MySQL索引介绍

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一、索引

　　索引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，然后直接获取即可。索引是表的目录，在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置，以此快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中。

我们对表的某个字段添加索引，会把这个字段的所有行都转换成数字按照B-tree的形式存放在索引表当中，如下：

                    30
 
        10                       40
 
   5         15            35             66
 
1   6     11    19      21      39     55     100

可以看到，对于索引表当中的每一个数字来说，所有比它小的数字都在它的左边，比它大的数字都在它右边。每一行存放的是2的n次方个数字。如果我们需要在1024条数据中找到想要的那一条，最多只需要查找10次就能查到。而如果没有建立索引，则可能需要查找1024次才能查到，这就是为什么索引能够提高查询速度的原因了。

二、索引的种类

MySQL中常见索引有：

• 普通索引：仅加速查询；
• 唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有null）；
• 主键索引：加速查询 + 列值唯一（不可以有null）；
• 组合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于使用多个单列索引组合搜索；

1、普通索引

普通索引仅有一个功能：加速查询

1 CREATE TABLE Student(
2     ID INT NOT NULL auto_increment PRIMARY KEY,
3     Name VARCHAR(20) NOT NULL,
4     Email VARCHAR(64) NOT NULL,
5     Extra text，
6     INDEX index_Name(Name)  // 普通索引
7 )

创建表+普通索引

1 CREATE INDEX index_Name ON Student(Name);
2 ALTER TABLE Student ADD INDEX index_Email(Email);

创建索引

1 DROP INDEX index_Name(索引名) on Student(表名);

删除索引

1 SHOW INDEX FROM Student(表名);

查看索引

注：如果创建索引的列是BLOB或TEXT类型，必须指定长度，如下：

1 CREATE INDEX index_Extra ON Student(Extra(32));

2、唯一索引
唯一索引有两个功能：加速查询 和 唯一约束（可含null）

1 CREATE TABLE Student(
2      ID INT NOT NULL auto_increment PRIMARY KEY,
3      Name VARCHAR(20) NOT NULL,
4      Email VARCHAR(64) NOT NULL,
5      Extra text,
6      UNIQUE unique_Name(Name)    // 唯一索引
7 )

创建表+唯一索引

1 CREATE UNIQUE INDEX unique_Email ON Student(Email);
2 ALTER TABLE Student ADD UNIQUE unique_Email(Email);

创建唯一索引

1 DROP INDEX unique_Email on Student;

删除唯一索引

3、主键索引

主键索引同样有两个功能：加速查询 和 唯一约束（不可含null）

 1 CREATE TABLE Student(
 2      ID INT NOT NULL auto_increment PRIMARY KEY,  // 主键索引
 3      Name VARCHAR(20) NOT NULL,
 4      Email VARCHAR(64) NOT NULL,
 5      Extra text
 6 )
 7 
 8 或
 9 
10 CREATE TABLE Student(
11     ID INT NOT NULL auto_increment,
12     Name VARCHAR(20) NOT NULL,
13     Email VARCHAR(64) NOT NULL,
14     Extra text,
15     PRIMARY KEY(ID)   // 主键索引
16 )

创建表+主键

1 ALTER TABLE Student ADD PRIMARY KEY(ID);

创建主键

1 ALTER TABLE Student DROP PRIMARY KEY;
2 ALTER TABLE Student MODIFY ID INT,DROP PRIMARY KEY;

删除主键

4、组合索引

组合索引是将n个列组合成一个索引，其应用场景为：频繁的同时使用n列来进行查询，如：where column1 = ‘Jack‘ and column2 = 666

普通组合索引

1 CREATE TABLE Student(
2     ID INT NOT NULL auto_increment PRIMARY KEY,
3     Name VARCHAR(20) NOT NULL,
4     Email VARCHAR(64) NOT NULL,
5     Extra text,
6     INDEX index_ID_Name(ID,Name)  // 组合索引
7 )

创建表+普通组合索引

1 CREATE INDEX index_ID_Name on Student(ID,Name);

创建普通组合索引

联合唯一索引

1 CREATE TABLE Student(
2     ID INT NOT NULL auto_increment PRIMARY KEY,
3     Name VARCHAR(20) NOT NULL,
4     Email VARCHAR(64) NOT NULL,
5     Extra text,
6     UNIQUE unique_index(ID,Name)
7 )

创建表+联合唯一索引

1 CREATE UNIQUE INDEX unique_ID_Name ON Student(ID,Name);
2 ALTER TABLE Student ADD UNIQUE unique_ID_Name(ID,Name);

创建联合唯一索引

如上创建组合索引之后，查询条件：

• ID and Name      -- 使用索引
• ID                      -- 使用索引
• Name                 -- 不使用索引

