MySQL索引的创建与设计原则
1.索引的分类
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
CREATE TABLE table_name [col_name data_type]
[UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY] [index_name] (col_name [length]) [ASC | DESC]
UNIQUE、FULLTEXT和SPATIAL为可选参数，分别表示唯一索引、全文索引和空间索引；
INDEX与KEY为同义词，两者的作用相同，用来指定创建索引；
index_name指定索引的名称，为可选参数，如果不指定，那么MySQL默认col_name为索引名；
col_name为需要创建索引的字段列，该列必须从数据表中定义的多个列中选择；
length为可选参数，表示索引的长度，只有字符串类型的字段才能指定索引长度；
ASC或DESC指定升序或者降序的索引值存储。
2.1 创建普通索引
CREATE TABLE book(
book_id INT ,
book_name VARCHAR(100),
authors VARCHAR(100),
info VARCHAR(100) ,
comment VARCHAR(100),
year_publication YEAR,
INDEX(year_publication)
);
2.2 创建唯一索引
CREATE TABLE test1(
id INT NOT NULL,
name varchar(30) NOT NULL,
UNIQUE INDEX uk_idx_id(id)
);2.3 主键索引
CREATE TABLE student (
id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
student_no VARCHAR(200),
student_name VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id)
);
# 删除主键索引
ALTER TABLE student drop PRIMARY KEY ;2.4 创建单列索引
CREATE TABLE test2(
id INT NOT NULL,
name CHAR(50) NULL,
INDEX single_idx_name(name(20))
);2.5 创建组合索引
CREATE TABLE test3(
id INT(11) NOT NULL,
name CHAR(30) NOT NULL,
age INT(11) NOT NULL,
info VARCHAR(255),
INDEX multi_idx(id,name,age)
);2.6 创建全文索引
CREATE TABLE `papers` (
id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`title` varchar(200) DEFAULT NULL,
`content` text, PRIMARY KEY (`id`),
FULLTEXT KEY `title` (`title`,`content`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
SELECT * FROM papers WHERE MATCH(title,content) AGAINST (‘查询字符串’);2.7 创建空间索引
CREATE TABLE test5(
geo GEOMETRY NOT NULL,
SPATIAL INDEX spa_idx_geo(geo)
) ENGINE=MyISAM;
3. 在已经存在的表上创建索引
3.1 使用ALTER TABLE语句创建索引
ALTER TABLE table_name
ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY] [index_name] (col_name[length],...) [ASC | DESC]3.2 使用CREATE INDEX创建索引
CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX index_name
ON table_name (col_name[length],...) [ASC | DESC]4. 删除索引
4.1 使用ALTER TABLE删除索引
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;4.2 使用DROP INDEX语句删除索引
DROP INDEX index_name ON table_name;5. MySQL8.0索引新特性
5.1 支持降序索引
CREATE TABLE ts1(a int,b int,index idx_a_b(a,b desc));
5.2 隐藏索引
从MySQL 8.x开始支持隐藏索引（invisible indexes），只需要将待删除的索引设置为隐藏索引，使查询优化器不再使用这个索引（即使使用force index（强制使用索引），优化器也不会使用该索引），确认将索引设置为隐藏索引后系统不受任何响应，就可以彻底删除索引。这种通过先将索引设置为隐藏索引，再删除索引的方式就是软删除。
5.2.1 创建表时直接创建
CREATE TABLE tablename(
propname1 type1[CONSTRAINT1],
propname2 type2[CONSTRAINT2],
……
propnamen typen,
INDEX [indexname](propname1 [(length)]) INVISIBLE
);5.2.2 在已经存在的表上创建
CREATE INDEX indexname
ON tablename(propname[(length)]) INVISIBLE;5.2.3 通过ALTER TABLE语句创建
ALTER TABLE tablename
ADD INDEX indexname (propname [(length)]) INVISIBLE;5.2.4 切换索引可见状态
ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name INVISIBLE; #切换成隐藏索引
ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name VISIBLE; #切换成非隐藏索引6. 索引的设计原则
6.1 哪些情况适合创建索引
1. 字段的数值有唯一性的限制
索引本身可以起到约束的作用，比如唯一索引、主键索引都可以起到唯一性约束的，因此在我们的数据表中，如果某个字段是唯一的，就可以直接创建唯一性索引，或者主键索引。这样可以更快速地通过该索引来确定某条记录。
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。
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。
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。
7. 使用列的类型小的创建索引
我们这里所说的类型大小指的就是该类型表示的数据范围的大小。
数据类型越小，在查询时进行的比较操作越快
数据类型越小，索引占用的存储空间就越少，在一个数据页内就可以放下更多的记录，从而减少磁盘I/O带来的性能损耗，也就意味着可以把更多的数据页缓存在内存中，从而加快读写效率。
这个建议对于表的主键来说更加适用，因为不仅是聚簇索引中会存储主键值，其他所有的二级索引的节点处都会存储一份记录的主键值，如果主键使用更小的数据类型，也就意味着节省更多的存储空间和更高效的I/O。
8. 使用字符串前缀创建索引
区分度计算公式：
count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)
【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。
9. 区分度高(散列性高)的列适合作为索引
列的基数指的是某一列中不重复数据的个数，比方说某个列包含值2,5,8,2,5,8,2,5,8，虽然有9条记录，但该列的基数却是3。也就是说，**在记录行数一定的情况下，列的基数越大，该列中的值越分散；列的基数越小，该列中的值越集中。**这个列的基数指标非常重要，直接影响我们是否能有效的利用索引。最好为列的基数大的列建立索引，为基数太小的列建立索引效果可能不好。
可以使用公式select count(distinct a)/count(*) from t1计算区分度，越接近1越好，一般超过33%就算是比较高效的索引了。
拓展：联合索引把区分度高（散列性高）的列放在前面。
- 使用最频繁的列放到联合索引的左侧
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
6.2 限制索引的数目
在实际工作中，我们也需要注意平衡，索引的数目不是越多越好。我们需要限制每张表上的索引数量，建议单张表索引数量不超过6个。原因：
每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。
索引会影响INSERT、DELETE、UPDATE等语句的性能，因为表中的数据更改的同时，索引也会进行调整和更新，会造成负担。
优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，会增加MySQL优化器生成执行计划时间，降低查询性能。
6.3 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
3. 有大量重复数据的列上不要建立索引
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