1. 索引的声明与使用

1.1 索引的分类

MySQL 的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。

• 从 功能逻辑 按照上说，索引主要有 4 种：普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引。
• 按照 物理实现方式 ，索引可以分为 2 种：聚簇索引和非聚簇索引。
• 按照 作用字段个数 进行划分，分成单列索引和联合索引。

小结：不同的存储引擎支持的索引类型也不一样

• InnoDB：支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
• MyISAM：支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
• Memory：支持 B-tree、Hash 等 索引，不支持 Full-text 索引；
• NDB ：支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；
• Archive：不支 持 B-tree、Hash、Full-text 等索引;

1.2 创建索引

1、创建表的时候创建索引

隐式的索引创建：

# 1.隐式的添加索引(在添加有主键约束、唯一性约束或者外键约束的字段会自动的创建索引)
CREATE TABLE dept(
    dept_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,# 创建主键索引
    dept_name VARCHAR(20)
);
CREATE TABLE emp(
    emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,# 主键索引
    emp_name VARCHAR(20) UNIQUE,# 唯一索引
    dept_id INT,
    CONSTRAINT emp_dept_id_fk FOREIGN KEY(dept_id) REFERENCES dept(dept_id)
); # 外键索引

显式的索引创建的话，基本语法格式如下，共有七种情况~

CREATE TABLE table_name [col_name data_type]
[UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY] [index_name] (col_name [length]) [ASC | DESC]

• UNIQUE、 FULLTEXT 和 SPATIAL 为可选参数，分别表示唯一索引、全文索引和空间索引;
• INDEX与KEY 为同义词，两者的作用相同，用来指定创建索引;
• index_name 指定索引的名称，为可选参数，如果不指定，那么 MySQL 默认 col_name 为索引名;
• col_name为需要创建索引的字段列，该列必须从数据表中定义的多个列中选择;
• length 为可选参数，表示索引的长度，只有字符串类型的字段才能指定索引长度;
• ASC 或 DESC 指定升序或者降序的索引值存储。
• 特例：主键索引使用主键约束的方式来创建。

1、创建普通索引

在book表中的year_publication字段上建立普通索引，SQL语句如下:

# ①创建普通的索引
CREATE TABLE book(
    book_id INT ,
    book_name VARCHAR(100),
    AUTHORS VARCHAR(100),
    info VARCHAR(100) ,
    COMMENT VARCHAR(100),
    year_publication YEAR,
    # 声明索引
    INDEX idx_bname(book_name)
);

通过命令查看索引有没有创建成功

# 方式1：
SHOW CREATE TABLE book; # Linux下添加\G参数

# 方式2：
SHOW INDEX FROM book;

#性能分析工具：EXPLAIN，查看索引是否正在使用
EXPLAIN SELECT * from book where book_name = 'mysql高级';

EXPLAIN语句输出结果的各个行我们在下一章讲解，这里主要关注两个字段

• possible_keys行给出了MySQL在搜索数据记录时可选用的各个索引
• key行时MySQL实际选用的索引

可以看到，possible_keys和key值都为idx_bname，查询时使用了索引

2、创建唯一索引

# ②创建唯一索引
CREATE TABLE book1 (
  book_id INT,
  book_name VARCHAR (100),
  AUTHORS VARCHAR (100),
  info VARCHAR (100),
  COMMENT VARCHAR (100),
  year_publication YEAR,
  #声明索引
  UNIQUE INDEX uk_idx_cmt (COMMENT)
);

show INDEX from book1;# 查看索引

3、主键索引

设定为主键后数据库会自动建立索引，innodb为聚簇索引，语法:

• 随表一起建索引:

  # ③主键索引
  # 通过定义主键约束的方式定义主键索引
  create table book2(
      book_id int primary key,
      book_name varchar(100),
      AUTHORS VARCHAR (100),
      info VARCHAR (100),
      COMMENT VARCHAR (100),
      year_publication YEAR
  ) ;
  

• 删除主键索引:

