MySQL索引优化,MySQL索引类型,MySQL索引怎么用MySQL索引怎么创建这里将会通过一些简单得sql进行讲解<h2>引言</h2>
本文用于MySQL数据库通过创建索引来调优的讲解。主要讲解的内容有：MySQL索引优化查询/MySQL索引类型/怎么创建MySQL的索引。<br />
通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据，对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据就是瓶颈。
<h2>一.简单的对比测试</h2>
测试表结构:
<pre>
<code class="language-sql">--创建一个测试用article表
CREATE TABLE
article
(
id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
title CHAR(255) NOT NULL,
content LONGTEXT,
TIME INT(10),
PRIMARY KEY(id)
)</code></pre>
<p>以我去年测试的数据作为一个简单示例，20多条数据源随机生成200万条数据，平均每条数据源都重复大概10万次，表结构比较简单，仅包含一个自增ID，一个char类型，一个text类型和一个int类型，单表2G大小，使用MyIASM引擎。开始测试未添加任何索引。</p>
<p>执行下面的SQL语句：</p>
<pre>
<code class="language-sql">mysql>SELECT id,FROM_UNIXTIME(time) FROM article a WHERE a.title='测试标题';</code></pre>
查询需要的时间非常恐怖的，如果加上联合查询和其他一些约束条件，数据库会疯狂的消耗内存，并且会影响前端程序的执行。这时给title字段添加一个BTREE索引：
<pre>
<code class="language-sql">mysql> ALTER TABLE article ADD INDEX index_article_tite (title);</code></pre>
<h5>MySQL索引的概念</h5>
<p> 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。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。上述SQL语句，在没有索引的情况下，数据库会遍历全部200条数据后选择符合条件的；而有了相应的索引之后，数据库会直接在索引中查找符合条件的选项。如果我们把SQL语句换成“SELECT * FROM article WHERE id=2000000”，那么你是希望数据库按照顺序读取完200万行数据以后给你结果还是直接在索引中定位呢？（注：一般数据库默认都会为主键生成索引）。</p>
<p>索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。</p>
<h5>MySQL索引的类型</h5>
<h3>1.普通索引</h3>
<p>这是最基本的索引，它没有任何限制，比如上文中为title字段创建的索引就是一个普通索引，MyIASM中默认的BTREE类型的索引，也是我们大多数情况下用到的索引。</p>
<pre>
<code class="language-sql">--直接创建索引
CREATE INDEX index_article_title ON article(title(255));
---修改表结构方式添加索引
ALTER TABLE article ADD INDEX index_article_title (title);
--创建表的时候创建索引
CREATE TABLE
article
(
id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
title CHAR(255) NOT NULL,
content LONGTEXT,
TIME INT(10),
PRIMARY KEY(id),
INDEX index_article_title (title(255))
);
--删除索引
DROP INDEX index_article_title ON article;
</code></pre>
<h3>2.唯一索引</h3>
<p>与普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值（注意和主键不同）。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一，创建方法和普通索引类似。<br />
</p>
<pre>
<code class="language-sql">--创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX index_article_title ON article(title(255));
--修改表结构方式创建唯一索引
ALTER TABLE article ADD UNIQUE INDEX index_article_title (title(255));
--创建表的时候创建索引
CREATE TABLE
article
(
id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
title CHAR(255) NOT NULL,
content LONGTEXT,
TIME INT(10),
PRIMARY KEY(id),
UNIQUE index_article_title (title(255))
);
</code></pre>
<h3>3.全文索引（FULLTEXT）</h3>
<p> MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索，FULLTEXT索引仅可用于 MyISAM 表；他们可以从CHAR、VARCHAR或TEXT列中作为CREATE TABLE语句的一部分被创建，或是随后使用ALTER TABLE 或CREATE INDEX被添加。////对于较大的数据集，将你的资料输入一个没有FULLTEXT索引的表中，然后创建索引，其速度比把资料输入现有FULLTEXT索引的速度更为快。不过切记对于大容量的数据表，生成全文索引是一个非常消耗时间非常消耗硬盘空间的做法。<br />
</p>
<pre>
<code class="language-sql">--创建表的时候创建索引
CREATE TABLE
article
(
