索引的創(chuàng)建很簡(jiǎn)單，可以網(wǎng)上查下相關(guān)信息，在這里只是說(shuō)下索引需要注意的地方，索引分為很多不同的類型，一般咱們說(shuō)的是B_Tree索引，這里就只說(shuō)B_Tree，如果是哈希索引，可以網(wǎng)上找相關(guān)資料。
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.B_Tree適用于：
1.全值匹配
全值匹配是指和索引中的所有列進(jìn)行匹配。
2.匹配最左前綴
匹配左左前綴即只使用索引的第一列
3.匹配列前綴
匹配某一列開頭部分（指的第一列）。
4.匹配范圍值
5.精確匹配某一列并范圍匹配另一列
6.只訪問(wèn)索引的查詢
只需訪問(wèn)索引，無(wú)需訪問(wèn)數(shù)據(jù)行。
.B_Tree限制
1.如果不是按照索引的最左列開始查找，則無(wú)法使用索引。
2.不能跳過(guò)索引中的列。
3.如果查詢中有某個(gè)列的范圍查詢，則其右邊左右列無(wú)法使用索引優(yōu)化查找。
在實(shí)際開發(fā)中使用數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，難免會(huì)遇到一些大表數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢時(shí)，有時(shí)候SQL會(huì)查詢得特別慢，這時(shí)候，有經(jīng)驗(yàn)的老師傅會(huì)告訴你，你看一下哪幾個(gè)字段查的多，加一個(gè)索引就好了。
那么，怎么合理地建立索引呢？這里分享一下我的一些經(jīng)驗(yàn)，如有不妥之處，歡迎批評(píng)指正。
1、不要盲目建立索引 ， 先分析再創(chuàng)建
索引雖然能大幅度提升我們的查詢性能，但也要知道，在你進(jìn)行增刪改時(shí)，索引樹也要同樣地進(jìn)行維護(hù)。所以，索引不是越多越好，而是按需建立。最好是在一整塊模塊開發(fā)完成后，分析一下，去針對(duì)大多數(shù)的查詢，建立聯(lián)合索引。
2、使用聯(lián)合索引盡量覆蓋多的條件
這是說(shuō)在一個(gè)慢sql里假如有五個(gè)where ，一個(gè) order by ，那么我們的聯(lián)合索引盡量覆蓋到這五個(gè)查詢條件，如果有必要，order by 也覆蓋上 。
3、小基數(shù)字段不需要索引
這個(gè)意思是，如果一張表里某個(gè)字段的值只有那么幾個(gè)，那么你針對(duì)這個(gè)字段建立的索引其實(shí)沒(méi)什么意義，比如說(shuō)，一個(gè)性別字段就兩種結(jié)果，你建了索引，排序也沒(méi)什么意思（也就是索引里把男女給分開了）
所以說(shuō)，索引盡量選擇基數(shù)大的數(shù)據(jù)去建立，能最大化地利用索引
4、長(zhǎng)字符串可以使用前綴索引
我們建立索引的字段盡量選擇字段類型較小的，比如一個(gè)varchar(20)和varchar(256)的，我們?cè)?0的上面建立的索引和在256上就有明顯的差距（字符串那么長(zhǎng)排序也不好排呀，唉）。
當(dāng)然，如果一定是要對(duì)varchar(256)建立索引,我們可以選擇里面的前20個(gè)字符放在索引樹里（這里的20不絕對(duì)，選擇能盡量分辨數(shù)據(jù)的最小字符字段設(shè)計(jì)），類似這樣KEY index(name(20),age,job) ，索引只會(huì)對(duì)name的前20個(gè)字符進(jìn)行搜索，但前綴索引無(wú)法適用于order by 和 group by。
5、對(duì)排序字段設(shè)計(jì)索引的優(yōu)先級(jí)低
如果一個(gè)SQL里我們出現(xiàn)了范圍查找，后邊又跟著一個(gè)排序字段，那么我們優(yōu)先給范圍查找的字段設(shè)置索引，而不是優(yōu)先排序。
6、如果出現(xiàn)慢SQL，可以設(shè)計(jì)一個(gè)只針對(duì)該條SQL的聯(lián)合索引。
不過(guò)慢SQL的優(yōu)化，需要一步步去進(jìn)行分析，可以先用explain查看SQL語(yǔ)句的分析結(jié)果，再針對(duì)結(jié)果去做相應(yīng)的改進(jìn)。explain的東西我們下次再講。
PS：在 select 語(yǔ)句之前增加 explain 關(guān)鍵字，MySQL 會(huì)在查詢上設(shè)置一個(gè)標(biāo)記，執(zhí)行查詢會(huì)返回執(zhí)行計(jì)劃的信息，而不是 執(zhí)行這條SQL。
MySQL 前綴索引能有效減小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前綴索引也有它的壞處：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前綴索引，也不能把它們用作覆蓋索引(Covering Index)。
集一個(gè)索引包含多個(gè)列（最左前綴匹配原則）
索引列的值必須唯一，但允許有空值