  # 通过删除主键约束的方式删除主键索引
  alter table book2
  drop primary key;
  

• 修改主键索引：必须先删除掉（drop）原索引，再新建（add）索引

4、创建单列索引

#④ 创建单列索引
CREATE TABLE book3(
    book_id INT,
    book_name VARCHAR(100),
    AUTHORS VARCHAR (100),
    info VARCHAR (100),
    COMMENT VARCHAR (100),
    year_publication YEAR,
    UNIQUE INDEX idx_bname(book_name)
);

show index from book3;

5、创建组合索引

举例：创建表 book4，在表中的 book_id、book_name和 info字段上建立组合索引，SQL 语句如下：

# ⑤ 创建联合索引
create table book4(
    book_id INT,
    book_name VARCHAR(100),
    AUTHORS VARCHAR (100),
    info VARCHAR (100),
    COMMENT VARCHAR (100),
    year_publication YEAR,
    index mul_bid_bname_info(book_id,book_name,info)	
)

SHOW INDEX FROM book4;

注意上面三行依次是book_id,book_name,info，与我们创建索引时指定的顺序是严格对应的。在查询时会遵守最左索引原则，先进行book_id条件的比较，然后再进行book_name比较，最后才是info。因此注意把最常用的查询字段放在索引的最左边。

# 分析
explain select * from book4 where book_id = 1001 and book_name = 'mysql'; # 会使用到mul_bid_bname_info索引

explain select * from book4 where book_name = 'mysql';# 不会使用到mul_bid_bname_info索引

6、 创建全文索引

FULLTEXT全文索引可以用于全文搜索，并且只为CHAR、VARCHAR和TEXT列创建索引。索引总是对整个列进行，不支持局部（前缀）索引。

举例1：创建表test4，在表中的 info 字段上建立全文索引，SQL 语句如下:

CREATE TABLE test4(
    id INT NOT NULL,
    name CHAR(30) NOT NULL,
    age INT NOT NULL,
    info VARCHAR(255),
    FULLTEXT INDEX futxt_idx_info(info)
) ENGINE=MyISAM;

在 MySQL 5.7 及之后版本中可以不指定最后的 ENGINE 了，因为在此版本中 InnoDB 支持全文索引。

语句执行完毕后，用SHOW CREATE TABLE查看表结构：

SHOW INDEX FROM test4\G;

由结果可以看到，info字段上已经成功建立了一个名为futxt_idx_info的FULLTEXT索引。

举例2：

CREATE TABLE articles (
    id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR (200),
    body TEXT,
    FULLTEXT index (title, body)
) ENGINE = INNODB ;

创建了一个给 title 和 body 字段添加全文索引的表。

举例3：

CREATE TABLE `papers` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `content` text,
  PRIMARY KEY (`id`),
  FULLTEXT KEY `title` (`title`,`content`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

不同于 like 方式的的查询:

 SELECT * FROM papers WHERE content LIKE ‘%查询字符串%’;

全文索引用 match+against 方式查询:

SELECT * FROM papers WHERE MATCH(title,content) AGAINST (‘查询字符串’);

明显的提高查询效率

注意点

1. 使用全文索引前，搞清楚版本支持情况；
2. 全文索引比like + % 快 N倍，但是可能存在精度问题
3. 如果需要全文索引的是大量数据，建议先添加数据，再创建索引。

7、创建空间索引

空间索引创建中，要求空间类型的字段必须为 非空 。

举例：创建表 test5，在空间类型为 GEOMETRY 的字段上创建空间索引，SQL 语句如下：

CREATE TABLE test5(
    geo GEOMETRY NOT NULL,
    SPATIAL INDEX spa_idx_geo(geo)
) ENGINE=MyISAM;

该语句执行完毕之后，使用SHOW CREATE TABLE查看表结构：

SHOW INDEX FROM test5\G;

可以看到，test5的geo字段上创建了名称为spa_idx_geo的空间索引。注意创建时指定空间类型字段值的非空约束，并且表的存储引擎为MyISAM

2、在已经存在的表上创建索引

在已经存在的表中创建索引可以使用 ALTER TABLE 语句或者 CREATE INDEX 语句。

1. 使用 ALTER TABLE 语句创建索引

ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY]
[index_name] (col_name[length],...) [ASC | DESC]

