MySQL高级篇——索引的创建与设计原则
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了MySQL高级篇——索引的创建与设计原则相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
文章目录：
2.2 方式二：ALTER TABLE ... ADD INDEX ...
2.3 方式三：CREATE INDEX ... ON ...
4.1.3 经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列
4.1.4 UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列
4.1.11 在多个字段都要创建索引的情况下，联合索引优于单值索引
1.索引的分类
mysql 的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。 从 功能逻辑 上说，索引主要有 4 种，分别是普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引。 按照 物理实现方式 ，索引可以分为 2 种：聚簇索引和非聚簇索引。 按照 作用字段个数 进行划分，分成单列索引和联合索引。
2.创建索引的三种方式
2.1 方式一：CREATE TABLE
2.1.1 小例子
CREATE DATABASE dbtest2;
USE dbtest2;
CREATE TABLE dept (
dept_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
dept_name VARCHAR(20)
);
SHOW INDEX FROM dept;
CREATE TABLE emp (
emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
emp_name VARCHAR(20) UNIQUE,
dept_id INT,
CONSTRAINT fk_emp_dept_id FOREIGN KEY(dept_id) REFERENCES dept(dept_id)
);
SHOW INDEX FROM emp;
2.1.2 普通索引
CREATE TABLE book (
book_id INT,
book_name VARCHAR(100),
`authors` VARCHAR(100),
info VARCHAR(100),
`comment` VARCHAR(100),
year_publication YEAR,
INDEX idx_bname(book_name)
);
SHOW INDEX FROM book;
如果我们写一个简单的sql语句，在where后面用 book_name 来筛选，可以通过 explain 性能分析工具来看看是什么样的？
EXPLAIN
SELECT *
FROM book
WHERE book_name = 'mysql';
2.1.3 唯一性索引
CREATE TABLE book1 (
book_id INT,
book_name VARCHAR(100),
`authors` VARCHAR(100),
info VARCHAR(100),
`comment` VARCHAR(100),
year_publication YEAR,
UNIQUE INDEX uk_idx_cmt(`comment`)
);
SHOW INDEX FROM book1;
接下来，依次向表中插入三条记录，在插入第二条记录的时候，就会报错。而第三条记录是正常执行的。
INSERT INTO book1(book_id, book_name, `comment`)
VALUES(1, 'MySQL高级', '适合有数据库开发经验的人员学习');
INSERT INTO book1(book_id, book_name, `comment`)
VALUES(1, 'MySQL高级', '适合有数据库开发经验的人员学习');
INSERT INTO book1(book_id, book_name, `comment`)
VALUES(1, 'MySQL高级', NULL);
最终，在book1这张表中，将存在两条记录。
2.1.4 主键索引
CREATE TABLE book2 (
book_id INT PRIMARY KEY,
book_name VARCHAR(100),
`authors` VARCHAR(100),
info VARCHAR(100),
`comment` VARCHAR(100),
year_publication YEAR
);
SHOW INDEX FROM book2;
2.1.5 单列索引
其实我们上面创建的那些都是单列索引。
CREATE TABLE book3 (
book_id INT ,
book_name VARCHAR(100),
AUTHORS VARCHAR(100),
info VARCHAR(100) ,
COMMENT VARCHAR(100),
year_publication YEAR,
UNIQUE INDEX idx_bname(book_name)
);
SHOW INDEX FROM book3;
2.1.6 联合索引
CREATE TABLE book4 (
book_id INT ,
book_name VARCHAR(100),
AUTHORS VARCHAR(100),
info VARCHAR(100) ,
COMMENT VARCHAR(100),
year_publication YEAR,
INDEX mul_bid_bname_info(book_id, book_name, info)
);
SHOW INDEX FROM book4;
下面我们通过两条sql来分析一下，联合索引在查找过程中是怎么走的？
EXPLAIN
SELECT *
FROM book4
WHERE book_id = 1001 AND book_name = 'mysql';解释：因为我们建的联合索引是 book_id, book_name, info 这样的顺序，所以在构建B+树的时候，就是先按照 book_id 来进行排序，当book_id相同时，再按照 book_name来排序，当book_name一样时，最后按照info来排序。（在B+树中，book_name实际上是位于book_id下方的，查找一定是先经过book_id、后经过book_name的）
所以上面这条sql，会先走book_id，再走book_name的。
EXPLAIN
SELECT *
FROM book4
WHERE book_name = 'mysql';经过上面的分析，那么这条sql为什么就没有走联合索引呢？（这book_name不是存在于联合索引中吗？），这里其实还是构建B+树的顺序问题，你要想在where筛选中走book_name索引，你就必须先要走book_id索引的，因为book_name在联合索引中位于book_id之后，所以在B+树中book_name就处于book_id下方，你连B+树的第二层（假设）都还没走到，又何谈到达B+树的第三层呢？ 所以这条sql是不会走索引的。
2.1.7 全文索引
CREATE TABLE test4 (
id INT NOT NULL,
NAME CHAR(30) NOT NULL,
age INT NOT NULL,
info VARCHAR(255),
FULLTEXT INDEX futxt_idx_info(info(50))
);
SHOW INDEX FROM test4;
2.2 方式二：ALTER TABLE ... ADD INDEX ...
