MySQL创建索引

本文介绍了数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。分析了如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。

注：

[1]索引不是万能的！

索引可以加快数据检索操作，但会使数据修改操作变慢。每修改数据记录，索引就必须刷新一次。为了在某种程序上弥补这一缺陷，许多SQL命令都有一个 DELAY_KEY_WRITE项。这个选项的作用是暂时制止MySQL在该命令每插入一条新记录和每修改一条现有之后立刻对索引进行刷新，对索引的刷新 将等到全部记录插入/修改完毕之后再进行。在需要把许多新记录插入某个数据表的场合，DELAY_KEY_WRITE选项的作用将非常明显。

[2]另外，索引还会在硬盘上占用相当大的空间。

因此应该只为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引。注意，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。

从理论上讲，完全可以为数据表里的每个字段分别建一个索引，但MySQL把同一个数据表里的索引总数限制为16个。

1. InnoDB数据表的索引

与MyISAM数据表相比，索引对InnoDB数据的重要性要大得多。在InnoDB数据表上，索引对InnoDB数据表的重要性要在得多。在 InnoDB数据表上，索引不仅会在搜索数据记录时发挥作用，还是数据行级锁定机制的苊、基础。”数据行级锁定”的意思是指在事务操作的执行过程中锁定正 在被处理的个别记录，不让其他用户进行访问。这种锁定将影响到(但不限于)SELECT…LOCK IN SHARE MODE、SELECT…FOR UPDATE命令以及INSERT、UPDATE和DELETE命令。

出于效率方面的考虑，InnoDB数据表的数据行级锁定实际发生在它们的索引上，而不是数据表自身上。显然，数据行级锁定机制只有在有关的数据表有一个合适的索引可供锁定的时候才能发挥效力。

2. 限制

如果WEHERE子句的查询条件里有不等号(WHERE coloum != …)，MySQL将无法使用索引。

类似地，如果WHERE子句的查询条件里使用了函数(WHERE DAY(column) = …)，MySQL也将无法使用索引。

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。

如果WHERE子句的查询条件里使用比较操作符LIKE和REGEXP，MySQL只有在搜索模板的第一个字符不是通配符的情况下才能使用索引。比 如说，如果查询条件是LIKE ‘abc%’，MySQL将使用索引；如果查询条件是LIKE ‘�c’，MySQL将不使用索引。

在ORDER BY操作中，MySQL只有在排序条件不是一个查询条件表达式的情况下才使用索引。(虽然如此，在涉及多个数据表查询里，即使有索引可用，那些索引在加快ORDER BY方面也没什么作用)

如果某个数据列里包含许多重复的值，就算为它建立了索引也不会有很好的效果。比如说，如果某个数据列里包含的净是些诸如”0/1″或”Y/N”等值，就没有必要为它创建一个索引。

 

二，优化mysql：

[mysqld]

port = 3306

socket = /var/lib/mysql/mysql.sock

skip-locking

key_buffer = 16K

max_allowed_packet = 1M

table_cache = 4

sort_buffer_size = 64K

read_buffer_size = 256K

read_rnd_buffer_size = 256K

net_buffer_length = 2K

thread_stack = 64K

skip-bdb

skip-innodb

[mysqldump]

quick

max_allowed_packet = 16M

[mysql]

no-auto-rehash

#safe-updates

[isamchk]

key_buffer = 8M

sort_buffer_size = 8M

[myisamchk]

key_buffer = 8M

sort_buffer_size = 8M

[mysqlhotcopy]

interactive-timeout

一、索引

1、索引分单列索引和组合索引
　　单列索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。
　　组合索引：即一个索包含多个列。

 

2，复合索引
　　比如有一条语句是这样的：select * from users where area=’beijing’ and age=22;
　 　如 果我们是在area和age上分别创建单个索引的话，由于mysql查询每次只能使用一个索引，所以虽然这样已经相对不做索引时全表扫描提高了很多效率， 但是如果在area、age两列上创建复合索引的话将带来更高的效率。如果我们创建了(area, age, salary)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀 特性。因此我们在创建复合索引时应该将最常用作限制条件的列放在最左边，依次递减。

3，索引不会包含有NULL值的列
　　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。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

4，使用短索引
　　对串列进行索引，如果可能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，多数值是惟一的，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。

5，排序的索引问题
　　mysql查询只使用一个索引，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创建复合索引。

 

6，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，如何使用也是一个问题。like “�a%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

7，不要在列上进行运算
　 　select * from users where YEAR(adddate)<2007;将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成select * from users where adddate<‘2007-01-01’;

8，不使用NOT IN和<>操作
　　NOT IN和<>操作都不会使用索引将进行全表扫描。NOT IN可以NOT EXISTS代替，id<>3则可使用id>3 or id<3来代替。