2. 使用 CREATE INDEX 创建索引

CREATE INDEX 语句可以在已经存在的表上添加索引，在 MySQL 中， CREATE INDEX 被映射到一个 ALTER TABLE 语句上，基本语法结构为：

CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX index_name
ON table_name (col_name[length],...) [ASC | DESC]

举例1：在book表的comment字段上建立名为 的普通索引

create index idx_cmt on book(comment);

举例2：在book表中的book_id字段上建立名为uk_idx_bid的唯一索引，SQL语句如下：

CREATE UNIQUE INDEX uk_idx_bid ON book(book_id);

举例3：在book表的book_id、book_name、info字段上建立联合索引，SQL语句如下：

CREATE INDEX mul_bid_bname_info ON book(book_id,book_name,info);

1.3 删除索引

MySQL中删除索引使用ALTER TABLE或DROP INDEX语句，两者可实现相同的功能，DROP INDEX语句在内部被映射到一个ALTER TABLE语句中

1. 使用 ALTER TABLE 删除索引：

ALTER TABLE删除索引的基本语法格式如下：

ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;

练习：删除book表中名称为idx_bk_id的唯一索引

首先查看book表中是否名称为idx_bk_id的索引，输入SHOW语句如下：

SHOW INDEX FROM book\G;

下面删除该索引，输入删除语句如下：

ALTER TABLE book DROP INDEX idx_bk_id;

提示

添加AUTO_INCREMENT约束字段的唯一索引不能被删除（）

2. 使用 DROP INDEX 语句删除索引：

DROP INDEX删除索引的基本语法格式如下：

DROP INDEX index_name ON table_name;

练习：删除book表中名称为idx_aut_info的组合索引，SQL语句如下：

DROP INDEX idx_aut_info ON book;

语句执行完毕，使用SHOW查看索引是否删除：

SHOW CREATE TABLE book\G;

可以看到，book表中已经没有名称为idx_aut_info的组合索引，删除索引成功。

提示 删除表中的列时，如果要删除的列为索引的组成部分，则该列也会从索引中删除。如果组成索引的所有列都被删除，则整个索引将被删除。

2. MySQL 8.0 索引新特性

2.1 支持降序索引

举例：分别在 MySQL 5.7 版本和 MySQL 8.0 版本中创建数据表 ts1，结果如下:

CREATE TABLE ts1(a int,b int,index idx_a_b(a,b desc)); 

在 MySQL 5.7 版本中查看数据表 ts1 的结构，结果如下:

从结果可以看出，索引仍然是默认的升序。
在MySQL 8.0版本中查看数据表ts1的结构，结果如下:

从结果可以看出，索引已经是降序了。下面继续测试降序索引在执行计划中的表现。

分别在 MySQL 5.7 版本和 MySQL 8.0 版本的数据表 ts1 中插入 800 条随机数据，执行语句如下:

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE ts_insert()
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 1;
    WHILE i < 800
    DO
        insert into ts1 select rand()*80000,rand()*80000;
        SET i = i + 1;
    END WHILE;
    commit;
END //
DELIMITER ; 
#调用
CALL ts_insert();

在 MySQL 5.7 版本中查看数据表 ts1 的执行计划，结果如下:

# 优化测试
EXPLAIN SELECT * FROM ts1 ORDER BY a,b DESC LIMIT 5;

从结果可以看出，执行计划中扫描数为 799，而且使用了 Using filesort。

提示：Using filesort 是MySQL中一种速度比较慢的外部排序，能避免是最好的。多数情况下，管理员可以通过优化索引来尽量避免出现 Using filesort，从而提高数据库执行速度。

在 MySQL 8.0 版本中查看数据表 ts1 的执行计划

从结果可以看出，执行计划中扫描数为 5，而且没有使用 Using filesort。

注意：降序索引只对查询中特定的排序顺序有效，如果使用不当，反而查询效率更低。例如，上述查询排序条件改为 order by a desc, b desc，MySQL 5.7 的执行计划要明显好于 MySQL 8.0。

