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1、概述

索引是存儲引擎用于快速查找記錄的一種數據結構，通過合理的使用數據庫索引可以大大提高系統的訪問性能，接下來主要介紹在MySql數據庫中索引類型，以及如何創建出更加合理且高效的索引技巧。

注：這里主要針對的是InnoDB存儲引擎的B+Tree索引數據結構

2、索引的優點

2.1、大大減輕了服務器需要掃描的數據量，從而提高了數據的檢索速度

2.2、幫助服務器避免排序和臨時表

2.3、可以將隨機I/O變為順序I/O

3、索引的創建

3.1、主鍵索引

ALTER TABLE 'table_name' ADD PRIMARY KEY 'index_name' ('column'); 

3.2、唯一索引

ALTER TABLE 'table_name' ADD UNIQUE 'index_name' ('column'); 

3.3、普通索引

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX 'index_name' ('column'); 

3.4、全文索引

ALTER TABLE 'table_name' ADD FULLTEXT 'index_name' ('column'); 

3.5、組合索引

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX 'index_name' ('column1', 'column2', ...); 

4、B+Tree的索引規則

創建一個測試的用戶表

DROP TABLE IF EXISTS user_test; 
CREATE TABLE user_test( 
    id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, 
    user_name varchar(30) NOT NULL, 
    sex bit(1) NOT NULL DEFAULT b'1', 
    city varchar(50) NOT NULL, 
    age int NOT NULL 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;  

創建一個組合索引： ALTER TABLE user_test ADD INDEX idx_user(user_name , city , age);

4.1、索引有效的查詢

4.1.1、全值匹配

全值匹配指的是和索引中的所有列進行匹配，如：以上面創建的索引為例，在where條件后可同時查詢(user_name，city，age)為條件的數據。

注：與where后查詢條件的順序無關，這里是很多同學容易誤解的一個地方

SELECT * FROM user_test WHERE user_name = 'feinik' AND age = 26 AND city = '廣州'; 

4.1.2、匹配最左前綴

匹配最左前綴是指優先匹配最左索引列，如：上面創建的索引可用于查詢條件為：(user_name )、(user_name, city)、(user_name , city , age)

注：滿足最左前綴查詢條件的順序與索引列的順序無關，如：(city, user_name)、(age, city, user_name)

4.1.3、匹配列前綴

指匹配列值的開頭部分，如：查詢用戶名以feinik開頭的所有用戶

SELECT * FROM user_test WHERE user_name LIKE 'feinik%'; 

4.1.4、匹配范圍值

如：查詢用戶名以feinik開頭的所有用戶，這里使用了索引的第一列

SELECT * FROM user_test WHERE user_name LIKE 'feinik%'; 

4.2、索引的限制

(1)、where查詢條件中不包含索引列中的最左索引列，則無法使用到索引查詢，如：

SELECT * FROM user_test WHERE city = '廣州'; 

或

SELECT * FROM user_test WHERE age= 26; 

或

SELECT * FROM user_test WHERE city = '廣州' AND age = '26'; 

(2)、即使where的查詢條件是最左索引列，也無法使用索引查詢用戶名以feinik結尾的用戶

SELECT * FROM user_test WHERE user_name like '%feinik'; 

(3）、如果where查詢條件中有某個列的范圍查詢，則其右邊的所有列都無法使用索引優化查詢，如：

SELECT * FROM user_test WHERE user_name = 'feinik' AND city LIKE '廣州%' AND age = 26; 

5、高效的索引策略

5.1、索引列不能是表達式的一部分，也不能作為函數的參數，否則無法使用索引查詢。

SELECT * FROM user_test WHERE user_name = concat(user_name, 'fei'); 

5.2、前綴索引

有時候需要索引很長的字符列，這會增加索引的存儲空間以及降低索引的效率，一種策略是可以使用哈希索引，還有一種就是可以使用前綴索引，前綴索引是選擇字符列的前n個字符作為索引，這樣可以大大節約索引空間，從而提高索引效率。

5.2.1、前綴索引的選擇性

前綴索引要選擇足夠長的前綴以保證高的選擇性，同時又不能太長，我們可以通過以下方式來計算出合適的前綴索引的選擇長度值：

(1)

SELECT COUNT(DISTINCT index_column)/COUNT(*) FROM table_name; -- index_column代表要添加前綴索引的列 

注：通過以上方式來計算出前綴索引的選擇性比值，比值越高說明索引的效率也就越高效。

(2)

SELECT 
 
COUNT(DISTINCT LEFT(index_column,1))/COUNT(*), 
 
COUNT(DISTINCT LEFT(index_column,2))/COUNT(*), 
 
COUNT(DISTINCT LEFT(index_column,3))/COUNT(*) 
 
... 
 
