数据库查询优化之索引的使用详解

背景

当我们使用select * from table where propertyName = ‘?’时的时候（主键除外），在数据比较少的情况下，还是可以很快的运行完成，但在万级以上的时就会发现，运行速度慢了很多很多。那么怎么解决这问题呢？其实方法有很多，我们这主要讲用索引，关于为什么用索引可以提升速度，到时具体写一篇关于索引的工作原理的。

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测试

以下都用mysql上进行测试
我们先创建一个学生表：

CREATE TABLE `student_table` (
  `idstudent` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `student_name` varchar(45) NOT NULL,
  `student_sex` varchar(45) NOT NULL,
  `student_age` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`idstudent`)
)

现在加入大量数据
(使用存储过程的方法，比较粗糙)
注：这种插入方法很慢，建议每次批量添加1000个，一次批量100000个很可能电脑就死机了
（关于如何加速插入速度网上也有很多方法，主要是修改mysql.ini配置，及用事务的方法，这里先不把重点放在优化插入）
创建存储过程：
在创建之前最好调用：

use 数据库名;

delimiter $$ #自定义终结符
create procedure loop_add_data() #存储过程函数名
begin #存储过程开启
declare i int;
set i = 1;
repeat #循环
insert into student_table(student_name,student_sex,student_age) values("ke",'男',i);
set i=i+1;
until i>=1000 #直至i>=1000循环结束
end repeat; 
end $$ #存储过程结束

调用存储过程：

call loop_add_data(); #调用存储过程

如果在调用存储过程这步报错的话，使用以下方法：

use 数据库名;
call loop_add_datask();

连续调用几次后直至有了万以上的数据。（为了看到效果，数据弄大多点）

并且插入一个特殊的：

insert into student_table(student_name,student_sex,student_age) values('kek','男',4);

现在在没有使用索引的情况下搜素
先看总的数据数：

select count(*)  FROM student_table;

总共有20万多的数据

SELECT * FROM test.student_table where student_name='kek' ;

在没有索引的情况下用了 0.84秒

现在创建个普通索引：

create index student_table_name_index on student_table(student_name);

再次运行：

只用了0.00秒（这里只显示了小数点后两位，但说明查询所用的时间很短）

可知加了索引查询速度有大幅度的提升

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创建索引

目前我们只是对表的student_name属性创建了索引，但当查询条件不是student_name的时候这时并不能提升查询的速度。
先插入一个别的字段的特殊数据：

insert into student_table(student_name,student_sex,student_age) values('liu','女',4);

再进行查询操作：

SELECT * FROM test.student_table where student_sex='女';

速度为0.84与上面没有用索引的速度类似，说明此处并没有用到索引查询。

前面用的只是普通索引方式

创建索引的方法
1. 创建索引，例如 create index <索引的名字> on table_name (列的列表);
2. 修改表，例如 alter table table_name add index[索引的名字] (列的列表);
3. 创建表的时候指定索引，例如create table table_name ( […], INDEX [索引的名字] (列的列表) );
查看表中索引的方法:
show index from table_name; 查看索引

修改表中的索引：
alter table tablename drop primary key,add primary key(fileda,filedb)

删除索引
drop index 索引名 on 索引所在的表名;

索引名->命名规范：表名+对应的字段名+index

#如有个表名为student（name ,age ）
#创建针对name的索引名 student_name_index
#创建针对name,age的索引名 student_name_age_index

索引的类别：
主键索引
它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。
直接用主键进行查询：

SELECT * FROM test.student_table where idstudent=4;

查询速度为0.09与之前的0.07差不多，说明实际上设了主键的，会自带有主键索引，但主键是一种特殊的索引。

普通索引
这是最基本的索引，它没有任何限制。创建方式：

create index student_table_name_index on student_table(student_name);
#通用方法：create index 索引名 on 表名(表的属性名) 表示针对哪个字段进行普通索引

唯一索引
它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。创建方式：

create unique index student_table_age_index on student_table(student_age);

先看在没有创建唯一索引的情况下查询：

SELECT * FROM test.student_table where student_age=2;

现在针对student_age建立了唯一索引：

唯一索引创建失败，原因是有重复值 可知：唯一索引只有在列值没有重复的情况下创建，那么可推唯一索引跟主键索引类似，但主键索引无需写索引创建语句

复合索引
联合索引又叫复合索引。对于复合索引：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index （a,b,c）。 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。

两个或更多个列上的索引被称作复合索引。

利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。复合索引的结构与电话簿类似，人名由姓和名构成，电话簿首先按姓氏对进行排序，然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。如果您知 道姓，电话簿将非常有用；如果您知道姓和名，电话簿则更为有用，但如果您只知道名不姓，电话簿将没有用处。

