mysql索引的建立和使用

一、索引的概念        索引就是加快检索表中数据的方法。数据库的索引类似于书籍的索引。在书籍中，索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息。在数据库中，索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据，而不必扫描整个数据库。

二、索引的特点    1.索引可以加快数据库的检索速度     2.索引降低了数据库插入、修改、删除等维护任务的速度     3.索引创建在表上，不能创建在视图上     4.索引既可以直接创建，也可以间接创建     5.可以在优化隐藏中，使用索引     6.使用查询处理器执行SQL语句，在一个表上，一次只能使用一个索引     7.其他

三、索引的优点    1.创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性    2.大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因    3.加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。    4.在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。    5.通过使用索引，可以在查询的过程中使用优化隐藏器，提高系统的性能。

四、索引的缺点    1.创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加    2.索引需要占物理空间，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，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大    3.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度

五、索引分类    1.直接创建索引和间接创建索引    直接创建索引： CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)    间接创建索引：定义主键约束或者唯一性键约束，可以间接创建索引    2.普通索引和唯一性索引    普通索引：CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)    唯一性索引：保证在索引列中的全部数据是唯一的，对聚簇索引和非聚簇索引都可以使用    CREATE UNIQUE COUSTERED INDEX myclumn_cindex ON mytable(mycolumn)    3.单个索引和复合索引    单个索引：即非复合索引    复合索引：又叫组合索引，在索引建立语句中同时包含多个字段名，最多16个字段    CREATE INDEX name_index ON username(firstname,lastname)    4.聚簇索引和非聚簇索引(聚集索引，群集索引)   聚簇索引：物理索引，与基表的物理顺序相同，数据值的顺序总是按照顺序排列    CREATE CLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn) WITH    ALLOW_DUP_ROW(允许有重复记录的聚簇索引)   非聚簇索引：CREATE UNCLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn)

六、索引的使用   1.当字段数据更新频率较低，查询使用频率较高并且存在大量重复值是建议使用聚簇索引    2.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引    3.复合索引的前导列一定好控制好，否则无法起到索引的效果。如果查询时前导列不在查询条件中则该复合索引不会被使用。前导列一定是使用最频繁的列    4.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘积最小为最佳方案    5.where子句中对列的任何操作结果都是在sql运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被sql优化器优化，使用索引，避免表搜索(例：select * from record where substring(card_no,1,4)=’5378’ && select * from record where card_no like ’5378%’)任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边    6.where条件中的’in’在逻辑上相当于’or’，所以语法分析器会将in ('0','1')转化为column='0' or column='1'来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果相加，这样可以利用column上的索引；但实际上它却采用了"or策略"，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用column上索引，并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响。in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引    7.要善于使用存储过程，它使sql变得更加灵活和高效 索引使用原则：

1、使用索引来更快地遍历表。 缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的。在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上。合理的索引设计要建立在 对各种查询的分析和预测上。一般来说： a.有大量重复值、且经常有范围查询（ > ,< ，> =,< =）和order by、group by发生的列，可考 虑建立群集索引； b.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引； c.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。索引虽有助于提高性能但不是索引越多越好，恰好相反过多的索引会导致系统低效。用户在表中每加进一个索引，维护索引集合就要做相应的更新工作。 2、在海量查询时尽量少用格式转换。 3、ORDER BY和GROPU BY使用ORDER BY和GROUP BY短语，任何一种索引都有助于SELECT的性能提高。 7、任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。 4、IN、OR子句常会使用工作表，使索引失效。如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开。拆开的子句中应该包含索引。

Sql的优化原则2： 1、只要能满足你的需求，应尽可能使用更小的数据类型：例如使用MEDIUMINT代替INT 2、尽量把所有的列设置为NOT NULL，如果你要保存NULL，手动去设置它，而不是把它设为默认值。 3、尽量少用VARCHAR、TEXT、BLOB类型 4、如果你的数据只有你所知的少量的几个。最好使用ENUM类型 5、正如graymice所讲的那样，建立索引。 以下是我做的一个实验，可以发现索引能极大地提高查询的效率：

我有一个会员信息表users，里边有37365条用户记录：

在不加索引的时候进行查询： sql语句A: select * from users where username like ’%许%’; 在MySQL-Front中的8次查询时长为：1.40,0.54,0.54,0.54,0.53,0.55,0.54 共找到960条记录

sql语句B: select * from users where username like ’许%’; 在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.53,0.53,0.53,0.54,0.53,0.53,0.54,0.54 共找到836条记录

sql语句C: select * from users where username like ’%许’; 在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.51,0.51,0.52,0.52,0.51,0.51,0.52,0.51 共找到7条记录

