目录 索引初识 一个简单的对比测试 MySQL索引的概念 MySQL索引的类型 1. 普通索引 2. 唯一索引 3. 全文索引（FULLTEXT） 4. 单列索引、多列索引 5. 组合索引（最左前缀） MySQL索引的优化 建立
目录索引初识一个简单的对比测试MySQL索引的概念MySQL索引的类型1. 普通索引2. 唯一索引3. 全文索引（FULLTEXT）4. 单列索引、多列索引5. 组合索引（最左前缀）MySQL索引的优化建立索引的优缺点总结
索引初识
最普通的情况，是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述，我们先建立一个如下的表。
CREATE TABLE mytable (
id serial primary key,
category_id int not null default 0,
user_id int not null default 0,
adddate int not null default 0
);
很简单吧，不过对于要说明这个问题，已经足够了。如果你在查询时常用类似以下的语句：
SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1;
最直接的应对之道，是为category_id建立一个简单的索引：
CREATE INDEX mytable_categoryid ON mytable (category_id);
OK，搞定？先别高兴，如果你有不止一个选择条件呢？例如：
SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1 AND user_id=2;
你的第一反应可能是，再给user_id建立一个索引。不好，这不是一个最佳的方法。你可以建立多重的索引。
CREATE INDEX mytable_categoryid_userid ON mytable (category_id,user_id);
注意到我在命名时的习惯了吗？我使用"表名_字段1名_字段2名"的方式。你很快就会知道我为什么这样做了。
现在你已经为适当的字段建立了索引，不过，还是有点不放心吧，你可能会问，数据库会真正用到这些索引吗？测试一下就OK，对于大多数的数据库来说，这是很容易的，只要使用EXPLAIN命令：
EXPLAIN
SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2;
This is what Postgres 7.1 returns (exactly as I expected)
NOTICE: QUERY PLAN:
Index Scan using mytable_categoryid_userid on
mytable (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
以上是postgres的数据，可以看到该数据库在查询的时候使用了一个索引（一个好开始），而且它使用的是我创建的第二个索引。看到我上面命名的好处了吧，你马上知道它使用适当的索引了。
接着，来个稍微复杂一点的，如果有个ORDER BY字句呢？不管你信不信，大多数的数据库在使用order by的时候，都将会从索引中受益。
SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1 AND user_id=2 ORDER BY adddate DESC;
有点迷惑了吧？很简单，就象为where字句中的字段建立一个索引一样，也为ORDER BY的字句中的字段建立一个索引：
CREATE INDEX mytable_categoryid_userid_adddate ON mytable (category_id,user_id,adddate);
注意: "mytable_categoryid_userid_adddate" 将会被截短为
"mytable_categoryid_userid_addda"
CREATE
EXPLAIN SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY adddate DESC;
NOTICE: QUERY PLAN:
Sort (cost=2.03..2.03 rows=1 width=16)
-> Index Scan using mytable_categoryid_userid_addda
on mytable (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
看看EXPLAIN的输出，好象有点恐怖啊，数据库多做了一个我们没有要求的排序，这下知道性能如何受损了吧，看来我们对于数据库的自身运作是有点过于乐观了，那么，给数据库多一点提示吧。
为了跳过排序这一步，我们并不需要其它另外的索引，只要将查询语句稍微改一下。这里用的是postgres，我们将给该数据库一个额外的提示--在ORDER BY语句中，加入where语句中的字段。这只是一个技术上的处理，并不是必须的，因为实际上在另外两个字段上，并不会有任何的排序操作，不过如果加入，postgres将会知道哪些是它应该做的。
EXPLAIN SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY category_id DESC,user_id DESC,adddate DESC;
NOTICE: QUERY PLAN:
Index Scan Backward using
mytable_categoryid_userid_addda on mytable
(cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
现在使用我们料想的索引了，而且它还挺聪明，知道可以从索引后面开始读，从而避免了任何的排序。
以上说得细了一点，不过如果你的数据库非常巨大，并且每日的页面请求达上百万算，我想你会获益良多的。不过，如果你要做更为复杂的查询呢，例如将多张表结合起来查询，特别是where限制字句中的字段是来自不止一个表格时，应该怎样处理呢？我通常都尽量避免这种做法，因为这样数据库要将各个表中的东西都结合起来，然后再排除那些不合适的行，搞不好开销会很大。
如果不能避免，你应该查看每张要结合起来的表，并且使用以上的策略来建立索引，然后再用EXPLAIN命令验证一下是否使用了你料想中的索引。如果是的话，就OK。不是的话，你可能要建立临时的表来将他们结合在一起，并且使用适当的索引。
要注意的是，建立太多的索引将会影响更新和插入的速度，因为它需要同样更新每个索引文件。对于一个经常需要更新和插入的表格，就没有必要为一个很少使用的where字句单独建立索引了，对于比较小的表，排序的开销不会很大，也没有必要建立另外的索引。
以上介绍的只是一些十分基本的东西，其实里面的学问也不少，单凭EXPLAIN我们是不能判定该方法是否就是最优化的，每个数据库都有自己的一些优化器，虽然可能还不太完善，但是它们都会在查询时对比过哪种方式较快，在某些情况下，建立索引的话也未必会快，
例如索引放在一个不连续的存储空间时，这会增加读磁盘的负担，因此，哪个是最优，应该通过实际的使用环境来检验。
在刚开始的时候，如果表不大，没有必要作索引，我的意见是在需要的时候才作索引，也可用一些命令来优化表，例如MySQL可用"OPTIMIZE TABLE"。
