意，此时两列以不同顺序排序，我现在还无法理解

4.2、单列索引

4.2.1、查询条件为 name

用到了索引 name（key_len = 515 = 4 * 128 + 2）

explain  SELECT * from d001_index WHERE name = 'zhangyj' ;

<!DOCTYPE html>

4.2.2、查询条件为 name and age

只用到了索引 name（key_len = 515 = 4 * 128 + 2）

<!DOCTYPE html>

4.2.3、查询条件为 name or age ：

两个索引都用上了 ` type = index_merge`合并索引 ,我这里的测试失败了，应该是由于我的数据表数据量比较小的原因

4.3、归纳总结

1、 联合索引：顾名思义是最左优先，以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上

2、单列索引：多个单列索引在多条件查询时只会生效第一个索引！所以多条件联合查询时最好建联合索引！

​

当创建(a,b,c)联合索引时，相当于创建了(a)单列索引，(a,b)联合索引以及(a,b,c)联合索引，想要索引生效的话,只能使用 a和a,b和a,b,c三种组合；当然，我们上面测试过，a,c组合也可以，但实际上只用到了a的索引，c并没有用到 ，具体 使用 a b c 的顺序无关，mysql会自动优化，但是我们建议按照索引的顺序进行查询，而且尽量将筛选力度大的放到前面

5、使用索引

如果以错误的方式使用，则即使建立索引也会不奏效。

5.1、正确使用索引

1、使用 like 的查询

对于使用 like 的查询，只有%号不在第一个字符,索引才可能会被使用：

2、使用负向查询（not ，not in， not like ，<> ,!= ,!> ,!< ） 不会使用索引

2.1、使用is null /is not null会进行全表扫描，索引无法存储null值，所以where的判断条件如果对字段进行了null值判断，将导致数据库放弃索引而进行全表查询

select id from t where num is null 

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

2.2、使用where IN()过滤时，IN集合个数必须小于500，因为in的数据少的时候，mysql优化器会可能会使用索引（在in里面的列表值mysql是会自动从小到大排序，加锁也是一条条从小到大加的锁），但是当数据太多以后就不一定了，可以让MySQL按照ID顺序进行查询，这可能比随机的关联要更高效，如

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b) 
用下面的语句替换： 
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num) 

3、列是字符型，，传入的是数字，则不上‘ ' 不会使用索引

5、条件中有or，应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描（），如：

select id from t where num=10 or num=20 

可以这样查询：

select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

7、索引列上做（计算，函数，（自动或者手动）类型装换），会导致索引失效而导致全表扫描。

8、如果是组合索引的话，如果不按照索引的顺序进行查找，比如直接使用第三个位置上的索引而忽略第一二个位置上的索引时，则会进行全表查询

9、如果 MySQL 估计使用索引比全表扫描更慢，则不使用索引，如

因为mysql优化器会通过索引查找的数量造成一定的影响，即使使用了索引，但是索引却没能生效 ，比如下的 3 变成 1 会受到影响，因为我的数据量中a最小就是 1（包括：数据量小的时候）

explain  select * from d001_index WHERE a > 1  ; 没有使用索引，因为数据均匀分布在1 以上