注：对于同时搜索n个条件时，组合索引的性能好于多个单一索引合并

1 DROP INDEX index_ID_Name on Student;

删除组合索引

三、使用索引和不使用索引

由于索引是为加速搜索而生，所以加上索引之后，查询速度会飞起来，下面我们来看一下对比

如下有一张student表中有100万条数据，ID列为主键索引，Name列为普通索引

无索引

有索引

从以上可以看出，因为Name列建立了普通索引而Email列未建索引，所以搜索速度Name列比Email快很多

四、SQL执行计划

使用 explain + 查询 SQL 能够显示 SQL 的执行信息参数，根据参考信息我们可以查看到该 SQL 是否命中索引，搜索了多少条数据等等信息，如下：

1、id

id列数字越大越先执行，如果说数字一样大，那么就从上往下依次执行，id列为null的就表示这是一个结果集，不需要使用它来进行查询。

2、select_type

• simple：表示不需要union操作或者不包含子查询的简单select查询。有连接查询时，外层的查询为simple，且只有一个；
• primary：一个需要union操作或者含有子查询的select，位于最外层的单位查询的select_type即为primary，且只有一个；
• union：union连接的两个select查询，第一个查询是dervied派生表，除了第一个表外，第二个以后的表select_type都是union；
• dependent union：与union一样，出现在union 或union all语句中，但是这个查询要受到外部查询的影响；
• union result：包含union的结果集，在union和union all语句中,因为它不需要参与查询，所以id字段为null；
• subquery：除了from字句中包含的子查询外，其他地方出现的子查询都可能是subquery；
• dependent subquery：与dependent union类似，表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响；
• derived：from字句中出现的子查询，也叫做派生表，其他数据库中可能叫做内联视图或嵌套select；

 3、table

显示的查询表名，如果查询使用了别名，那么这里显示的是别名，如果不涉及对数据表的操作，那么这显示为null，如果显示为尖括号括起来的<derived N>就表示这个是临时表，后边的N就是执行计划中的id，表示结果来自于这个查询产生。如果是尖括号括起来的<union M,N>，与<derived N>类似，也是一个临时表，表示这个结果来自于union查询的id为M,N的结果集。

4、type

依次从好到差：system，const，eq_ref，ref，fulltext，ref_or_null，unique_subquery，index_subquery，range，index_merge，index，ALL，除了all之外，其他的type都可以使用到索引，除了index_merge之外，其他的type只可以用到一个索引。

• system：表中只有一行数据或者是空表，且只能用于myisam和memory表。如果是Innodb引擎表，type列在这个情况通常都是all或者index；
• const：使用唯一索引或者主键，返回记录一定是1行记录的等值where条件时，通常type是const。其他数据库也叫做唯一索引扫描；
• eq_ref：出现在要连接过个表的查询计划中，驱动表只返回一行数据，且这行数据是第二个表的主键或者唯一索引，且必须为not null，唯一索引和主键是多列时，只有所有的列都用作比较时才会出现eq_ref；
• ref：不像eq_ref那样要求连接顺序，也没有主键和唯一索引的要求，只要使用相等条件检索时就可能出现，常见与辅助索引的等值查找。或者多列主键、唯一索引中，使用第一个列之外的列作为等值查找也会出现，总之，返回数据不唯一的等值查找就可能出现；
• fulltext：全文索引检索，要注意，全文索引的优先级很高，若全文索引和普通索引同时存在时，mysql不管代价，优先选择使用全文索引；
• ref_or_null：与ref方法类似，只是增加了null值的比较。实际用的不多；
• unique_subquery：用于where中的in形式子查询，子查询返回不重复值唯一值；
• index_subquery：用于in形式子查询使用到了辅助索引或者in常数列表，子查询可能返回重复值，可以使用索引将子查询去重；
• range：索引范围扫描，常见于使用>,<,is null,between ,in ,like等运算符的查询中；
• index_merge：表示查询使用了两个以上的索引，最后取交集或者并集，常见and ，or的条件使用了不同的索引，官方排序这个在ref_or_null之后，但是实际上由于要读取多个索引，性能可能大部分时间都不如range；
• index：索引全表扫描，把索引从头到尾扫一遍，常见于使用索引列就可以处理不需要读取数据文件的查询、可以使用索引排序或者分组的查询；
• all：这个就是全表扫描数据文件，然后再在server层进行过滤返回符合要求的记录；

5、possible_keys

查询可能使用到的索引都会在这里列出来。

6、key

查询真正使用到的索引，select_type为index_merge时，这里可能出现两个以上的索引，其他的select_type这里只会出现一个。

7、key_len

用于处理查询的索引长度，如果是单列索引，那就整个索引长度算进去，如果是多列索引，那么查询不一定都能使用到所有的列，具体使用到了多少个列的索引，这里就会计算进去，没有使用到的列，这里不会计算进去。留意下这个列的值，算一下你的多列索引总长度就知道有没有使用到所有的列了。要注意，mysql的ICP特性使用到的索引不会计入其中。另外，key_len只计算where条件用到的索引长度，而排序和分组就算用到了索引，也不会计算到key_len中。