二、全文索引

文本字段上的普通索引只能加快对出现在字段内容最前面的字符串(也就是字段内容开头的字符)进行检索操作。如果字段里存放的是由几个、甚至是多个单 词构成的较大段文字，普通索引就没什么作用了。这种检索往往以LIKE %word%的形式出现，这对MySQL来说很复杂，如果需要处理的数据量很大，响应时间就会很长。

这类场合正是全文索引(full-text index)可以大显身手的地方。在生成这种类型的索引时，MySQL将把在文本中出现的所有单词创建为一份清单，查询操作将根据这份清单去检索有关的数 据记录。全文索引即可以随数据表一同创建，也可以等日后有必要时再使用下面这条命令添加：ALTER TABLE tablename ADD FULLTEXT(column1, column2) 有了全文索引，就可以用SELECT查询命令去检索那些包含着一个或多个给定单词的数据记录了。

下面是这类查询命令的基本语法：

SELECT * FROM tablename WHERE MATCH(column1, column2) AGAINST(’word1′, ‘word2′, ‘word3′)

上面这条命令将把column1和column2字段里有word1、word2和word3的数据记录全部查询出来。

注解：InnoDB数据表不支持全文索引。

 

 

 

二、测试 索引（index） 用法
　　1、对复合索引的测试
　　1. 对 juren_cards 表 在 card_num 和 type_id 字段上建立 复合索引，即：create index index_c on juren_cards(card_num, type_id)
　　即：将产生索引：(card_num, type_id) 和 (card_num) 两个子索引
　　比较：没有索引时候，耗时：0.0193m
　　a、单表查询：
　　当 sql 是 ：where card='XX' and type_id = 'XX'
　　耗时：0.0006m 提高30倍
　　当 sql 是 ：where type_id = 'XX' and card='XX'
　　耗时：0.0006m 提高30倍，
　　结论：复合索引建立成功后，查询的速度与复合索引的字段在 查询语句中where 中的先后次序 没有关系。

　　2. 在 1 的基础上，对 juren_card_sales 表 在 card_num 字段上 建立索引
　　即：create index index_cs on juren_card_sales(card_num)
　　联表查询1：
　　SELECT c.*,s.* FROM `juren_cards` as c
　　left join juren_card_sales as s on s.card_num=c.card_num
　　where s.card_num='XQ1T005T202616BJ'
　　比较：当 juren_card_sales 表没有建立索引 index_cs 的时候，耗时：0.0173m
　　建立后：耗时 0.0010m 提高 17倍
　　结论：暂时 看不出来
　　联表查询2：
　　SELECT c.*,s.* FROM `juren_cards` as c
　　left join juren_card_sales as s on s.card_num=c.card_num
　　where c.id<=1000
　　比较：当 juren_card_sales 表没有建立索引 index_cs 的时候，耗时：0.4952m
　　建立后：耗时 0.0020m 提高 250倍
　　结论：联表的时候，对于 on 后的条件，可以对互联的表建立适当的索引，将会大大提高效率。

　　联表查询3：
　　SELECT c.*, s.sales_type,d.caption AS claimerDeptCaption FROM juren_cards AS c
　　LEFT JOIN juren_card_sales AS s ON c.card_num = s.card_num
　　LEFT JOIN juren_depts AS d ON d.id=c.claimer_dept_id
　　WHERE 1 = 1
　　比较：当 juren_card_sales 表没有建立索引 index_cs 的时候，耗时：0.1645m
　　建立后：耗时 0.0018m 提高近 100倍
　　结论：联表的时候，对于 on 后的条件，可以对互联的表建立适当的索引，将会大大提高效率。

 

三、最左前缀原则

通过实例理解单列索引、多列索引以及最左前缀原则

实例：现在我们想查出满足以下条件的用户id：
mysql>SELECT ｀uid｀ FROM people WHERE lname｀='Liu'  AND ｀fname｀='Zhiqun' AND ｀age｀=26
因为我们不想扫描整表，故考虑用索引。

单列索引：
ALTER TABLE people ADD INDEX lname (lname);
将lname列建索引，这样就把范围限制在lname='Liu'的结果集1上，之后扫描结果集1，产生满足fname='Zhiqun'的结果集2，再扫描结果集2，找到 age=26的结果集3，即最终结果。

由 于建立了lname列的索引，与执行表的完全扫描相比，效率提高了很多，但我们要求扫描的记录数量仍旧远远超过了实际所需 要的。虽然我们可以删除lname列上的索引，再创建fname或者age 列的索引，但是，不论在哪个列上创建索引搜索效率仍旧相似。

