深入浅出Mysql索引的那些事儿

一.索引的作用

一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，所以查询语句的优化显然是重中之重。

在数据量和访问量不大的情况下，mysql访问是非常快的，是否加索引对访问影响不大。但是当数据量和访问量剧增的时候，就会发现mysql变慢，甚至down掉，这就必须要考虑优化sql了，给数据库建立正确合理的索引，是mysql优化的一个重要手段。

索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从上往下找到y字母，再找到剩下的sql。如果没有索引，那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的。除了词典，生活中随处可见索引的例子，如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是一样的，通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。

在创建索引时，需要考虑哪些列会用于 SQL 查询，然后为这些列创建一个或多个索引。事实上，索引也是一种表，保存着主键或索引字段，以及一个能将每个记录指向实际表的指针。数据库用户是看不到索引的，它们只是用来加速查询的。数据库搜索引擎使用索引来快速定位记录。

INSERT 与 UPDATE 语句在拥有索引的表中执行会花费更多的时间，而SELECT 语句却会执行得更快。这是因为，在进行插入或更新时，数据库也需要插入或更新索引值。

二.索引的创建、删除

索引的类型：

• UNIQUE(唯一索引)：不可以出现相同的值，可以有NULL值
• INDEX(普通索引)：允许出现相同的索引内容
• PROMARY KEY(主键索引)：不允许出现相同的值
• fulltext index(全文索引)：可以针对值中的某个单词，但效率确实不敢恭维
• 组合索引：实质上是将多个字段建到一个索引里，列值的组合必须唯一

温馨提示：根据《阿里巴巴Java开发手册》里的mysql规约，唯一索引建议命名为uk_字段名，普通索引名则为idx_字段名。（uk_即unique key; idx_即index的简称）。

(1)使用ALTER TABLE语句创建索性

应用于表创建完毕之后再添加。

ALTER TABLE 表名 ADD 索引类型 （unique,primary key,fulltext,index）[索引名]（字段名）

//普通索引
alter table table_name add index index_name (column_list) ;
//唯一索引
alter table table_name add unique (column_list) ;
//主键索引
alter table table_name add primary key (column_list) ;

ALTER TABLE可用于创建普通索引、UNIQUE索引和PRIMARY KEY索引3种索引格式，table_name是要增加索引的表名，column_list指出对哪些列进行索引，多列时各列之间用逗号分隔。索引名index_name可选，缺省时，MySQL将根据第一个索引列赋一个名称。另外，ALTER TABLE允许在单个语句中更改多个表，因此可以同时创建多个索引。

(2)使用CREATE INDEX语句对表增加索引

CREATE INDEX可用于对表增加普通索引或UNIQUE索引，可用于建表时创建索引。

CREATE INDEX index_name ON table_name(username(length));

如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length。

//只能添加这两种索引;
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list)
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_list)

table_name、index_name和column_list具有与ALTER TABLE语句中相同的含义，索引名不可选。另外，不能用CREATE INDEX语句创建PRIMARY KEY索引。

(3)删除索引

删除索引可以使用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来实现。DROP INDEX可以在ALTER TABLE内部作为一条语句处理，其格式如下：

drop index index_name on table_name ;

alter table table_name drop index index_name ;

alter table table_name drop primary key ;

其中，在前面的两条语句中，都删除了table_name中的索引index_name。而在最后一条语句中，只在删除PRIMARY KEY索引中使用，因为一个表只可能有一个PRIMARY KEY索引，因此不需要指定索引名。如果没有创建PRIMARY KEY索引，但表具有一个或多个UNIQUE索引，则MySQL将删除第一个UNIQUE索引。

如果从表中删除某列，则索引会受影响。对于多列组合的索引，如果删除其中的某列，则该列也会从索引中删除。如果删除组成索引的所有列，则整个索引将被删除。

(4) 组合索引与前缀索引

在这里要指出，组合索引和前缀索引是对建立索引技巧的一种称呼，并不是索引的类型。为了更好的表述清楚，建立一个demo表如下。

create table USER_DEMO
(
   ID                   int not null auto_increment comment '主键',
   LOGIN_NAME           varchar(100) not null comment '登录名',
   PASSWORD             varchar(100) not null comment '密码',
   CITY                 varchar(30) not null comment '城市',
   AGE                  int not null comment '年龄',
   SEX                  int not null comment '性别(0:女 1：男)',
   primary key (ID)
);

为了进一步榨取mysql的效率，就可以考虑建立组合索引，即将LOGIN_NAME,CITY,AGE建到一个索引里：

ALTER TABLE USER_DEMO ADD INDEX name_city_age (LOGIN_NAME(16),CITY,AGE);

建表时，LOGIN_NAME长度为100，这里用16，是因为一般情况下名字的长度不会超过16，这样会加快索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT，UPDATE的更新速度。

如果分别给LOGIN_NAME,CITY,AGE建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和组合索引的效率是大不一样的，甚至远远低于我们的组合索引。虽然此时有三个索引，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。

