MySql索引之哪些情况适合创建索引

哪些情况适合创建索引

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。

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。

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 。

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。

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

SQL 语句:

SELECT DISTINCT(student_id) FROM `student_info`;

运行结果(600637 条记录,运行时间 0.683s ):

如果我们对 student_id 创建索引,再执行 SQL 语句:

SELECT DISTINCT(student_id) FROM `student_info`;

运行结果(600637 条记录,运行时间 0.010s ):

你能看到 SQL 查询效率有了提升,同时显示出来的 student_id 还是按照 递增的顺序 进行展示的。这是因

为索引会对数据按照某种顺序进行排序,所以在去重的时候也会快很多。

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。

举个例子,如果我们只对 student_id 创建索引,执行 SQL 语句:

image.png

运行结果(1 条数据,运行时间 0.189s ):

这里我们对 name 创建索引,再执行上面的 SQL 语句,运行时间为 0.002s 。

7. 使用列的类型小的创建索引

8. 使用字符串前缀创建索引

创建一张商户表,因为地址字段比较长,在地址字段上建立前缀索引

create table shop(address varchar(120) not null);
alter table shop add index(address(12));

问题是,截取多少呢?截取得多了,达不到节省索引存储空间的目的;截取得少了,重复内容太多,字

段的散列度(选择性)会降低。怎么计算不同的长度的选择性呢?

先看一下字段在全部数据中的选择度:

select count(distinct address) / count(*) from shop;

通过不同长度去计算,与全表的选择性对比:

公式:

count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)

例如:

select count(distinct left(address,10)) / count(*) as sub10, -- 截取前10个字符的选择度
count(distinct left(address,15)) / count(*) as sub11, -- 截取前15个字符的选择度
count(distinct left(address,20)) / count(*) as sub12, -- 截取前20个字符的选择度
count(distinct left(address,25)) / count(*) as sub13 -- 截取前25个字符的选择度
from shop;

引申另一个问题:索引列前缀对排序的影响

拓展:Alibaba《Java开发手册》

【 强制 】在 varchar 字段上建立索引时,必须指定索引长度,没必要对全字段建立索引,根据实际文本

区分度决定索引长度。

说明:索引的长度与区分度是一对矛盾体,一般对字符串类型数据,长度为 20 的索引,区分度会 高达

90% 以上 ,可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。

9. 区分度高(散列性高)的列适合作为索引

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。

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

28.哪些情况不适合创建索引

1. 在where中使用不到的字段,不要设置索引

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。

3. 有大量重复数据的列上不要建立索引

举例1:要在 100 万行数据中查找其中的 50 万行(比如性别为男的数据),一旦创建了索引,你需要先

访问 50 万次索引,然后再访问 50 万次数据表,这样加起来的开销比不使用索引可能还要大。

举例2:假设有一个学生表,学生总数为 100 万人,男性只有 10 个人,也就是占总人口的 10 万分之 1。

学生表 student_gender 结构如下。其中数据表中的 student_gender 字段取值为 0 或 1,0 代表女性,1 代

表男性。


如果我们要筛选出这个学生表中的男性,可以使用:

运行结果(10 条数据,运行时间 0.696s ):

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. 避免对经常更新的表创建过多的索引

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。

6. 删除不再使用或者很少使用的索引

7. 不要定义冗余或重复的索引

① 冗余索引

举例:建表语句如下

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。

② 重复索引

另一种情况,我们可能会对某个列 重复建立索引 ,比方说这样:

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。

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