DROP TABLE IF EXISTS book5;
CREATE TABLE book5 (
book_id INT ,
book_name VARCHAR(100),
`authors` VARCHAR(100),
info VARCHAR(100) ,
`comment` VARCHAR(100),
year_publication YEAR
);
ALTER TABLE book5 ADD INDEX idx_cmt(`comment`);
ALTER TABLE book5 ADD UNIQUE INDEX uk_idx_bname(book_name);
ALTER TABLE book5 ADD INDEX mul_bid_bname_info(book_id, book_name, info);
SHOW INDEX FROM book5;
2.3 方式三：CREATE INDEX ... ON ...
DROP TABLE IF EXISTS book6;
CREATE TABLE book6 (
book_id INT ,
book_name VARCHAR(100),
`authors` VARCHAR(100),
info VARCHAR(100) ,
`comment` VARCHAR(100),
year_publication YEAR
);
CREATE INDEX idx_cmt ON book6(`comment`);
CREATE UNIQUE INDEX uk_idx_bname ON book6(book_name);
CREATE INDEX mul_bid_bname_info ON book6(book_id, book_name, info);
SHOW INDEX FROM book6;
3.删除索引的两种方式
3.1 使用ALTER TABLE删除索引
3.2 使用DROP INDEX语句删除索引
提示 删除表中的列时，如果要删除的列为索引的组成部分，则该列也会从索引中删除。如果组成索引的所有列都被删除，则整个索引将被删除。
ALTER TABLE book6 DROP INDEX idx_cmt;
DROP INDEX uk_idx_bname ON book6;
ALTER TABLE book6 DROP COLUMN book_name;
ALTER TABLE book6 DROP COLUMN book_id;
ALTER TABLE book6 DROP COLUMN info;
SHOW INDEX FROM book6;
4.索引的设计原则（未完待续，明天补全......）
4.1 哪些情况适合创建索引？
我们先准备一些数据，用作下面创建索引及测试过程。
#1. 数据的准备
CREATE DATABASE atguigudb1;
USE atguigudb1;
#1.创建学生表和课程表
CREATE TABLE `student_info` (
`id` INT(11) AUTO_INCREMENT,
`student_id` INT NOT NULL ,
`name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
`course_id` INT NOT NULL ,
`class_id` INT(11) DEFAULT NULL,
`create_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE `course` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`course_id` INT NOT NULL ,
`course_name` VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
#函数1：创建随机产生字符串函数
DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_string(n INT)
RETURNS VARCHAR(255) #该函数会返回一个字符串
BEGIN
DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i < n DO
SET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));
SET i = i + 1;
END WHILE;
RETURN return_str;
END //
DELIMITER ;
SELECT @@log_bin_trust_function_creators;
SET GLOBAL log_bin_trust_function_creators = 1;
#函数2：创建随机数函数
DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_num (from_num INT ,to_num INT) RETURNS INT(11)
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET i = FLOOR(from_num +RAND()*(to_num - from_num+1)) ;
RETURN i;
END //
DELIMITER ;
# 存储过程1：创建插入课程表存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_course( max_num INT )
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET autocommit = 0; #设置手动提交事务
REPEAT #循环
SET i = i + 1; #赋值
INSERT INTO course (course_id, course_name ) VALUES (rand_num(10000,10100),rand_string(6));
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER ;
# 存储过程2：创建插入学生信息表存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_stu( max_num INT )
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET autocommit = 0; #设置手动提交事务
REPEAT #循环
SET i = i + 1; #赋值
