MySQL索引的设计原则

为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。**索引设计不合理或者缺少索引都会对数据库和应用程序的性能造成障碍。**高效的索引对于获得良好的性能非常重要。设计索引时，应该考虑相应准则。

1. 适合创建索引的情况

1.1 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、主键索引都是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性的,就可以直接创建唯一性索引,或者主键爱素引。这样可以更快速地通过该索引来确定某条记录。
例如,学生表中学号是具有唯一性的字段,为该字段建立唯一性索引可以很快确定某个学生的信息,如果使用姓名的话,可能存在同名现象,从而降低查询速度。
注意: 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。

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。

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 。

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。

1.5 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,严重景响查询的效率。
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条件过滤念是非常可怕的。
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关关型必须一致。比如course_id在student_info表和course表中中都为int(11)类型,而不能一个为int另一个为varchar类型。

1.6 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
我们在定义表结构的时候要显式的指定列的类型,以整数类型为例,有TINYINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT等,它们占用的存储空间依次递增,能表示的整数范围当然也是依次递增。如果我们想要对某个整数列建立索引的话,在表示的整数范围允许的情况下,尽量让索引列使用较小的类型,比如我们能使用INT就不要使用BIGINT,能使用MEDIUMINT就不要使用INT。这是因为:

• 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/0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。
• 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/0。

1.7 使用字符串前缀创建索引

假设我们的字符串很长,那存储一个字符串就需要占用很大的存储空间。在我们需要为这个字符串列建立索引时,那就意味着在对应的B+树中有这么两个问题:

• B+树索引中的记录需要把该列的完整字符串存储起来,更费时。而且字符串越长,在素引中占用的存储空间越大。
• 如果B+树索引中索引列存储的字符串很长,那在做字符串比较时会占用更多的时间

我们可以通过截取字段的前面一部分内容建立索引,这个就叫前缘素引。这样在查找记录时虽然不能精确的定位到记录的位置,但是能定位到相应前缀所在的位置,然后根据前缀相同的记录的主键值回表查询完整的字符串值。既节约空间,又减少了字符串的比较时间,还大体能解决排序的问题。
例如:

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

计算选择度:

count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)
# 举例:
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;

因为二级索引中不包含完整的address列信息，所以无法对前12个字符相同，后边的字符不同的记录进行排序,所以使用索引列前缀的方式无法支持使用索引排序，只能使用文件排序。

1.8 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,但该别的基数却是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。这个例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简历索引,为基数太小的列的简历索引效媒可能不好。
可以使用公式select count(distinct a)/count(*)fromt1计算区分度,越接近1越好,一般超过33%就算比较高效的索引了。
联合索引尽量把区分度搞(散列性高)的列放在前面。

1.9 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。

1.10 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

2. 不适合创建索引的情况

2.1 在where中使用不到的字段，不要设置索引

WHERE条件 (包括 GROUP BY、ORDER BY) 里用不到的字段不需要创建索引，索引的价值是快速定位，如果起不到定位的字段通常是不需要创建索引的。

2.2 数据量小的表最好不要使用索引

如果表记录太少,比如少于1000个,那么是不需要创建索引的表记录太少,是否创建索引对查询效率的影响并不大。甚至说,查询花费的时间可能比遍历索引的时间还要短,索引可能不会产生优化效果。

2.3 有大量重复数据的列上不要建立索引

在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立索引,但字段中如果有大量重复数据,也不用创建索引。比如在学生表的"性别"字段上只有"男"与"女"两个不同值,因此无须建立索引。如果建立索引,不但不会提高查询效率,反而会严重降低数据更新速度。

2.4 避免对经常更新的表创建过多的索引

第一层含义：频繁更新的字段不一定要创建索引。因为更新数据的时候，也需要更新索引，如果索引太多，在更新索引的时候也会造成负担，从而影响效率。
第二层含义：避免对经常更新的表创建过多的索引，并且索引中的列尽可能少。此时，虽然提高了查询速度，同时却降低更新表的速度。

2.5 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。

2.6 删除不再使用或者很少使用的索引

表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。

2.7 不要定义夯余或重复的索引