全文索引為FUllText，在定義索引的列上支持值的全文查找，允許在這些索引列中插入重復(fù)值和空值，全文索引可以在CHAR,VARCHAR,TEXT類型列上創(chuàng)建
設(shè)定主鍵后數(shù)據(jù)會(huì)自動(dòng)建立索引，InnoDB為聚簇索引
即一個(gè)索引只包含單個(gè)列，一個(gè)表可以有多個(gè)單列索引
覆蓋索引是指一個(gè)查詢語(yǔ)句的執(zhí)行只用從所有就能夠得到，不必從數(shù)據(jù)表中讀取，覆蓋索引不是索引樹，是一個(gè)結(jié)果，當(dāng)一條查詢語(yǔ)句符合覆蓋索引條件時(shí)候，MySQL只需要通過(guò)索引就可以返回查詢所需要的數(shù)據(jù)，這樣避免了查到索引后的回表操作，減少了I/O效率
查看索引
列名解析：
刪除索引
查看：
刪除前:
刪除后：
普通的索引，沒(méi)有什么介紹
查看:（注意和前綴索引Sub_part的區(qū)別）
當(dāng)索引的列是unique的時(shí)候，會(huì)生成唯一索引，唯一索引關(guān)于null有下列兩種情況
SQLSERVER 下的唯一索引的列，允許null值，但最多允許有一個(gè)空值
MYSQL下的唯一索引的列，允許null值，并且允許多個(gè)空值
查看:
會(huì)建立兩個(gè)索引，一個(gè)非聚簇索引，一個(gè)是唯一索引
結(jié)果:
可以插入兩個(gè)空值（明人不說(shuō)暗話，我喜歡MySQL）
一方面，它不會(huì)索引所有字段所有字符，會(huì)減小索引樹的大小.
另外一方面，索引只是為了區(qū)別出值，對(duì)于某些列，可能前幾位區(qū)別很大，我們就可以使用前綴索引。
一般情況下某個(gè)前綴的選擇性也是足夠高的，足以滿足查詢性能。對(duì)于BLOB，TEXT，或者很長(zhǎng)的VARCHAR類型的列，必須使用前綴索引，因?yàn)镸ySQL不允許索引這些列的完整長(zhǎng)度。
查看：
查看：
復(fù)合索引的最左前綴匹配原則 ：
對(duì)于復(fù)合索引，查詢?cè)谝欢l件才會(huì)使用該索引
減少開銷。 建一個(gè)聯(lián)合索引(col1,col2,col3)，實(shí)際相當(dāng)于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三個(gè)索引。每多一個(gè)索引，都會(huì)增加寫操作的開銷和磁盤空間的開銷。對(duì)于大量數(shù)據(jù)的表，使用聯(lián)合索引會(huì)大大的減少開銷！
覆蓋索引。 對(duì)聯(lián)合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通過(guò)遍歷索引取得數(shù)據(jù)，而無(wú)需回表，這減少了很多的隨機(jī)io操作。減少io操作，特別的隨機(jī)io其實(shí)是dba主要的優(yōu)化策略。所以，在真正的實(shí)際應(yīng)用中，覆蓋索引是主要的提升性能的優(yōu)化手段之一。
效率高。 索引列越多，通過(guò)索引篩選出的數(shù)據(jù)越少。有1000W條數(shù)據(jù)的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假設(shè)假設(shè)每個(gè)條件可以篩選出10%的數(shù)據(jù)，如果只有單值索引，那么通過(guò)該索引能篩選出1000W10%=100w條數(shù)據(jù)，然后再回表從100w條數(shù)據(jù)中找到符合col2=2 and col3= 3的數(shù)據(jù)，然后再排序，再分頁(yè)；如果是聯(lián)合索引，通過(guò)索引篩選出1000w10% 10% *10%=1w。
在模糊搜索中很有效，搜索全文中的某一個(gè)字段，可以參考這篇博文
:
我們先進(jìn)行下面一個(gè)實(shí)驗(yàn)看看InnoDB下的主鍵索引的一個(gè)現(xiàn)象。
查看:
我們插入進(jìn)去的時(shí)候，數(shù)據(jù)的id都是亂序的，為什么這里最后select查詢出來(lái)的結(jié)果都是進(jìn)行了排序？
這是因?yàn)镮nnoDB索引底層實(shí)現(xiàn)的是B+tree，B+tree具有下列的特點(diǎn)：
所以上面的排序是為了使用B+tree的結(jié)構(gòu) ，B+tree為了范圍搜索，將主鍵按照從小到大排序后，拆分成節(jié)點(diǎn)。后續(xù)還有新的節(jié)點(diǎn)進(jìn)入的時(shí)候，和B-tree相同的操作，會(huì)進(jìn)行分裂。
一般來(lái)說(shuō)，聚簇索引的B+tree都是三層
InnoDB中主鍵索引一定是聚簇索引，聚簇索引一定是主鍵索引。
為什么這里輔助索引葉子結(jié)點(diǎn)不直接存儲(chǔ)數(shù)據(jù)呢？
MYISAM只有非聚簇索引，索引最終指向的都是物理地址。
Q:既然有回表的存在，那么聚簇索引的優(yōu)勢(shì)在哪里？
Q:主鍵索引作為聚簇索引需要注意什么