INSERT INTO student_info (course_id, class_id ,student_id ,NAME ) VALUES (rand_num(10000,10100),rand_num(10000,10200),rand_num(1,200000),rand_string(6));
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER ;
#调用存储过程：
CALL insert_course(100);
SELECT COUNT(*) FROM course;
CALL insert_stu(1000000);
SELECT COUNT(*) FROM student_info;4.1.1 字段的数值有唯一性的限制
业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。（来源： Alibaba ） 说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的。
4.1.2 频繁作为 WHERE 查询条件的字段
某个字段在 SELECT 语句的 WHERE 条件中经常被使用到，那么就需要给这个字段创建索引了。尤其是在 数据量大的情况下，创建普通索引就可以大幅提升数据查询的效率。 比如 student_info 数据表（含 100 万条数据），假设我们想要查询 student_id=123110 的用户信息。 下面的sql代码首先是查看student_info表中都有哪些索引？然后在不使用索引的情况下查询效率如何，对where查询条件的字段student_id添加索引之后查询效率又如何？ 最后是执行耗时。
SHOW INDEX FROM student_info;
SELECT course_id, class_id, NAME, create_time, student_id
FROM student_info
WHERE student_id = 123110; #240ms
ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid(student_id);
SELECT course_id, class_id, NAME, create_time, student_id
FROM student_info
WHERE student_id = 123110; #17ms4.1.3 经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列
索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索，因此当我们使用 GROUP BY 对数据进行分组查询，或者使用 ORDER BY 对数据进行排序的时候，就需要 对分组或者排序的字段进行索引 。如果待排序的列有多 个，那么可以在这些列上建立 组合索引 。 这里先将GROUP BY中用到的student_id字段相关的索引删除，看下查询效率。之后再对这个字段加索引，再看查询效率。
ALTER TABLE student_info DROP INDEX idx_sid;
SHOW INDEX FROM student_info;
SELECT student_id, COUNT(*) AS num
FROM student_info
GROUP BY student_id LIMIT 100; #514ms
ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid(student_id);
SELECT student_id, COUNT(*) AS num
FROM student_info
GROUP BY student_id LIMIT 100; #17ms下面是针对查询中同时包含GROUP BY 和ORDER BY的sql，在为student_id和create_time分别创建索引的情况下，它的执行时间花了2.845s，挺长的，我们可以使用explain查看一下它是只走了 student_id 索引？还是只走了create_time索引？还是两个都走了？
ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid(student_id);
ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_cre_time(create_time);
SHOW INDEX FROM student_info;
#修改sql_mode
SELECT @@sql_mode;
SET @@sql_mode ='STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION';
SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info
GROUP BY student_id
ORDER BY create_time DESC
LIMIT 100; #2845ms
EXPLAIN SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info
GROUP BY student_id
ORDER BY create_time DESC
LIMIT 100;
上面的explain执行结果告诉我们，它只走了student_id对应的单列索引，原因就是sql语句的执行流程中：是 FROM 👉 WHERE 👉 GROUP BY 👉 HAVING 👉 SELECT 👉 ORDER BY 👉 LIMIT，而GROUP BY是先于ORDER BY执行的，所以它这里先考虑使用GROUP BY相关字段的索引，后续就不再采用其他的了。
那么针对这样的问题，我们可以考虑将GROUP BY和ORDER BY的相关字段建一个联合索引。
ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid_cre_time(student_id,create_time DESC);
SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info
GROUP BY student_id
ORDER BY create_time DESC
LIMIT 100; #229ms
EXPLAIN SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info
GROUP BY student_id
ORDER BY create_time DESC