所以说创建复合索引时，应该仔细考虑列的顺序。对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时，复合索引非常有用；仅对后面的任意列执行搜索时，复合索引则没有用处。

创建方式：

create index student_table_name_and_age_index on student_table(student_name,student_age);

先删除之前的student_name的索引

drop index student_table_name_index on student_table;

创建复合索引:name与age的复合索引

create index student_table_name_and_age_index on student_table(student_name,student_age);

查询name：

SELECT * FROM test.student_table where student_name='kek';

查询name and age：

SELECT * FROM test.student_table where student_name='ke' and student_age=2;

查询 age:

SELECT * FROM test.student_table where student_age=2;

查询速度为0.78
可知当查询最右的age时并没有用到索引
综上可得: MySQL复合索引为“最左前缀”的结果,简单的理解就是只从最左面的开始组合。

感谢评论区@咀嚼- 提供的观点：加上一条：组合索引 index_b（列1，列2）,如果列1没有在where查询条件中被使用，索引失效。

再次测试（便于测试创建三个字段的复合索引）：
建立针对顺序为name,sex,age的复合索引

create index student_table_name_sex_age_index on student_table(student_name,student_sex,student_age);

插入一个特殊列：

insert into student_table(student_name,student_sex,student_age) values("liu",'无',1);

搜索sex

SELECT * FROM test.student_table where student_sex='无';

运行时间为0.30秒，与使用索引的情况下0.00秒(只保留两位小数)相差很多，可知这种情况没有用到索引。

搜索 age

SELECT * FROM test.student_table where student_age=1;

用时0.09秒，看似很快，比以上没有索引快一点主要原因跟他的字段类型有关，现在我们建立一个普通age的索引，再进行搜索

create index student_table_age_index on student_table(student_age);

用时0.00秒，可知之前的的搜索age并没有用到索引。
现在先删除age的普通索引

drop index student_table_age_index on student_table;

搜索sex，age:

SELECT * FROM test.student_table where student_sex='无' and student_age = 1;

用时0.17与在索引的情况下0.00比，可知也没用到索引

搜索name , sex

SELECT * FROM test.student_table where student_name='liu' and student_sex='无';

用时0.00秒，对比可知用到索引

搜索name,age

SELECT * FROM test.student_table where student_name='liu' and student_age=1;

用时0.00秒，可知用到索引

搜索name,sex,age

SELECT * FROM test.student_table where student_name='liu' and student_sex='无' and student_age=1;

可知用到了索引。
现在再次证明，含有第一列有关索引where 的顺序问题：
直接上图了：

可知不管索引的where顺序，只要where中有列1，就会用到索引，这里提示只是说明会不会用到索引，但where的顺序还是会影响到索引的查询速度，最好是把列一放where首位。

从上可推，如果列1没有在where查询条件中被使用，索引失效。
再次感谢评论区@咀嚼- 提供的观点

全文索引
这是目前搜索引擎使用的一种关键技术，它能够利用「分词技术「等多种算法智能分析出文本文字中关键字词的频率及重要性，然后按照一定的算法规则智能地筛选出我们想要的搜索结果。
众所周知，在数据库中进行模糊查询是使用LIKE关键字进行查询，例如：
SELECT * FROM article WHERE content LIKE ‘%查询字符串%’但它在数据大的情况下查询速度十分缓慢，全文索引就是为解决这个问题而出发的，关于全文索引到时独立写一篇详解。

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索引优缺点

优点
这是因为，创建索引可以大大提高系统的性能。
第一、通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
第二、可以大大加快 数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
第三、可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
第四、在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
第五、通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

缺点
第一、创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
第二、索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间。如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
第三、当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
测试
创建一个索引时的耗时：

create index student_table_name_index on student_table(student_name);

创建一个普通索引就用了4秒的时间，可知的确是十分耗时的操作

在有创建索引的情况下插入数据：

insert into student_table(student_name,student_sex,student_age) values('kek','男',4);

删除索引后插入：

综上可知: 在没有索引的情况下插入速度更快，原因主要是在有索引的时候插入也要改变索引表的结构。

(那么根据这两点，就可以推出，并不是索引建得越多越好，索引越多插入速度越慢，所以第一点索引不要建很多个，第二点在查询比较多的地方，插入，删除，修改比较少的地方，用索引是很好的选择)

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索引创建场景

什么样的字段适合创建索引:
索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。
一般来说，应该在这些列上创建索引，例如：

   第一、在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度； 

   第二、在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构； 

   第三、在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度； 

   第四、在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的； 

   第五、在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间； 

   第六、在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

什么样的字段不适合创建索引:
同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点：

第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。 

第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比 例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。 

 第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。 

 第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索 引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

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参考文献 : http://blog.csdn.net/superit401/article/details/51291603