这篇文章主要介绍了MySQL索引设计原则有哪些的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇MySQL索引设计原则有哪些文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

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哪些情况适合创建索引？ 

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。

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。

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。

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。

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。

如果既有GROUP BY又有ORDER BY，可以考虑联合索引，由于GROUP BY先执行，联合索引中GROUP BY使用的字段排列在前面。

UPDATE、DELETE的WHERE条件列

当我们对某条数据进行UPDATE或者DELETE操作的时候，是否也需要对WHERE条件列创建索引呢？

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。

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。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。

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。

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/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。

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，而目字符串越长，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。

示例：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 idx_address(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。怎么计算不同的长度的选择性呢？

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个字符串的选择度
COUNT(DISTINCT LEFT(address,15)) / COUNT(*) AS sub15, -- 截取前15个字符串的选择度
COUNT(DISTINCT LEFT(address,20)) / COUNT(*) AS sub20, -- 截取前20个字符串的选择度
COUNT(DISTINCT LEFT(address,25)) / COUNT(*) AS sub25 -- 截取前25个字符串的选择度
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 10;

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。

【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。

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 列名) / COUNT(*) FROM 表名;

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

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。

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 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。 哪些情况不适合创建索引 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。

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。

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。

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。

示例：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。

索引的价值是帮你快速定位。如果想要定位的数据有很多，那么索引就失去了它的使用价值，比如通常情况下的性别字段。

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。

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。

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。

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。

不要定义冗余或重复的索引 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index(a)、index(a,b)、index(a,b,c)。

示例：

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。

重复索引

另一种情况，我们可能会对某个列重复建立索引：

CREATE TABLE repeat_index_demo (
	col1 INT PRIMARY KEY,
	co12 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。

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