2.多列索引：
ALTER TABLE people ADD INDEX lname_fname_age (lame,fname,age);
为了提高搜索效率，我们需要考虑运用多列索引,由于索引文件以B－Tree格式保存，所以我们不用扫描任何记录，即可得到最终结果。

注：在mysql中执行查询时，只能使用一个索引，如果我们在lname,fname,age上分别建索引,执行查询时，只能使用一个索引，mysql会选择一个最严格(获得结果集记录数最少)的索引。

3.最左前缀：顾名思义，就是最左优先，上例中我们创建了lname_fname_age多列索引,相当于创建了(lname)单列索引，(lname,fname)组合索引以及(lname,fname,age)组合索引。

注：在创建多列索引时，要根据业务需求，where子句中使用最频繁的一列放在最左边。

来源：http://blog.csdn.net/liangpz521/article/details/7765009

 

例子：

CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)
这个语句建立了一个名为mycolumn_index的索引。你可以给一个索引起任何名字，但你应该在索引名中包含所索引的字段名，这对你将来弄清楚建立该索引的意图是有帮助的。
注意：
在本书中你执行任何SQL语句，都会收到如下的信息：
This command did not return data,and it did not return any rows
这说明该语句执行成功了。
索引mycolumn_index对表mytable的mycolumn字段进行。这是个非聚簇索引，也是个非唯一索引。（这是一个索引的缺省属性）
如果你需要改变一个索引的类型，你必须删除原来的索引并重建 一个。建立了一个索引后，你可以用下面的SQL语句删除它：
DROP INDEX mytable.mycolumn_index
注意在DROP INDEX 语句中你要包含表的名字。在这个例子中，你删除的索引是mycolumn_index，它是表mytable的索引。
要建立一个聚簇索引，可以使用关键字CLUSTERED。）记住一个表只能有一个聚簇索引。（这里有一个如何对一个表建立聚簇索引的例子：
CREATE CLUSTERED INDEX mycolumn_clust_index ON mytable(mycolumn)
如果表中有重复的记录，当你试图用这个语句建立索引时，会出现错误。但是有重复记录的表也可以建立索引；你只要使用关键字ALLOW_DUP_ROW把这一点告诉SQL Sever即可：
CREATE CLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn)
WITH ALLOW_DUP_ROW
这个语句建立了一个允许重复记录的聚簇索引。你应该尽量避免在一个表中出现重复记录，但是，如果已经出现了，你可以使用这种方法。
要对一个表建立唯一索引，可以使用关键字UNIQUE。对聚簇索引和非聚簇索引都可以使用这个关键字。这里有一个例子：
CREATE UNIQUE COUSTERED INDEX myclumn_cindex ON mytable(mycolumn)
这是你将经常使用的索引建立语句。无论何时，只要可以，你应该尽量对一个对一个表建立唯一聚簇索引来增强查询操作。
最后，要建立一个对多个字段的索引——复合索引——在索引建立语句中同时包含多个字段名。下面的例子对firstname和lastname两个字段建立索引：
CREATE INDEX name_index ON username(firstname,lastname)
这个例子对两个字段建立了单个索引。在一个复合索引中，你最多可以对16个字段进行索引。
用事务管理器建立索引
用事务管理器建立索引比用SQL语句容易的多。使用事务管理器，你可以看到已经建立的索引的列表，并可以通过图形界面选择索引选项。
使用事务管理器你可以用两种方式建立索引：使用Manage Tables窗口或使用Manage Indexes窗口。
要用Manage Tables 窗口建立一个新索引，单击按钮Advanced Options(它看起来象一个前面有一加号的表)。这样就打开了Advanced Options对话框。这个对话框有一部分标名为Primary Key。
要建立一个新索引，从下拉列表中选择你想对之建立索引的字段名。如果你想建立一个对多字段的索引，你可以选择多个字段名。你还可以选择索引是聚簇的还是非聚簇的。在保存表信息后，索引会自动被建立。在Manage Tables窗口中的字段名旁边，会出现一把钥匙。
你已经为你的表建立了“主索引”。主索引必须对不包含空值的字段建立。另外，主索引强制一个字段成为唯一值字段。
要建立没有这些限制的索引，你需要使用Manage Indexes窗口。从菜单中选择Manage|Indexes，打开Manage Indexes 窗口。在Manage Indexes 窗口中，你可以通过下拉框选择表和特定的索引。（见图11.2）。要建立一个新索引，从Index下拉框中选择New Index.，然后就可以选择要对之建立索引的字段。单击按钮Add，把字段加人到索引中。
你可以为你的索引选择许多不同的选项。例如，你可以选择该索引是聚簇的还是非聚簇的。你还可以指定该索引为唯一索引。设计好索引后，单击按钮Build，建立该索引。
注意：
唯一索引是指该字段不能有重复的值，而不是只能建立这一个索引。