综上所述，在如何为数据库建立恰当的索引方面，你应该有一些基本的概念了。
关于MySQL索引的好处，如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据就是瓶颈，而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据，没有索引查询会变的非常缓慢。
还是以WordPress来说，其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引，比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE索引。
一个简单的对比测试
以我去年测试的数据作为一个简单示例，20多条数据源随机生成200万条数据，平均每条数据源都重复大概10万次，表结构比较简单，仅包含一个自增ID，一个char类型，一个text类型和一个int类型，单表2G大小，使用MyIASM引擎。开始测试未添加任何索引。
执行下面的SQL语句：
SELECT id,FROM_UNIXTIME(time) FROM article WHERE a.title='测试标题'；
查询需要的时间非常恐怖的，如果加上联合查询和其他一些约束条件，数据库会疯狂的消耗内存，并且会影响前端程序的执行。这时给title字段添加一个BTREE索引：
ALTER TABLE article ADD INDEX index_article_title ON title(200);
再次执行上述查询语句，其对比非常明显：
MySQL索引的概念
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。
更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。上述SQL语句，在没有索引的情况下，数据库会遍历全部200条数据后选择符合条件的；而有了相应的索引之后，数据库会直接在索引中查找符合条件的选项。
如果我们把SQL语句换成“SELECT * FROM article WHERE id=2000000”，那么你是希望数据库按照顺序读取完200万行数据以后给你结果还是直接在索引中定位呢？
上面的两个图片鲜明的用时对比已经给出了答案（注：一般数据库默认都会为主键生成索引）。
索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。
MySQL索引的类型
1. 普通索引
这是最基本的索引，它没有任何限制，比如上文中为title字段创建的索引就是一个普通索引，MyIASM中默认的BTREE类型的索引，也是我们大多数情况下用到的索引。
–直接创建索引
CREATE INDEX index_name ON table(column(length))
–修改表结构的方式添加索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column(length))
–创建表的时候同时创建索引
CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`),
INDEX index_name (title(length))
)
–删除索引
DROP INDEX index_name ON table
2. 唯一索引
与普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值（注意和主键不同）。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一，创建方法和普通索引类似。
–创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON table(column(length))
–修改表结构
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE indexName ON (column(length))
–创建表的时候直接指定
CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE indexName (title(length))
);
3. 全文索引（FULLTEXT）
MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索，FULLTEXT索引仅可用于 MyISAM 表；他们可以从CHAR、VARCHAR或TEXT列中作为CREATE TABLE语句的一部分被创建，或是随后使用ALTER TABLE 或CREATE INDEX被添加。////对于较大的数据集，将你的资料输入一个没有FULLTEXT索引的表中，然后创建索引，其速度比把资料输入现有FULLTEXT索引的速度更为快。不过切记对于大容量的数据表，生成全文索引是一个非常消耗时间非常消耗硬盘空间的做法。
–创建表的适合添加全文索引
CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`),
FULLTEXT (content)
);
–修改表结构添加全文索引
ALTER TABLE article ADD FULLTEXT index_content(content)
–直接创建索引
CREATE FULLTEXT INDEX index_content ON article(content)
4. 单列索引、多列索引
多个单列索引与单个多列索引的查询效果不同，因为执行查询时，MySQL只能使用一个索引，会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引。
5. 组合索引（最左前缀）
平时用的SQL查询语句一般都有比较多的限制条件，所以为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。
例如上表中针对title和time建立一个组合索引：ALTER TABLE article ADD INDEX index_titme_time (title(50),time(10))。建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面两组组合索引：
–title,time–title
为什么没有time这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这两列的查询都会用到该组合索引，如下面的几个SQL所示：
–使用到上面的索引
SELECT * FROM article WHREE title='测试' AND time=1234567890;
SELECT * FROM article WHREE utitle='测试';
–不使用上面的索引
SELECT * FROM article WHREE time=1234567890;
MySQL索引的优化
上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。
建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。
索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。