将排序条件改为order by a desc,b desc后，下面来对比不同版本中执行计划的效果。

在MySQL5.7版本中查看数据表ts1的执行计划，结果如下：

# 优化测试
EXPLAIN SELECT * FROM ts1 ORDER BY a DESC,b DESC LIMIT 5;

在 MySQL 8.0 版本中查看数据表 ts1 的执行计划

从结果可以看出，修改后MySQL5.7的执行计划明显好于MySQL8.0

2.2 隐藏索引（invisible indexes）

在 MySQL 5.7 版本及之前，只能通过显式的方式删除索引。此时，如果发现删除索引后出现错误，又只能通过显式创建索引的方式将删除的索引创建回来。如果数据表中的数据量非常大，或者数据表本身比较大，这种操作就会消耗系统过多的资源，操作成本非常高。

从MySQL 8.x 开始支持 隐藏索引(invisible indexes)，只需要将待删除的索引设置为隐藏索引，使查询优化器不再使用这个索引（即使使用 force index（强制使用索引），优化器也不会使用该索引）， 确认将索引设置为隐藏索引后系统不受任何响应，就可以彻底删除索引。这种通过先将索引设置为隐藏索引，再删除索引的方式就是软删除。

1. 创建表时直接创建

在 MySQL 中创建隐藏索引通过 SQL 语句 INVISIBLE 来实现，其语法形式如下：

 CREATE TABLE tablename(
    propname1 type1[CONSTRAINT1],
    propname2 type2[CONSTRAINT2],
    ......
    propnamen typen,
    INDEX [indexname](propname1 [(length)]) INVISIBLE
);

上述语句比普通索引多了一个关键字 INVISIBLE，用来标记索引为不可见索引。

练习：在创建书籍表book时，在字段idx_cmt上创建隐藏索引

#① 创建表时，隐藏索引
create table book(
    book_id INT,
    book_name VARCHAR(100),
    AUTHORS VARCHAR (100),
    info VARCHAR (100),
    COMMENT VARCHAR (100),
    year_publication YEAR,
    # 创建不可见的索引
    index idx_cmt(comment) invisible
);

通过explain查看发现，优化器并没有使用索引，而是使用的全表扫描

explain select * from book7 where comment = 'mysql...';

2. 在已经存在的表上创建

可以为已经存在的表设置隐藏索引，其语法形式如下：

CREATE INDEX indexname
ON tablename(propname[(length)]) INVISIBLE;

举例：

CREATE INDEX idx_year_pub ON book(year_publication) INVISIBLE;

3. 通过 ALTER TABLE 语句创建

语法形式如下：

ALTER TABLE tablename
ADD INDEX indexname (propname [(length)]) INVISIBLE;

举例：

ALTER TABLE book
ADD UNIQUE INDEX uk_idx_bname(book_name) INVISIBLE;

4. 切换索引可见状态

已存在的索引可通过如下语句切换可见状态:

 ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name INVISIBLE; #切换成隐藏索引 
 ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name VISIBLE; #切换成非隐藏索引

举例：

# 修改索引的可见性
ALTER TABLE book ALTER INDEX idx_year_pub invisible;#可见--->不可见
ALTER TABLE book ALTER INDEX idx_cmt visible;#不可见---》可见

如果将 idx_cmt 索引切换成可见状态，通过 explain 查看执行计划，发现优化器选择了idx_cmt索引

**注意：**当索引被隐藏时，它的内容仍然是和正常索引一样实时更新的。如果一个索引需要长期被隐藏，那么可以将其删除，因为索引的存在会影响插入、更新和删除的性能。

通过设置隐藏索引的可见性可以查看索引对调优的帮助。

5. 使隐藏索引对查询优化器可见(了解)

在 MySQL 8.x 版本中，为索引提供了一种新的测试方式，可以通过查询优化器的一个开关 （use_invisible_indexes）来打开某个设置，使隐藏索引对查询优化器可见。如果 use_invisible_indexes 设置为 off（默认），优化器会忽略隐藏索引。如果设置为 on，即使隐藏索引不可见，优化器在生成执行计划时仍会考虑使用隐藏索引。

（1）在 MySQL 命令行执行如下命令查看查询优化器的开关设置。

mysql> select @@optimizer_switch \G

在输出的结果信息中找到如下属性配置。

use_invisible_indexes=off

此属性配置值为off，说明隐藏索引默认对查询优化器不可见。

（2）使隐藏索引对查询优化器可见，需要在 MySQL 命令行执行如下命令:

mysql> set session optimizer_switch="use_invisible_indexes=on";
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