建立这样的组合索引，就相当于分别建立如下三种组合索引：

LOGIN_NAME,CITY,AGE
LOGIN_NAME,CITY
LOGIN_NAME

为什么没有CITY,AGE等这样的组合索引呢？这是因为mysql组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左边的开始组合，并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引。也就是说name_city_age(LOGIN_NAME(16),CITY,AGE)从左到右进行索引，如果没有左前索引，mysql不会执行索引查询。

如果索引列长度过长,这种列索引时将会产生很大的索引文件,不便于操作,可以使用前缀索引方式进行索引，前缀索引应该控制在一个合适的点,控制在0.31黄金值即可(大于这个值就可以创建)。

SELECT COUNT(DISTINCT(LEFT(`title`,10)))/COUNT(*) FROM Arctic; -- 这个值大于0.31就可以创建前缀索引,Distinct去重复

ALTER TABLE `user` ADD INDEX `uname`(title(10)); -- 增加前缀索引SQL,将人名的索引建立在10,这样可以减少索引文件大小,加快索引查询速度

三.索引的使用及注意事项

EXPLAIN可以帮助开发人员分析SQL问题,explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表,可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。

使用方法,在select语句前加上Explain就可以了：

简要说明下：

参数	解释
id	选择标识符。id越大优先级越高，就越先被执行
select_type	查询的类型
table	输出结果集的表
partitions	匹配的分区
type	表的连接类型
possible_keys	查询时可能使用的索引
key	查询时可能使用的索引
key_len	索引字段的长度
ref	列与索引的比较
rows	大概估算的行数
filtered	按表条件过滤的行百分比
Extra	执行情况的描述和说明

以上字段中type字段是非常重要的，表的连接类型如下：

值	含义
all	扫描全表数据
index	遍历索引
range	索引范围查找
index_subquery	在子查询中使用ref
unique_subquery	在子查询中使用eq_ref
ref_or_null	对null进行索引的优化的ref
fulltext	使用全文索引
ref	使用非唯一索引查找数据
eq_ref	在join查询中使用主键或唯一索引关联

select_type：主要用于区别普通查询, 联合查询, 子查询等复杂查询。

• SIMPLE：查询中不包含子查询或者UNION
• 查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为：PRIMARY
• 在SELECT或WHERE列表中包含了子查询，该子查询被标记为：SUBQUERY
• 在FROM列表中包含的子查询被标记为：DERIVED（衍生）
• 若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION；若UNION包含在FROM子句的子查询中，外层SELECT将被标记为：DERIVED
• 从UNION表获取结果的SELECT被标记为：UNION RESULT

possible_keys：指出MySQL能使用哪个索引在表中找到行，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用。

key：显示MySQL在查询中实际使用的索引，若没有使用索引，显示为NULL。
查询中若使用了覆盖索引，则该索引仅出现在key列表中。

key_len：表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度。
key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的。

ref：表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值。

rows：表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算（注意是估算，不是实际扫描的行数）的找到所需的记录所需要读取的行数。

Extra：包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息

• Using index：该值表示相应的select操作中使用了覆盖索引（Covering Index）。
• MySQL可以利用索引返回select列表中的字段，而不必根据索引再次读取数据文件
• 包含所有满足查询需要的数据的索引称为 覆盖索引（Covering Index）
• 注意：如果要使用覆盖索引，一定要注意select列表中只取出需要的列，不可select *，因为如果将所有字段一起做索引会导致索引文件过大，查询性能下降
• Using where：表示MySQL服务器在存储引擎受到记录后进行“后过滤”（Post-filter）,
• 如果查询未能使用索引，Using where的作用只是提醒我们MySQL将用where子句来过滤结果集
• Using temporary：表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询
• Using filesort：MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”

下面来简单的介绍Extra中的一些区别：

• using index ：使用覆盖索引的时候就会出现
• using where：在查找使用索引的情况下，需要回表去查询所需的数据
• using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询数据
• using index & using where：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据

以上四点就能看出它们之前的区别，或许有部分人都存在疑惑 using index & using where 和using index condition那个比较好，从上面的的解释中就能看出是前者比较好，毕竟不需要回表查询数据，效率上应该比较快的。

在stackoverflow中找到一个非常经典的描述：

尽量避免这些不走索引的sql：

SELECT name,phone FROM `user` WHERE `age`+10=30; -- 不会使用索引,因为所有索引列参与了计算

SELECT name,phone  FROM `user` WHERE LEFT(`date`,4) <1990; -- 不会使用索引,因为使用了函数运算,原理与上面相同

SELECT * FROM `user` WHERE `name` LIKE'后盾%' -- 走索引

SELECT * FROM `user` WHERE `name` LIKE "%后盾%" -- 不走索引

-- 正则表达式不使用索引,这应该很好理解,所以为什么在SQL中很难看到regexp关键字的原因

-- 字符串与数字比较不使用索引;
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

select * from dept where dname='xxx' or loc='xx' or deptno=45 --如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用。换言之,就是要求使用的所有字段,都必须建立索引, 我们建议大家尽量避免使用or 关键字

-- 如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引

索引虽然好处很多，但过多的使用索引可能带来相反的问题，索引也是有缺点的：

• 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，如对表进行INSERT,UPDATE和DELETE。因为更新表时，mysql不仅要保存数据，还要保存一下索引文件
• 建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在要给大表上建了多种组合索引，索引文件会膨胀很宽