LIMIT 100;
4.1.4 UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列
对数据按照某个条件进行查询后再进行 UPDATE 或 DELETE 的操作，如果对 WHERE 字段创建了索引，就能大幅提升效率。原理是因为我们需要先根据 WHERE 条件列检索出来这条记录，然后再对它进行更新或 删除。 如果进行更新的时候，更新的字段是非索引字段，提升的效率会更明显，这是因为非索引字段更 新不需要对索引进行维护。
SHOW INDEX FROM student_info;
UPDATE student_info
SET student_id = 10002
WHERE NAME = '462eed7ac6e791292a79'; #466ms
ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_name(NAME);
UPDATE student_info
SET student_id = 10003
WHERE NAME = '462eed7ac6e791292a79'; #16ms4.1.5 DISTINCT 字段需要创建索引
有时候我们需要对某个字段进行去重，使用 DISTINCT ，那么对这个字段创建索引，也会提升查询效率。 比如，我们想要查询课程表中不同的 student_id 都有哪些，如果我们没有对 student_id 创建索引，执行：
DROP INDEX idx_sid ON student_info;
SHOW INDEX FROM student_info;
先确保表中没有与DISTINCT去重相关字段的索引。然后我们对student_id做个去重，看看执行效率。 然后给这个字段加上索引，再看执行效率。
SELECT DISTINCT(student_id)
FROM student_info; #531ms
ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid(student_id);
SHOW INDEX FROM student_info;
SELECT DISTINCT(student_id)
FROM student_info; #369ms
4.1.6 多表 JOIN 连接操作时，创建索引注意事项
首先， 连接表的数量尽量不要超过 3 张 ，因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环，数量级增长会非常快，严重影响查询的效率。 其次， 对 WHERE 条件创建索引 ，因为 WHERE 才是对数据条件的过滤。如果在数据量非常大的情况下， 没有 WHERE 条件过滤是非常可怕的。 最后， 对用于连接的字段创建索引 ，并且该字段在多张表中的 类型必须一致 。比如 course_id 在 student_info 表和 course 表中都为 int(11) 类型，而不能一个为 int 另一个为 varchar 类型。
SELECT s.course_id, NAME, s.student_id, c.course_name
FROM student_info s JOIN course c
ON s.course_id = c.course_id
WHERE NAME = '462eed7ac6e791292a79'; #16ms
DROP INDEX idx_name ON student_info;
SELECT s.course_id, NAME, s.student_id, c.course_name
FROM student_info s JOIN course c
ON s.course_id = c.course_id
WHERE NAME = '462eed7ac6e791292a79'; #189ms4.1.7 使用列的类型小的创建索引
4.1.8 使用字符串前缀创建索引
4.1.9 区分度高(散列性高)的列适合作为索引
4.1.10 使用最频繁的列放到联合索引的左侧
这样也可以较少的建立一些索引。同时，由于 " 最左前缀原则 " ，可以增加联合索引的使用率。
4.1.11 在多个字段都要创建索引的情况下，联合索引优于单值索引
4.2 限制索引的数目
4.3 哪些情况不适合创建索引？
4.3.1 在where中使用不到的字段，不要设置索引
4.3.2 数据量小的表最好不要使用索引
结论：在数据表中的数据行数比较少的情况下，比如不到 1000 行，是不需要创建索引的。
4.3.3 有大量重复数据的列上不要建立索引
结论：当数据重复度大，比如`高于 10% `的时候，也不需要对这个字段使用索引。
4.3.4 避免对经常更新的表创建过多的索引
4.3.5 不建议用无序的值作为索引
例如身份证、 UUID( 在索引比较时需要转为 ASCII ，并且插入时可能造成页分裂 ) 、 MD5 、 HASH 、无序长字 符串等。
4.3.6 删除不再使用或者很少使用的索引
4.3.7 不要定义冗余或重复的索引
CREATE TABLE person_info(
id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
birthday DATE NOT NULL,
phone_number CHAR(11) NOT NULL,
country varchar(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id),
KEY idx_name_birthday_phone_number (name(10), birthday, phone_number),
KEY idx_name (name(10))
);我们知道，通过 idx_name_birthday_phone_number 索引就可以对 name 列进行快速搜索，再创建一个专门针对 name 列的索引就算是一个 冗余索引 ，维护这个索引只会增加维护的成本，并不会对搜索有 什么好处。
CREATE TABLE repeat_index_demo (
col1 INT PRIMARY KEY,
col2 INT,
UNIQUE uk_idx_c1 (col1),
INDEX idx_c1 (col1)
);我们看到， col1 既是主键、又给它定义为一个唯一索引，还给它定义了一个普通索引，可是主键本身就会生成聚簇索引，所以定义的唯一索引和普通索引是重复的，这种情况要避免。
以上是关于MySQL高级篇——索引的创建与设计原则的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
「MySQL高级实战篇」10分钟探索MySQL索引原理，设计原则