SQL 语句执行成功，再次查看查询优化器的开关设置。

mysql>  select @@optimizer_switch \G
*************************** 1. row ***************************
@@optimizer_switch:
index_merge=on,index_merge_union=on,index_merge_sort_union=on,index_merge_
intersection=on,engine_condition_pushdown=on,index_condition_pushdown=on,mrr=on,mrr_co
st_based=on,block_nested_loop=on,batched_key_access=off,materialization=on,semijoin=on
,loosescan=on,firstmatch=on,duplicateweedout=on,subquery_materialization_cost_based=on
,use_index_extensions=on,condition_fanout_filter=on,derived_merge=on,use_invisible_ind
exes=on,skip_scan=on,hash_join=on
1 row in set (0.00 sec)

此时，在输出结果中可以看到如下属性配置。

use_invisible_indexes=on

use_invisible_indexes 属性的值为 on，说明此时隐藏索引对查询优化器可见。

（3）使用 EXPLAIN 查看以字段 invisible_column 作为查询条件时的索引使用情况。

explain select * from classes where cname = '高一2班';

查询优化器会使用隐藏索引来查询数据。

（4）如果需要使隐藏索引对查询优化器不可见，则只需要执行如下命令即可。

mysql> set session optimizer_switch="use_invisible_indexes=off";
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

再次查看查询优化器的开关设置。

mysql> select @@optimizer_switch \G;

此时，use_invisible_indexes 属性的值已经被设置为“off”。

3. 索引的设计原则

3.1 数据准备

第1步：创建数据库、创建表

CREATE DATABASE testdb1;
USE atguigudb1;
#1.创建学生表和课程表
CREATE TABLE `student_info` (
     `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
     `student_id` INT NOT NULL ,
     `name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
     `course_id` INT NOT NULL ,
     `class_id` INT(11) DEFAULT NULL,
     `create_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
     PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE `course` (
    `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `course_id` INT NOT NULL ,
    `course_name` VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

第2步：创建模拟数据必需的存储函数

#函数1:创建随机产生字符串函数
DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_string(n INT)
    RETURNS VARCHAR(255) #该函数会返回一个字符串 
BEGIN
    DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
    DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';
        DECLARE i INT DEFAULT 0;
    WHILE i < n DO
       SET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));
       SET i = i + 1;
    END WHILE;
    RETURN return_str;
END //
DELIMITER ;

#函数2:创建随机数函数
DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_num (from_num INT ,to_num INT) RETURNS INT(11) BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET i = FLOOR(from_num +RAND()*(to_num - from_num+1)) ;
RETURN i;
END //
DELIMITER ;

创建函数，假如报错:

This function has none of DETERMINISTIC......

由于开启过慢查询日志 bin-log, 我们就必须为我们的 function 指定一个参数。

主从复制，主机会将写操作记录在 bin-log 日志中。从机读取 bin-log 日志，执行语句来同步数据。如果使用函数来操作数据，会导致从机和主机操作时间不一致。所以，默认情况下，mysql 不开启创建函数设置。

• 查看 mysql 是否允许创建函数：

   show variables like 'log_bin_trust_function_creators';
  

• 命令开启：允许创建函数设置:

  set global log_bin_trust_function_creators=1; 
  

• mysqld 重启，上述参数又会消失。永久方法：

  • windows下：my.ini[mysqld]加上：

    log_bin_trust_function_creators=1
    

  • linux下：/etc/my.cnf 下 my.cnf[mysqld] 加上：

     log_bin_trust_function_creators=1
    

第3步：创建插入模拟数据的存储过程

 # 存储过程1:创建插入课程表存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_course( max_num INT ) BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET autocommit = 0; #设置手动提交事务
REPEAT #循环
SET i=i+1; #赋值
INSERT INTO course(course_id, course_name)VALUES(rand_num(10000,10100),rand_string(6));
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT; #提交事务 
END //
DELIMITER ;