索引只是提高效率的一个方式，如果mysql有大数据量的表，就要花时间研究建立最优的索引，或优化查询语句。

尽可能的使用主键查询，因为主键查询不会触发回表查询，能节省一部分时间，变相提高了查询的性能。

使用索引时，有一些技巧

1. 索引不会包含有NULL的列
   只要列中包含有NULL值，都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。

2. 使用短索引
   对串列进行索引，如果可以就应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个char（255）的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是唯一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

3. 索引列排序
   mysql一张表查询只能用到一个索引。因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作，尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列建复合索引。这一点是很多程序猿容易忽略的，如where子句的字段建了索引，排序的字段建了索引，但是分开建的，以为会走索引，其实这样的话排序的字段不会使用索引的，除非建复合索引，切记。

4. like语句操作
   一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，注意正确的使用方式。like ‘%aaa%’不会使用索引，而like ‘aaa%’可以使用索引。

5. 不要在列上进行运算

6. 不使用NOT IN 、<>、！=操作，但<,<=，=，>,>=,BETWEEN,IN是可以用到索引的。

7. 索引要建立在经常进行select操作的字段上。
   这是因为，如果这些列很少用到，那么有无索引并不能明显改变查询速度。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。

8. 索引要建立在值比较唯一的字段上。

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

10. 在where和join中出现的列需要建立索引。

11. where的查询条件里有不等号(where column != …),mysql将无法使用索引。

12. 如果where字句的查询条件里使用了函数(如：where DAY(column)=…),mysql将无法使用索引。

13. 在join操作中(需要从多个数据表提取数据时)，mysql只有在主键和外键的数据类型相同时才能使用索引，否则即使建立了索引也不会使用。这一点很容易忽略，切记，切记，切记！

14. 在进行联表查询时，建立关联的表的字段类型最好一样且长度一致，这样能更好的发挥索引的作用。

15. 组合索引时切记此条约束：组合索引中有多个字段，其中一个字段是有范围判断，则需将此字段在最后面。如

    ALTER TABLE USER_DEMO ADD INDEX name_age (NAME,AGE);

    因为age会有范围判断，则建组合索引时将AGE字段放在后面。
    简单总结这一条规则就是范右无索（范围查询右边无法使用索引）。

16. 字符集字段比较，UTF8与UTF-BIN联合查询是不能走索引的。

    如某张表的order_no字段类型为varchar(50),另一张表的order_no字段类型为varchar(50) COLLATE utf8_BIN。则此时联合查询时不能走索引的，切记。
    即两张表的字段类型如下：

    `order_no` varchar(50) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '订单号';
    `order_no` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '订单号';

17. 以下几种情况不适合建索引：

    • 表记录太少
    • 经常插入、删除、修改的表
    • 更新非常频繁的字段不适合创建索引
    • 数据重复且分布平均的表字段。如一个表有10万行记录，其中字段column1只有A和B两种值，且每个值的分布概率大约为50%，那么对这种表column1字段建索引一般不会提高数据库的查询速度。
    • 较频繁的查询字段应该创建索引
    • 唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使该字段频繁作为查询条件

18. 给表创建主键，对于没有主键的表，在查询和索引定义上有一定的影响。

19. 避免表字段为null，建议设置默认值（如int类型设置默认值为0），这样在索引查询上，效率会高很多。

20. 关于order by的索引问题重点说下:

    • 无条件查询如果只有order by create_time，即便create_time上有索引，也不会使用到。
      因为优化器认为走二级索引再去回表成本比全表扫描排序更高，所以选择走全表扫描。

    • 无条件查询但是order by create_time limit m，如果m值较小，是可以走索引的。
      因为优化器认为根据索引有序性去回表查数据，然后得到m条数据，就可以终止循环，
      那么成本比全表扫描小，则选择走二级索引。
      即便没有二级索引，mysql针对order by limit也做了优化，采用堆排序。

    • order by排序分为file sort和index，index的效率更高。但以下情况不会使用index排序：

      • 检查的行数过多，并且没有使用覆盖索引
      • 使用了多个索引，mysql一次只会采用一个索引
      • where和order by使用了不同的索引，与上一条类似
      • order by中加入了非索引列，且非索引列不在where中
      • 当使用left join，使用右边的表字段排序

21. 优化子查询

    尽量使用join语句来替代子查询。因为子查询是嵌套查询，而嵌套查询会新建一张临时表，而临时表的创建和销毁会占用一定的系统资源，也花费一定的时间。但join语句并不会创建临时表，因此性能会高一点。

22. 留意查询结果集

    尽量使用小表驱动大表的方式进行查询。也就是如果B表的数据小于A表的数据，那执行的顺序就是先查B表再查A表。

23. 适当增加冗余字段

    增加冗余字段可以减少大量的连表查询，因为多张表的连表查询性能很低，所以可以适当的增加冗余字段，以减少多张表的关联查询，这就是用空间换时间的优化策略。

参考：

• http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/explain-output.html
• https://www.cnblogs.com/wd326150354/p/11022093.html