8、ref

如果是使用的常数等值查询，这里会显示const，如果是连接查询，被驱动表的执行计划这里会显示驱动表的关联字段，如果是条件使用了表达式或者函数，或者条件列发生了内部隐式转换，这里可能显示为func。

9、rows

这里是执行计划中估算的扫描行数，不是精确值。

10、Extra

这个列可以显示的信息非常多，有几十种，常用的有：

• using index：查询时不需要回表查询，直接通过索引就可以获取查询的数据；
• using where：这意味着mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤，许多where条件里涉及索引中的列，当（并且如果）它读取索引时，就能被存储引擎检验，因此不是所有带where子句的查询都会显示“Using where”。有时“Using where”的出现就是一个暗示：查询可受益于不同的索引；
• using temporary：这意味着mysql在对查询结果排序时会使用一个临时表；
• using filesort：排序时无法使用到索引时，就会出现这个。常见于order by和group by语句中；
• Range checked for each record(index map: N)：这个意味着没有好用的索引，新的索引将在联接的每一行上重新估算，N是显示在possible_keys列中索引的位图，并且是冗余的；

五、正确使用索引

数据库表中添加索引后确实能加快查询速度，但前提必须是正确的使用索引来查询，如果以错误的方式使用，则即使建立索引也会不奏效。

我们还是以上面这张 student 表来做示例，ID列建立了主键索引，Name列建立了普通索引，Email列和Extra列未建索引。

以下这几种情况是常见的查询未能命中索引：

1、like

从上图可以看到，当我们使用 like 进行模糊查找时，百分号（%）在最左侧时，查询未命中索引。然后我们再试试把百分号放到最右边，如下：

这时我们发现，查询命中索引了，type 为 range ，rows 为 1，查询速度会得到很大的提高。所以我们建议当一定要使用模糊查询时，百分号（%）放在最右边可以加快查询速度。

2、使用函数

从上图可以看到，我们使用函数对已经建立的索引的列进行计算或转换的时候，查询语句不能命中索引。如果一定要用，建议计算或转换右边的值，如下：

3、or

当or条件中有未建立索引的列时，不能命中索引，如下：

如果两个条件都建立了索引，则能够命中索引，type为index_merge，如下：

但是，下面这种情况也同样能命中索引，如下：

4、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，不然也不能命中索引，如下：

因为 Name 列是 varchar 类型，所以查询条件中一定要用引号括起来。

5、不等于（!=）

对于普通索引和唯一索引来说，查询条件使用了不等于（!=），则不能命中索引，如下：

普通索引

唯一索引

如果是主键，则还是会走索引，如下：

6、大于（>）

对于普通索引和唯一来说，查询条件使用了大于号（>），则不能命中索引，如下：

普通索引

唯一索引

但如果是主键索引，或者是创建索引的列是整数类型（不管是普通索引还是唯一索引），则还是会走索引，如下：

普通索引

唯一索引

主键索引

7、order by

根据索引排序时候，查询的列如果没建索引，则不走索引，如下：

查询的列如果建立了索引，则会走索引，如下：

如果是主键，则会走索引，如下：

8、组合索引

如果组合索引为：（Name,Email），如下：

• name and email        -- 使用索引
• name                       -- 使用索引
• email                       -- 不使用索引

9、其他注意事项

• 避免使用select * ；
• 使用count(1)或count(列) 代替 count(*)；
• 如果字段是固定长度，创建表时尽量使用 char 而不要使用 varchar；
• 创建表时定长的放前面，不定长的放后面；
• 使用组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时）；
• 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)；
• 尽量使用短索引，创建索引的列是BLOB或TEXT类型，必须指定长度。这时创建索引时尽量短；
• 连表时注意两张表的字段类型要一致；
• 索引散列值（重复多）不适合建索引，例：性别不适合；
• 频繁进行【增/删/改】的表不适合创建索引；频繁进行查询操作的表才适合创建索引。

六、limit分页

我们在使用 limit 做查询分页时，随着页数的增加，需要检索的数据越来越多，自然查询的速度就越来越慢，如下：

检索 10000 条数据，展示它之后的10条数据，用时 0.01 秒。

检索 1000000 条数据，展示它之后的10条数据（因该表只有1000001条数据，所以只展示一条数据），用时 0.69 秒。

如何解决这个问题呢？只要我们加一个查询条件，就能加快查询速度，如下：

我们再来看以下以上两种方式的执行计划，如下：

很明显，下面这种方式命中了索引，大大加快了查询速度。

对于系统中的 “上一页” 和 “下一页” 的功能，是如何实现的呢？

只要我们获取到当页第一条数据和最后一条数据的 ID，根据当页第一条数据的 ID 来查询上一页数据，根据最后一条数据的 ID 来查询下一页数据，如下：

MySQL索引介绍

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