FROM table_name;  

注：通過以上語句逐步找到最接近于(1)中的前綴索引的選擇性比值，那么就可以使用對應的字符截取長度來做前綴索引了

5.2.2、前綴索引的創建

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (index_column(length)); 

5.2.3、使用前綴索引的注意點

前綴索引是一種能使索引更小，更快的有效辦法，但是MySql無法使用前綴索引做ORDER BY 和 GROUP BY以及使用前綴索引做覆蓋掃描。

5.3、選擇合適的索引列順序

在組合索引的創建中索引列的順序非常重要，正確的索引順序依賴于使用該索引的查詢方式，對于組合索引的索引順序可以通過經驗法則來幫助我們完成：將選擇性最高的列放到索引最前列，該法則與前綴索引的選擇性方法一致，但并不是說所有的組合索引的順序都使用該法則就能確定，還需要根據具體的查詢場景來確定具體的索引順序。

5.4 聚集索引與非聚集索引

(1)、聚集索引

聚集索引決定數據在物理磁盤上的物理排序，一個表只能有一個聚集索引，如果定義了主鍵，那么InnoDB會通過主鍵來聚集數據，如果沒有定義主鍵，InnoDB會選擇一個唯一的非空索引代替，如果沒有唯一的非空索引，InnoDB會隱式定義一個主鍵來作為聚集索引。

聚集索引可以很大程度的提高訪問速度，因為聚集索引將索引和行數據保存在了同一個B-Tree中，所以找到了索引也就相應的找到了對應的行數據，但在使用聚集索引的時候需注意避免隨機的聚集索引(一般指主鍵值不連續，且分布范圍不均勻)，如使用UUID來作為聚集索引性能會很差，因為UUID值的不連續會導致增加很多的索引碎片和隨機I/O，最終導致查詢的性能急劇下降。

(2)、非聚集索引

與聚集索引不同的是非聚集索引并不決定數據在磁盤上的物理排序，且在B-Tree中包含索引但不包含行數據，行數據只是通過保存在B-Tree中的索引對應的指針來指向行數據，如：上面在(user_name，city, age)上建立的索引就是非聚集索引。

5.5、覆蓋索引

如果一個索引(如：組合索引)中包含所有要查詢的字段的值，那么就稱之為覆蓋索引，如：

SELECT user_name, city, age FROM user_test WHERE user_name = 'feinik' AND age > 25; 

因為要查詢的字段(user_name, city, age)都包含在組合索引的索引列中，所以就使用了覆蓋索引查詢，查看是否使用了覆蓋索引可以通過執行計劃中的Extra中的值為Using index則證明使用了覆蓋索引，覆蓋索引可以極大的提高訪問性能。

5.6、如何使用索引來排序

在排序操作中如果能使用到索引來排序，那么可以極大的提高排序的速度，要使用索引來排序需要滿足以下兩點即可。

(1)、ORDER BY子句后的列順序要與組合索引的列順序一致，且所有排序列的排序方向(正序/倒序)需一致

(2)、所查詢的字段值需要包含在索引列中，及滿足覆蓋索引

通過例子來具體分析

在user_test表上創建一個組合索引

ALTER TABLE user_test ADD INDEX index_user(user_name , city , age); 

可以使用到索引排序的案例 

SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name; 
 
SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name, city; 
 
SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name DESC, city DESC; 
 
SELECT user_name, city, age FROM user_test WHERE user_name = 'feinik' ORDER BY city; 

注：第4點比較特殊一點，如果where查詢條件為索引列的第一列，且為常量條件，那么也可以使用到索引

無法使用索引排序的案例

(1)、sex不在索引列中

SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name, sex; 

(2)、排序列的方向不一致

SELECT user_name, city, age FROM user_test ORDER BY user_name ASC, city DESC; 

(3)、所要查詢的字段列sex沒有包含在索引列中

SELECT user_name, city, age, sex FROM user_test ORDER BY user_name; 

(4)、where查詢條件后的user_name為范圍查詢，所以無法使用到索引的其他列

SELECT user_name, city, age FROM user_test WHERE user_name LIKE 'feinik%' ORDER BY city; 

(5)、多表連接查詢時，只有當ORDER BY后的排序字段都是第一個表中的索引列(需要滿足以上索引排序的兩個規則)時，方可使用索引排序。如：再創建一個用戶的擴展表user_test_ext，并建立uid的索引。

DROP TABLE IF EXISTS user_test_ext; 
 
CREATE TABLE user_test_ext( 
 
    id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, 
 
    uid int NOT NULL, 
 
    u_password VARCHAR(64) NOT NULL 
 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 
 
ALTER TABLE user_test_ext ADD INDEX index_user_ext(uid);  

走索引排序

SELECT user_name, city, age FROM user_test u LEFT JOIN user_test_ext ue ON u.id = ue.uid ORDER BY u.user_name; 

不走索引排序

SELECT user_name, city, age FROM user_test u LEFT JOIN user_test_ext ue ON u.id = ue.uid ORDER BY ue.uid; 

6、總結

本文主要講了B+Tree樹結構的索引規則，不同索引的創建，以及如何正確的創建出高效的索引技巧來盡可能的提高查詢速度，當然了關于索引的使用技巧不單單只有這些，關于索引的更多技巧還需平時不斷的積累相關經驗。