标签：mysql 索引 规则
1、mysql索引（基础与规则）
索引规则：
一、 MySQL建表，字段需设置为非空，需设置字段默认值。
二、 MySQL建表，字段需NULL时，需设置字段默认值，默认值不为NULL。
三、 MySQL建表，如果字段等价于外键，应在该字段加索引。
四、 MySQL建表，不同表之间的相同属性值的字段，列类型，类型长度，是否非空，是否默认值，需保持一致，否则无法正确使用索引进行关联对比。
五、 MySQL使用时，一条SQL语句只能使用一个表的一个索引。所有的字段类型都可以索引，多列索引的属性最多15个。
六、 如果可以在多个索引中进行选择，MySQL通常使用找到最少行的索引，索引唯一值最高的索引。
七、 建立索引index（part1,part2,part3）,相当于建立了index(part1),index(part1,part2)和index（part1,part2,part3）三个索引。
八、 MySQL针对like语法必须如下格式才使用索引：SELECT * FROM t1 WHERE key_col LIKE ‘ab%‘ ；
九、 SELECT COUNT(*) 语法在没有where条件的语句中执行效率没有SELECT COUNT(col_name)快，但是在有where条件的语句中执行效率要快。
十、 在where条件中多个and的条件中，必须都是一个多列索引的key_part属性而且必须包含key_part1。各自单一索引的话，只使用遍历最少行的那个索引。
十一、 在where条件中多个or的条件中，每一个条件，都必须是一个有效索引。
十二、 ORDER BY 后面的条件必须是同一索引的属性，排序顺序必须一致（比如都是升序或都是降序）。
十三、 所有GROUP BY列引用同一索引的属性，并且索引必须是按顺序保存其关键字的。
十四、 JOIN 索引，所有匹配ON和where的字段应建立合适的索引。
十五、 对智能的扫描全表使用FORCE INDEX告知MySQL，使用索引效率更高。
十六、 定期ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布 。
十七、 定期使用慢日志检查语句，执行explain，分析可能改进的索引。
十八、 条件允许的话，设置较大的key_buffer_size和query_cache_size的值（全局参数），和sort_buffer_size的值（session变量，建议不要超过4M）。
首先分析项目的数据表，都会有什么样的操作，比如产品列表，会按照分类、品牌等做where，按照时间、价格等排序(order by)，所以做索引，个人觉得应该是按照业务逻辑去做。
索引类型：
(1) 普通索引
最简单的索引方式，没有太多的约束，创建方式如下：
创建：create index indexname on tablename(column(length));如果是字符型的字段，要指定length
(建表时指定)create table tablename ([….],index [indexname] (column(length));
修改：alter tablename add index [indexname] on (column(length))
删除：drop index indexname on tablename
(2) 唯一索引
和普通索引的区别就是列值要唯一，允许有空值。（组合索引那组合后的列值也必须唯一）
创建：create unique index indexname on tablename (column(length))
(健表时指定)create table ([….],unique [indexname] (column(length)))
修改：alter tablename add unique [indexname] on (column(length))
(3) 主键索引
主键索引就比较清晰了，大家经常用到，只需要记住两个概念就行了，不能为空，列值唯一。
当然了，还有就是一个表只能有一个主键。
(4) 全文索引
Mysql3.23开始支持全文索引，在项目中还真没用过，都用了sphinx全文检索了。所以在此不赘述了。
单列索引和组合索引
为了描述这两个概念，我们首先建一张测试表
Create table student(
Id int not null auto_increment primary key,
Name char(100) not null,
Age tinyint not null,
Score tinyint not null default 0
)engine=myisam default charset=gbk;
测试表名为student,字段name是名字，age是年龄，score是成绩。
现在有这么一条查询语句：select id from student where name=’arkulo’ and age=20 and score=90;
首先分析单列索引：
如果在name、age和score的每个字段上建立索引，那就会产生三个结果集，然后再取其交集，最后在得出查询结果
组合索引：
Alter table student add index name_age_score on (name(10),age,score);
建立组合索引，其中name(10)，只提取名称的前部分，既能减少索引文件的体积，又能加快插入操作。
有了组合索引，就相当于有了如下三个索引：
(name,age,socre)
(name,age)
(name)
这也就是通常所说的“最左前缀”的概念，其实说简单点就是要按照索引的顺序进行排列
如果有了这个组合索引，那上面那条查询语句一次即可命中
什么时候用索引
首先mysql只对<,<=,=,>=,>,between,in,like使用索引，因此where和join(on)的时候就应该考虑到使用什么样的索引，而且要记住一条sql语句只能使用一个索引，比如有where和order by同时出现的时候，order by 即使用的是索引字段，他也不会走索引。
索引的弱点
(1) 加了索引之后，那insert、delete和update操作都要更新索引，会造成一些附加操作
(2) 索引是保存在物理文件(.MYI)里的，所以如果在一张大表上创建索引，势必会造成索引文件也比较大
表的主键、外键必须有索引；
数据量超过300的表应该有索引；
经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；
经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；
索引应该建在选择性高的字段上；
索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；
复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：
正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；
复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；
如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；
如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；
如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；
频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；
删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；
以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。一言以蔽之，索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。因为太多的索引 与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处：在表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。另外，过多的复合 索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更大。
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