id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
title CHAR(255) NOT NULL,
content LONGTEXT,
TIME INT(10),
PRIMARY KEY(id),
FULLTEXT (content)
);
--修改表结构添加全文索引
ALTER TABLE article ADD FULLTEXT index_article_content(content);
--直接创建索引
CREATE FULLTEXT INDEX index_article_content ON article(content);</code></pre>
<p>4. 单列索引、多列索引</p>
<p>多个单列索引与单个多列索引的查询效果不同，因为执行查询时，MySQL只能使用一个索引，会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引。</p>
<p>5. 组合索引（最左前缀）</p>
<p>平时用的SQL查询语句一般都有比较多的限制条件，所以为了进一步提高MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。例如上表中针对title和time建立一个组合索引：ALTER TABLE article ADD INDEX index_titme_time (title(50),time(10))。建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面两组组合索引：</p>
<p>–title,time</p>
<p>–title</p>
<p>为什么没有time这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这两列的查询都会用到该组合索引，如下面的几个SQL所示：<br />
</p>
<pre>
<code class="language-sql">--使用到上面的索引
SELECT * FROM article WHERE title='测试' AND time=1234567890;
SELECT * FROM article WHERE utitle='测试';
--不使用上面的索引
SELECT * FROM article WHERE time=123456789;
</code></pre>
<h2>二.MySQL索引优化</h2>
<p>上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。下面是一些总结以及收藏的MySQL索引的注意事项和优化方法。</p>
<h3>1. 何时使用聚集索引或非聚集索引？</h3>
<table align="center" border="1" cellpadding="0" cellspacing="0" class="table table-bordered table-hover">
<tbody>
<tr>
<td>动作描述</td>
<td>使用聚集索引</td>
<td>使用非聚集索引</td>
</tr>
<tr>
<td>列经常被分组排序</td>
<td>使用</td>
<td>使用</td>
</tr>
<tr>
<td>返回某范围内的数据</td>
<td>使用</td>
<td>不使用</td>
</tr>
<tr>
<td>一个或极少不同值</td>
<td>不使用</td>
<td>不使用</td>
</tr>
<tr>
<td>小数目的不同值</td>
<td>使用</td>
<td>不使用</td>
</tr>
<tr>
<td>大数目的不同值</td>
<td>不使用</td>
<td>使用</td>
</tr>
<tr>
<td>频繁更新的列</td>
<td>不使用</td>
<td>使用</td>
</tr>
<tr>
<td>外键列</td>
<td>使用</td>
<td>使用</td>
</tr>
<tr>
<td>主键列</td>
<td>使用</td>
<td>使用</td>
</tr>
<tr>
<td>频繁修改索引列</td>
<td>不使用</td>
<td>使用</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。其实这个具体用法我还不是很理解，只能等待后期的项目开发中慢慢学学了。</p>
<h3>2. 索引不会包含有NULL值的列</h3>
<p>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。</p>
<h3>3. 使用短索引</h3>
<p>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。</p>
<h3>4. 索引列排序</h3>
<p>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。</p>
<h3>5. like语句操作</h3>
<p>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 “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。</p>
<h3>6. 不要在列上进行运算</h3>
<p>例如：</p>
<pre>
<code class="language-sql">select * from users where YEAR(adddate)<2007;</code></pre>
<p><br />
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：</p>
<pre>
<code class="language-sql">select * from users where adddate<’2007-01-01′</code></pre>
<p>关于这一点可以围观：<a href="http://www.zendstudio.net/archives/single-quotes-or-no-single-quotes-in-sql-query" rel="external nofollow" target="_blank">一个单引号引发的MYSQL性能损失。</a></p>
<p>最后总结一下，MySQL只对一下操作符才使用索引：<,<=,=,>,>=,between,in,以及某些时候的like(不以通配符%或_开头的情形)。而理论上每张表里面最多可创建16个索引，不过除非是数据量真的很多，否则过多的使用索引也不是那么好玩的，比如我刚才针对text类型的字段创建索引的时候，系统差点就卡死了。</p>