# 存储过程2:创建插入学生信息表存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_stu( max_num INT ) BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET autocommit = 0; #设置手动提交事务
REPEAT #循环
SET i=i+1; #赋值
INSERT INTO student_info (course_id, class_id ,student_id ,NAME ) VALUES
(rand_num(10000,10100),rand_num(10000,10200),rand_num(1,200000),rand_string(6)); UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER ;

第4步：调用存储过程

CALL insert_course(100); # 课程表中添加100条数据
CALL insert_stu(1000000);# 学生表中插入1000000条数据

3.2 哪些情况适合创建索引

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

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查看student_info表中的索引

可以看出，我们没有对student_id字段创建索引。

②进行如下查询，耗时220ms

③添加索引

alter table student_info add index idx_sid(student_id);

④再查询。耗时0ms。性能提升杠杠的~

3、经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列

索引其实就是让数据按照某种顺序进行存储或检索。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，如果 对分组或者排序的字段建立索引，本身索引的数据就已经排好序了，进行分组查询和排序操作性能不是很nice吗？另外，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下面在有student_id索引的情况下，查询：

mysql> SELECT student_id,COUNT(*) AS num
    -> FROM student_info
    -> GROUP BY student_id
    -> LIMIT 100;
+------------+-----+
| student_id | num |
+------------+-----+
|          1 |   5 |
.....此处省略n行......
|          3 |   4 |
|        101 |   7 |
+------------+-----+
100 rows in set (0.00 sec)

②删除索引

#删除idx_sid索引
DROP INDEX idx_sid ON student_info;

③再次查询 ，慢的像蜗牛~

mysql> SELECT student_id,COUNT(*) AS num
    -> FROM student_info
    -> GROUP BY student_id
    -> LIMIT 100;
+------------+-----+
| student_id | num |
+------------+-----+
|      95666 |   9 |
.....此处省略n行......
|     173440 |  14 |
|      67234 |   9 |
+------------+-----+
100 rows in set (0.78 sec)

同样，如果是ORDER BY，也需要对字段创建索引

④如果同时使用GROUP BY和ORDER BY，先看看不加索引的情况

mysql> SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
    -> GROUP BY student_id
    -> ORDER BY create_time DESC
    -> LIMIT 100;
ERROR 1055 (42000): Expression #1 of ORDER BY clause is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'atguigudb1.student_info.create_time' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by

⑤出现了一个异常信息，这是因为我们使用的sql_mode是only_full_group_by。修改下再来查询，时间代价是6.61s

mysql> SELECT @@sql_mode;
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| @@sql_mode                                                                                                            |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| ONLY_FULL_GROUP_BY,STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> SET @@sql_mode = 'STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec); # 去掉ONLY_FULL_GROUP_BY

mysql> SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
    -> GROUP BY student_id
    -> ORDER BY create_time DESC
    -> LIMIT 100;
+------------+-----+
| student_id | num |
+------------+-----+
|      21497 |   1 |
|      17311 |   1 |
.....此处省略n行......
|     183509 |   1 |
+------------+-----+
100 rows in set (6.61 sec)

⑥再看看两个字段分别建立单列索引的情况，耗时5.26 s，快了一点点

mysql> ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid(student_id);
Query OK, 0 rows affected (1.77 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_cre_time(create_time);
Query OK, 0 rows affected (1.49 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
    -> GROUP BY student_id
    -> ORDER BY create_time DESC
    -> LIMIT 100;
+------------+-----+
| student_id | num |
+------------+-----+
|      64044 |   1 |
.....此处省略n行......
|     101052 |   1 |
|     152620 |   1 |
+------------+-----+
100 rows in set (5.26 sec)

**注意：**建立多个单列索引，并不会都走，像刚才这个例子，只会走idx_sid索引

⑦分析下它的查询过程,原来我们只用了一个索引，由于我们是先GROUP BY student_id,后ORDER BY create_time，我们实际上只使用了索引idx_sid

mysql> EXPLAIN SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
    -> GROUP BY student_id
    -> ORDER BY create_time DESC
    -> LIMIT 100;
+----+-------------+--------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+---------------------------------+
| id | select_type | table        | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra                           |
+----+-------------+--------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+---------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | student_info | NULL       | index | idx_sid       | idx_sid | 4       | NULL | 997130 |   100.00 | Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+--------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+---------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

