mysql为啥建选不了普通索引

mysql数据库索引是一种能够让mysql数据查询更加快速的数据结构，我们在新建数据库的时候，如果设置了某个字段的Primary key主键，那么数据库会默认为我们的主键字段创建一个唯一索引(Unique Index)的东西，所以你就不需要再为此字段创建mysql数据库索引了，当然了，如果你想设置别的字段索引，那么就要额外加入该字段的数据库索引了。

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一：Mysql数据库索引的创建

1)如何为我们的mysql数据库添加索引呢？很简单，请看下面的创建mysql普通索引格式：

CREATE INDEX [index name] ON [table name]([column name]);

参数说明：NameDescription

index name索引名称.

table name需要添加索引的表名称.

column name需要添加索引的列名称.

例如我们要创建一个索引，就可以使用如下的mysql命令运行即可：CREATE INDEX myindex ON mytable(aut_id);

2)唯一索引的创建，和mysql普通索引差不多，只需要在INDEX关键词前面加入UNIQUE关键词即可，mysql命令如下：CREATE UNIQUE INDEX myindex ON mytable(aut_id);

我们也可以使用USING BTREE关键字，B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度，mysql命令如下：CREATE UNIQUE INDEX myindex ON mytable(aut_id) USING BTREE;

二：查看mysql数据库索引

我们可以使用以下命令查询刚刚新建的mysql数据库索引，“from mytable”代表查询该数据库表里面有哪些索引，mysql命令如下：show index from mytable;

创建成功之后，会在“key_name”字段中显示刚刚创建的数据库索引名称，如图所示：

三：删除mysql数据库索引

我们也可以使用mysql命令删除某张表的索引，命令如下：drop index english on mytable

四：查询sql语句是否使用了mysql索引

我们上面常见好mysql数据库索引之后，如果想要知道我们在执行sql语句时是否使用了数据库索引，就要在sql语句前面加入“EXPLAIN”关键词，命令如下所示：EXPLAIN SELECT * FROM `allword` where english='America';

如果使用到了我们创建的字段索引，就会看到如图所示的字段都不会是NULL空值，如下：

在有些情况下mysql索引会失效，也就是在执行到sql语句时没有使用到我们创建的数据库表字段索引，可能有以下这些情况：

1：使用了OR关键字查询

2：或者LOWER()，UPPER()函数，

3：还有一种就是使用了LIKE关键字查询，像(like '%XX'或者like '%XX%')这样的语句，但是像(like 'XX%')这种情况的mysql表索引是不会失效的。

MySql索引之哪些情况适合创建索引

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。

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。

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 。

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。

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：

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：

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。

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 。

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

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：

通过不同长度去计算，与全表的选择性对比：

公式：

例如：

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。

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。

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。

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。

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。

① 冗余索引

举例：建表语句如下

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：

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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Mysql索引

建立索引，要使用离散度（选择度）更高的字段。

我们先来看一个重要的属性列的 离散度，

count(distinct(column_name)) : count(*) -- 列的全部不同值个数：所有数据行行数

数据行数相同的情况下，分子越大，列的离散度就越高。简单来说，如果列的重复值越多，离散度就越低，重复值越少，离散度就越高。

当字段值比较长的时候，建立索引会消耗很多的空间，搜索起来也会很慢。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。

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 key(address(12));  // 截取12个字符作为前缀索引是最优的吗？

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计算公式：

select count(distinct address) / count(*) from shop;

select count(distinct left(address, n)) / count(*) as subn from shop;

count(distinct left(address,n)) / count(*) 的结果是会随着 n 的变大而变大。举个例子，现在有两个address（东大街长兴小区，东大街福乐小区），那么 distinct(address，2) distinct(address，3）

==所以，截取的长度越长就会越接近字段在全部数据中的选择度

==所以，我们要权衡索引大小和查询速度。

举个例子，通过不同长度去计算，与全表的选择性对比：

SELECT  COUNT(DISTINCT(address))/COUNT(*) sub,            -- 字段在全部数据中的选择度

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,5)))/COUNT(*) sub5,  -- 截取前5个字符的选择度

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,7)))/COUNT(*) sub7, 

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,9)))/COUNT(*) sub9,

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,10)))/COUNT(*) sub10,  -- 截取前10个字符的选择度

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,11)))/COUNT(*) sub11,

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,12)))/COUNT(*) sub12,

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,13)))/COUNT(*) sub13,

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,15)))/COUNT(*) sub15

FROM shop;

+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+

| sub    | sub5  | sub7  | sub9  | sub10  | sub11  | sub12  | sub13  | sub15  |

+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+

| 0.9993 | 0.0225 | 0.4663 | 0.8618 | 0.9734 | 0.9914 | 0.9943 | 0.9943 | 0.9958 |

+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+

可以看到在截取 11 个字段时 sub11(0.9993) 就已经很接近字段在全部数据中的选择度 sub(0.9958)了，而且长度也相较后面更短一些， 综合考虑比较合适。

ALTER TABLE shop ADD KEY (address(11));

1.索引的个数不要过多（浪费空间，更新变慢）

2.在用于 where 判断 order 排序和 join 的（on）字段上创建索引

3.区分度低的字段，例如性别，不要建索引（离散度太低，导致扫描行数过多）

4.更新频繁的值，不要作为主键或者索引（页分裂）

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）

6.若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

7.联合索引把散列性高（区分度高）的值放在前面

索引类型 mysql 用哪个好

MySQL索引类型包括：

一、普通索引

这是最基本的索引，它没有任何限制。有以下几种创建方式：

1.创建索引

代码如下:

CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));

如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。

2.修改表结构

代码如下:

ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length)) -- 创建表的时候直接指定。

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) );

-- 删除索引的语法：

DROP INDEX [indexName] ON mytable;

二、唯一索引

它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：

代码如下:

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))

-- 修改表结构

ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))

-- 创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );

三、主键索引

它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：

代码如下:

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) );

当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。

四、组合索引

为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：

代码如下:

CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );

为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。

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