目录

• 适合建索引的情况
  • 1、字段的数值有唯一性的限制
  • 2、频繁作为WHERE查询条件的字段
  • 3、经常GROUP BY和ORDER BY的列
  • 4、UPDATE、DELETE的WHERE条件列
  • 5、DISTINCT字段需要创建索引
  • 6、多表JOIN连接操作时，创建索引注意事项
  • 7、使用列的类型小的创建索引
  • 8、使用字符传前缀创建索引
  • 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
  • 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
• 不适合创建索引的情况
  • 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
  • 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
• 小结

适合建索引的情况

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，或者主键索引。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。

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。

如果我们没有对student_id字段创建索引，进行如下查询：

SELECT course_id, class_id, name, create_time, student_id
FROM student_info
WHERE student_id = 123110;

运行时间是0.2s，当我们对student_id字段创建索引之后，运行时间为0.01s，效率提升还是很明显的。

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

5、DISTINCT字段需要创建索引

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。

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。

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、MEDIUNINT、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/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，其它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、使用字符传前缀创建索引

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，在索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，这个就叫前缀索引。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，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索会很浪费时间，如果只检索字段前面的若干字符，这样可以提高检索速度。

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

如果使用了索引列前缀，比方说前边只把address列的前12个字符放到了二级索引中，下边这个查询可能就有点儿尴尬了：

SELECT * FROM shop
ORDER BY address
LIMIT 12;

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，也就是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。

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，为基数太小列的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

10、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

不适合创建索引的情况

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、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。

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。

结论：当数据重复度大，比如高于10%的时候，即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

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，同时却会降低更新表的速度。

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

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。

7、不要定义冗余或重复的索引

①冗余索引

有时候有意或者无意的就对同一个列创建了多个索引，比如：index(a,b,c)相当于inde(a)、index(a,b)、index(a,b,c)。

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_inde_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。

小结

索引是一把双刃剑，可提高查询效率，但也会降低插入和更新的速度并占用磁盘空间。
选择索引的最终目的是为了使查询的速度变快，上面给出的原则是最基本的准则，但不能拘泥于上面的准则，大家要在以后的学习和工作中进行不断的实践，根据应用的实际情况进行分析和判断，选择最合适的索引方式。

标签：count,场景,创建,适用,索引,字段,使用,WHERE
来源： https://www.cnblogs.com/aluna/p/15935493.html