⑧建立联合索引的情况,芜湖起飞，直接0.25s。此时我们用EXPLAIN查看命中的也是 联合索引

mysql>  ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid_cre_time(student_id,create_time DESC);
Query OK, 0 rows affected (2.09 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
    -> GROUP BY student_id
    -> ORDER BY create_time DESC
    -> LIMIT 100;
+------------+-----+
| student_id | num |
+------------+-----+
|       1226 |   8 |
.....此处省略n行......
|       1400 |   2 |
+------------+-----+
100 rows in set (0.25 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
    -> GROUP BY student_id
    -> ORDER BY create_time DESC
    -> LIMIT 100;
+----+-------------+--------------+------------+-------+--------------------------+------------------+---------+------+--------+----------+----------------------------------------------+
| id | select_type | table        | partitions | type  | possible_keys            | key              | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra                                        |
+----+-------------+--------------+------------+-------+--------------------------+------------------+---------+------+--------+----------+----------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | student_info | NULL       | index | idx_sid,idx_sid_cre_time | idx_sid_cre_time | 10      | NULL | 997130 |   100.00 | Using index; Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+--------------+------------+-------+--------------------------+------------------+---------+------+--------+----------+----------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

⑨再来测试,交换字段顺序建立联合索引idx_cre_time_sid，耗时5.24s。下面查询真正使用的索引key是idx_sid

mysql> ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_cre_time_sid(create_time DESC,student_id);
Query OK, 0 rows affected (2.10 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> DROP INDEX idx_sid_cre_time ON student_info; #删除联合索引idx_sid_cre_time
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> show INDEX from student_info; # 查看student_info中的索引
+--------------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| Table        | Non_unique | Key_name         | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression |
+--------------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
| student_info |          0 | PRIMARY          |            1 | id          | A         |      993366 |     NULL |   NULL |      | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
| student_info |          1 | idx_sid          |            1 | student_id  | A         |      199180 |     NULL |   NULL |      | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
| student_info |          1 | idx_cre_time     |            1 | create_time | A         |          82 |     NULL |   NULL | YES  | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
| student_info |          1 | idx_cre_time_sid |            1 | create_time | D         |          77 |     NULL |   NULL | YES  | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
| student_info |          1 | idx_cre_time_sid |            2 | student_id  | A         |      967825 |     NULL |   NULL |      | BTREE      |         |               | YES     | NULL       |
+--------------+------------+------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------+
5 rows in set (0.00 sec)

mysql> SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
    -> GROUP BY student_id
    -> ORDER BY create_time DESC
    -> LIMIT 100;
+------------+-----+
| student_id | num |
+------------+-----+
|      64044 |   1 |
.....此处省略n行......
|     101052 |   1 |
|     152620 |   1 |
+------------+-----+
100 rows in set (5.24 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
    -> GROUP BY student_id
    -> ORDER BY create_time DESC
    -> LIMIT 100;#起作用的是idx_sid
+----+-------------+--------------+------------+-------+--------------------------+---------+---------+------+--------+----------+---------------------------------+
| id | select_type | table        | partitions | type  | possible_keys            | key     | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra                           |
+----+-------------+--------------+------------+-------+--------------------------+---------+---------+------+--------+----------+---------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | student_info | NULL       | index | idx_sid,idx_cre_time_sid | idx_sid | 4       | NULL | 997130 |   100.00 | Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+--------------+------------+-------+--------------------------+---------+---------+------+--------+----------+---------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

**总结：**如果我们仅仅使用GROUP BY 或者 ORDER BY，且后面只有一个字段，则单独建立索引；如果后面跟多个字段，则建立联合索引。如果既有GROUP BY 又有 ORDER BY，那就建立联合索引，且GROUP BY的字段写在前面，ORDER BY的字段写在后面。8.0后的版本也可以考虑使用降序索引