在查詢語(yǔ)句中使用LIke關(guān)鍵字進(jìn)行查詢時(shí)，如果匹配字符串的第一個(gè)字符為"%"，索引不會(huì)使用。如果“%”不是在第一位，索引就會(huì)使用
多列索引是在表的多個(gè)字段上創(chuàng)建的索引，滿足最左前綴匹配原則，索引才會(huì)被使用
查詢語(yǔ)句只有Or關(guān)鍵字時(shí)候，如果OR前后的兩個(gè)條件都是索引，這這次查詢將會(huì)使用索引，否則Or前后有一個(gè)條件的列不是索引，那么查詢中將不使用索引
CREATE [UNIQUE] INDEX index_name ON table_name(字段 [ASC|DESC]);
UNIQUE --確保所有的索引列中的值都是可以區(qū)分的。
[ASC|DESC] --在列上按指定排序創(chuàng)建索引。
(創(chuàng)建索引的準(zhǔn)則：
1.如果表里有幾百行記錄則可以對(duì)其創(chuàng)建索引(表里的記錄行數(shù)越多索引的效果就越明顯)。
2.不要試圖對(duì)表創(chuàng)建兩個(gè)或三個(gè)以上的索引。
3.為頻繁使用的行創(chuàng)建索引。
)
示例
create index i_1 on emp(empno asc);
在mysql中，索引是一種特殊的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)，由數(shù)據(jù)表中的一列或多列組合而成，可以用來(lái)快速查詢數(shù)據(jù)表中有某一特定值的記錄。
通過(guò)索引，查詢數(shù)據(jù)時(shí)不用讀完記錄的所有信息，而只是查詢索引列即可。
通過(guò)索引，查詢數(shù)據(jù)時(shí)不用讀完記錄的所有信息，而只是查詢索引列。否則，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)將讀取每條記錄的所有信息進(jìn)行匹配。
可以把索引比作新華字典的音序表。例如，要查“庫(kù)”字，如果不使用音序，就需要從字典的 400 頁(yè)中逐頁(yè)來(lái)找。但是，如果提取拼音出來(lái)，構(gòu)成音序表，就只需要從 10 多頁(yè)的音序表中直接查找。這樣就可以大大節(jié)省時(shí)間。
因此，使用索引可以很大程度上提高數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢速度，還有效的提高了數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的性能。
索引的優(yōu)缺點(diǎn)
索引有其明顯的優(yōu)勢(shì)，也有其不可避免的缺點(diǎn)。
優(yōu)點(diǎn)
索引的優(yōu)點(diǎn)如下：
1、通過(guò)創(chuàng)建唯一索引可以保證數(shù)據(jù)庫(kù)表中每一行數(shù)據(jù)的唯一性。
2、可以給所有的 MySQL 列類型設(shè)置索引。
3、可以大大加快數(shù)據(jù)的查詢速度，這是使用索引最主要的原因。
4、在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的參考完整性方面可以加速表與表之間的連接。
5、在使用分組和排序子句進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢時(shí)也可以顯著減少查詢中分組和排序的時(shí)間
缺點(diǎn)
增加索引也有許多不利的方面，主要如下：
1、創(chuàng)建和維護(hù)索引組要耗費(fèi)時(shí)間，并且隨著數(shù)據(jù)量的增加所耗費(fèi)的時(shí)間也會(huì)增加。
2、索引需要占磁盤空間，除了數(shù)據(jù)表占數(shù)據(jù)空間以外，每一個(gè)索引還要占一定的物理空間。如果有大量的索引，索引文件可能比數(shù)據(jù)文件更快達(dá)到最大文件尺寸。
3、當(dāng)對(duì)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行增加、刪除和修改的時(shí)候，索引也要?jiǎng)討B(tài)維護(hù)，這樣就降低了數(shù)據(jù)的維護(hù)速度。
使用索引時(shí)，需要綜合考慮索引的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。
MySql為以下這些操作使用索引：
1、為了快速查找匹配WHERE條件的行。
2、為了從考慮的條件中消除行。如果在多個(gè)索引之間選擇一個(gè)，正常情況下，MySql使用找到行的最小數(shù)量的那個(gè)索引。
3、如果表有一個(gè)multiple-column索引，任何一個(gè)索引的最左前綴可以通過(guò)使用優(yōu)化器來(lái)查找行。例如，如果你有一個(gè) three-column索引在(col1, col2, col3)，你能搜索索引在(col1), (col1, col2),和 (col1, col2, col3)。
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