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：
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。
欢迎共同进步：
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