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

mysql> UPDATE student_info SET student_id = 10002
    ->  WHERE NAME = '462eed7ac6e791292a79';# 550ms
Query OK, 0 rows affected (0.55 sec)
Rows matched: 0  Changed: 0  Warnings: 0

mysql> ALTER TABLE student_info
    -> ADD INDEX idx_name(NAME);
Query OK, 0 rows affected (2.26 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> UPDATE student_info SET student_id = 10002
    -> WHERE NAME = '462eed7ac6e791292a79';# 1ms
Query OK, 0 rows affected (0.001 sec)
Rows matched: 0  Changed: 0  Warnings: 0

5、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。

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：

SELECT DISTINCT(student_id) FROM `student_info`; 

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:

SELECT DISTINCT(student_id) FROM `student_info`;

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。

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(n ,n^2 , n^3…)，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。

🔊注意：对于用连接的字段创建索引，这些字段在多张表中的 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。否则在查询时，虽然也会帮我们进行隐式的类型转换，转换时会使用函数，但会导致索引失效。索引失效情况在后续文章中还会给大家详细介绍，敬请期待。

举个例子，如果我们只对 student_id 创建索引，执行 SQL 语句，耗时0.21s

mysql> SELECT c.course_id, NAME, s.student_id, course_name
    -> FROM student_info s JOIN course c
    -> ON s.course_id = c.course_id
    -> WHERE NAME = 'WloNYD';
+-----------+--------+------------+-------------+
| course_id | NAME   | student_id | course_name |
+-----------+--------+------------+-------------+
|     10077 | WloNYD |      95666 | JfydVs      |
|     10077 | WloNYD |      95666 | nZkayq      |
|     10077 | WloNYD |      95666 | mTHDYg      |
|     10085 | wLonyD |      98444 | pZdpsR      |
+-----------+--------+------------+-------------+
4 rows in set (0.21 sec)

这时，我们对 name 创建索引，再执行上面的 SQL 语句，耗时 0.00s

mysql> ALTER TABLE student_info
    -> ADD INDEX idx_name(NAME);# 为name创建索引
Query OK, 0 rows affected (2.52 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> SELECT c.course_id, name, s.student_id, course_name
    -> FROM student_info s JOIN course c
    -> ON s.course_id = c.course_id
    -> WHERE name = 'WloNYD';
+-----------+--------+------------+-------------+
| course_id | name   | student_id | course_name |
+-----------+--------+------------+-------------+
|     10077 | WloNYD |      95666 | mTHDYg      |
|     10077 | WloNYD |      95666 | nZkayq      |
|     10085 | wLonyD |      98444 | pZdpsR      |
|     10077 | WloNYD |      95666 | JfydVs      |
+-----------+--------+------------+-------------+
4 rows in set (0.00 sec)

7、使用列的类型小的创建索引

8、使用字符串前缀创建索引

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 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;

🎯 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。

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

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。

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

• 索引建立的多，维护的成本也高。

• 多个字段进行联合查询时，其实只使用到一个索引。如下，只用到了idx_sid索引

  mysql> EXPLAIN SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
      -> GROUP BY student_id
      -> ORDER BY create_time DESC
      -> LIMIT 100;
  

• 在建立联合索引的相关字段做查询时，联合索引都能生效，使用频率比较高。足够优化sql执行的速度了

3.3 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：

①每个索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。

②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。

③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。

解释：表中创建的索引过多，优化器在possible_keys中选择合适的key 时需要的成本也会更多。比如下面查询中possible_keys有两个，实际使用的key只有一个，这其实优化器判断的哟。

mysql> EXPLAIN SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
   -> GROUP BY student_id
   -> ORDER BY create_time DESC
   -> LIMIT 100;
+----+-------------+--------------+------------+-------+--------------------------+---------+---------+------+--------+----------+---------------------------------+
| id | select_type | table        | partitions | type  | possible_keys            | key     | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra                           |
+----+-------------+--------------+------------+-------+--------------------------+---------+---------+------+--------+----------+---------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | student_info | NULL       | index | idx_sid,idx_cre_time_sid | idx_sid | 4       | NULL | 997449 |   100.00 | Using temporary; Using filesort |
+----+-------------+--------------+------------+-------+--------------------------+---------+---------+------+--------+----------+---------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

3.4 哪些情况不适合创建索引

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

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。

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

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

7、不要定义冗余或重复的索引

冗余索引

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。

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_index_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。

3.5 小结