为username列添加索引: create index usernameindex on users(username(6));

再次查询： sql语句A: select * from users where username like ’%许%’; 在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.35,0.34,0.34,0.35,0.34,0.34,0.35,0.34 共找到960条记录

sql语句B: select * from users where username like ’许%’; 在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.06,0.07,0.07,0.07,0.07,0.07,0.06,0.06 共找到836条记录

sql语句C: select * from users where username like ’%许’; 在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.32,0.31,0.31,0.32,0.31,0.32,0.31,0.31 共找到7条记录

在实验过程中，我没有另开任何程序，以上的数据说明在单表查询中，建立索引的可以极大地提高查询速度。 另外要说的是如果建立了索引，对于like ’许%’类型的查询，速度提升是最明显的。因此，我们在写sql语句的时候也尽量采用这种方式查询。

对于多表查询我们的优化原则是：

尽量将索引建立在：left join on/right join on ...　＋条件，的条件语句中所涉及的字段上。

多表查询比单表查询更能体现索引的优势。

6、索引的建立原则： 如果一列的中数据的前缀重复值很少，我们最好就只索引这个前缀。Mysql支持这种索引。我在上面用到的索引方法就是对username最左边的6个字符进行索引。索引越短，占用的

磁盘空间越少，在检索过程中花的时间也越少。这方法可以对最多左255个字符进行索引。

在很多场合，我们可以给建立多列数据建立索引。

索引应该建立在查询条件中进行比较的字段上，而不是建立在我们要找出来并且显示的字段上

7、限制索引的使用的避归。7.1  IN、OR子句常会使用工作表，使索引失效。如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开。拆开的子句中应该包含索引。这句话怎么理解决，请举个例子

例子如下: 如果在fields1和fields2上同时建立了索引，fields1为主索引 以下sql会用到索引 select * from tablename1 where fields1=’value1’ and fields2=’value2’ 以下sql不会用到索引 select * from tablename1 where fields1=’value1’ or fields2=’value2’ 7.2 使用IS NULL 或IS NOT NULL         使用IS NULL 或IS NOT NULL同样会限制索引的使用。因为NULL值并没有被定义。在SQL语句中使用NULL会有很多的麻烦。因此建议开     发人员在建表时，把需要索引的列设成NOT NULL。如果被索引的列在某些行中存在NULL值，就不会使用这个索引（除非索引是一个位图索引，关于位图索引在稍后在详细讨论）。

7.3 使用函数如果不使用基于函数的索引，那么在SQL语句的WHERE子句中对存在索引的列使用函数时，会使优化器忽略掉这些索引。下面的查询不会使用索引（只要它不是基于函数的索引）   select empno,ename,deptno          from   emp          where  trunc(hiredate)='01-MAY-81';          把上面的语句改成下面的语句，这样就可以通过索引进行查找。          select empno,ename,deptno          from   emp          where  hiredate<(to_date('01-MAY-81')+0.9999);

7.4 比较不匹配的数据类型比较不匹配的数据类型也是比较难于发现的性能问题之一。注意下面查询的例子，account_number是一个VARCHAR2类型，在account_number字段上有索引。下面的语句将执行全表扫描。         select bank_name,address,city,state,zip         from   banks         where  account_number = 990354;         Oracle可以自动把where子句变成to_number(account_number)=990354，这样就限制了索引的使用,改成下面的查询就可以使用索引：         select bank_name,address,city,state,zip         from   banks         where  account_number ='990354';     特别注意：不匹配的数据类型之间比较会让Oracle自动限制索引的使用，即便对这个查询执行Explain Plan也不能让您明白为什么做了一               次“全表扫描”。

补充: 1.索引带来查询上的速度的大大提升,但索引也占用了额外的硬盘空间(当然现在一般硬盘空间不成问题),而且往表中插入新记录时索引也要随着更新这也需要一定时间. 有些表如果经常insert,而较少select,就不用加索引了.不然每次写入数据都要重新改写索引,花费时间; 这个视实际情况而定,通常情况下索引是必需的. 2.我在对查询效率有怀疑的时候,一般是直接用Mysql的Explain来跟踪查询情况. 你用Mysql-Front是通过时长来比较,我觉得如果从查询时扫描字段的次数来比较更精准写。