下面是一些总结以及收藏的MySQL索引的注意事项和优化方法。
1. 何时使用聚集索引或非聚集索引？
事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。
如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。
其实这个具体用法我还不是很理解，只能等待后期的项目开发中慢慢学学了。
2. 索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
3. 使用短索引
对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
4. 索引列排序
MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
5. like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
6. 不要在列上进行运算
例如：select * from users where YEAR(adddate)<2007，将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成：select * from users where adddate<’2007-01-01′。关于这一点可以围观：一个单引号引发的MYSQL性能损失。
最后总结一下，MySQL只对一下操作符才使用索引：<,<=,=,>,>=,between,in,以及某些时候的like(不以通配符%或_开头的情形)。而理论上每张表里面最多可创建16个索引，不过除非是数据量真的很多，否则过多的使用索引也不是那么好玩的，比如我刚才针对text类型的字段创建索引的时候，系统差点就卡死了。
建立索引的优缺点
为什么要创建索引呢？
这是因为，创建索引可以大大提高系统的性能。
第一、通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二、可以大大加快 数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 第三、可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 第四、在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 第五、通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？这种想法固然有其合理性，然而也有其片面性。虽然，索引有许多优点， 但是，为表中的每一个列都增加索引，是非常不明智的。
这是因为，增加索引也有许多不利的一个方面：
第一、创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。 第二、索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间。如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。 第三、当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
什么样的字段适合创建索引：
索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。
一般来说，应该在这些列上创建索引，例如：
第一、在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度； 第二、在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构； 第三、在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度； 第四、在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的； 第五、在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间； 第六、在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
建立索引，一般按照select的where条件来建立，比如： select的条件是where f1 and f2，那么如果我们在字段f1或字段f2上简历索引是没有用的，只有在字段f1和f2上同时建立索引才有用等。
什么样的字段不适合创建索引：
同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点：
第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。 第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比 例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。 第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。 第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索 引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。
当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。
因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
创建索引的方法::
1、创建索引，例如 create index <索引的名字> on table_name (列的列表); 2、修改表，例如 alter table table_name add index[索引的名字] (列的列表); 3、创建表的时候指定索引，例如create table table_name ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );
查看表中索引的方法:
show index from table_name; 查看索引
索引的类型及创建例子::
1.PRIMARY KEY （主键索引）
MySQL> alter table table_name add primary key ( `column` )
2.UNIQUE 或 UNIQUE KEY (唯一索引)
mysql> alter table table_name add unique (`column`)
3.FULLTEXT (全文索引)
mysql> alter table table_name add fulltext (`column` )
4.INDEX (普通索引)
mysql> alter table table_name add index index_name ( `column` )
5.多列索引 (聚簇索引)
mysql> alter table `table_name` add index index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持每日运维。
