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文章目录：
2.2 方式二：ALTER TABLE … ADD INDEX …
4.1.3 经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列
4.1.4 UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列
4.1.11 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
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
上说，索引主要有
4
种，分别是普通索引、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。
2.创建索引的三种方式
2.1 方式一：CREATE TABLE
2.1.1 小例子
CREATE DATABASE dbtest2; USE dbtest2; CREATE TABLE dept ( dept_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, dept_name VARCHAR(20) ); SHOW INDEX FROM dept;
CREATE TABLE emp ( emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, emp_name VARCHAR(20) UNIQUE, dept_id INT, CONSTRAINT fk_emp_dept_id FOREIGN KEY(dept_id) REFERENCES dept(dept_id) ); SHOW INDEX FROM emp;
2.1.2 普通索引
CREATE TABLE book ( book_id INT, book_name VARCHAR(100), `authors` VARCHAR(100), info VARCHAR(100), `comment` VARCHAR(100), year_publication YEAR, INDEX idx_bname(book_name) ); SHOW INDEX FROM book;
如果我们写一个简单的sql语句，在where后面用 book_name 来筛选，可以通过 explain 性能分析工具来看看是什么样的？
EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE book_name = 'mysql';
2.1.3 唯一性索引
CREATE TABLE book1 ( book_id INT, book_name VARCHAR(100), `authors` VARCHAR(100), info VARCHAR(100), `comment` VARCHAR(100), year_publication YEAR, UNIQUE INDEX uk_idx_cmt(`comment`) ); SHOW INDEX FROM book1;
接下来，依次向表中插入三条记录，在插入第二条记录的时候，就会报错。而第三条记录是正常执行的。
INSERT INTO book1(book_id, book_name, `comment`) VALUES(1, 'MySQL高级', '适合有数据库开发经验的人员学习'); INSERT INTO book1(book_id, book_name, `comment`) VALUES(1, 'MySQL高级', '适合有数据库开发经验的人员学习'); INSERT INTO book1(book_id, book_name, `comment`) VALUES(1, 'MySQL高级', NULL);
最终，在book1这张表中，将存在两条记录。
2.1.4 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 ); SHOW INDEX FROM book2;
2.1.5 单列索引
其实我们上面创建的那些都是单列索引。
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;
2.1.6 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;
下面我们通过两条sql来分析一下，联合索引在查找过程中是怎么走的？
EXPLAIN SELECT * FROM book4 WHERE book_id = 1001 AND book_name = 'mysql';解释：因为我们建的联合索引是 book_id, book_name, info 这样的顺序，所以在构建B+树的时候，就是先按照 book_id 来进行排序，当book_id相同时，再按照 book_name来排序，当book_name一样时，最后按照info来排序。（在B+树中，book_name实际上是位于book_id下方的，查找一定是先经过book_id、后经过book_name的）
所以上面这条sql，会先走book_id，再走book_name的。
EXPLAIN SELECT * FROM book4 WHERE book_name = 'mysql';经过上面的分析，那么这条sql为什么就没有走联合索引呢？（这book_name不是存在于联合索引中吗？），这里其实还是构建B+树的顺序问题，你要想在where筛选中走book_name索引，你就必须先要走book_id索引的，因为book_name在联合索引中位于book_id之后，所以在B+树中book_name就处于book_id下方，你连B+树的第二层（假设）都还没走到，又何谈到达B+树的第三层呢？ 所以这条sql是不会走索引的。
2.1.7 全文索引
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(50)) ); SHOW INDEX FROM test4;
2.2 方式二：ALTER TABLE … ADD INDEX …
DROP TABLE IF EXISTS book5; CREATE TABLE book5 ( book_id INT , book_name VARCHAR(100), `authors` VARCHAR(100), info VARCHAR(100) , `comment` VARCHAR(100), year_publication YEAR ); ALTER TABLE book5 ADD INDEX idx_cmt(`comment`); ALTER TABLE book5 ADD UNIQUE INDEX uk_idx_bname(book_name); ALTER TABLE book5 ADD INDEX mul_bid_bname_info(book_id, book_name, info); SHOW INDEX FROM book5; 
2.3 方式三：CREATE INDEX … ON …
DROP TABLE IF EXISTS book6; CREATE TABLE book6 ( book_id INT , book_name VARCHAR(100), `authors` VARCHAR(100), info VARCHAR(100) , `comment` VARCHAR(100), year_publication YEAR ); CREATE INDEX idx_cmt ON book6(`comment`); CREATE UNIQUE INDEX uk_idx_bname ON book6(book_name); CREATE INDEX mul_bid_bname_info ON book6(book_id, book_name, info); SHOW INDEX FROM book6;
3.删除索引的两种方式
3.1 使用ALTER TABLE删除索引
3.2 使用DROP INDEX语句删除索引
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。
ALTER TABLE book6 DROP INDEX idx_cmt; DROP INDEX uk_idx_bname ON book6; ALTER TABLE book6 DROP COLUMN book_name; ALTER TABLE book6 DROP COLUMN book_id; ALTER TABLE book6 DROP COLUMN info; SHOW INDEX FROM book6;
4.索引的设计原则（未完待续，明天补全……）
4.1 哪些情况适合创建索引？
我们先准备一些数据，用作下面创建索引及测试过程。
#1. 数据的准备 CREATE DATABASE atguigudb1; USE atguigudb1; #1.创建学生表和课程表 CREATE TABLE `student_info` ( `id` INT(11) 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; #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 ; SELECT @@log_bin_trust_function_creators; SET GLOBAL log_bin_trust_function_creators = 1; #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 ; # 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,),rand_string(6)); UNTIL i = max_num END REPEAT; COMMIT; #提交事务 END // DELIMITER ; #调用存储过程： CALL insert_course(100); SELECT COUNT(*) FROM course; CALL insert_stu(); SELECT COUNT(*) FROM student_info;4.1.1 字段的数值有唯一性的限制
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。（来源：
Alibaba
）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。
4.1.2 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=
的用户信息。下面的sql代码首先是查看student_info表中都有哪些索引？然后在不使用索引的情况下查询效率如何，对where查询条件的字段student_id添加索引之后查询效率又如何？ 最后是执行耗时。
SHOW INDEX FROM student_info; SELECT course_id, class_id, NAME, create_time, student_id FROM student_info WHERE student_id = ; #240ms ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid(student_id); SELECT course_id, class_id, NAME, create_time, student_id FROM student_info WHERE student_id = ; #17ms4.1.3 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
。这里先将GROUP BY中用到的student_id字段相关的索引删除，看下查询效率。之后再对这个字段加索引，再看查询效率。
ALTER TABLE student_info DROP INDEX idx_sid; SHOW INDEX FROM student_info; SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info GROUP BY student_id LIMIT 100; #514ms ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid(student_id); SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info GROUP BY student_id LIMIT 100; #17ms下面是针对查询中同时包含GROUP BY 和ORDER BY的sql，在为student_id和create_time分别创建索引的情况下，它的执行时间花了2.845s，挺长的，我们可以使用explain查看一下它是只走了 student_id 索引？还是只走了create_time索引？还是两个都走了？
ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid(student_id); ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_cre_time(create_time); SHOW INDEX FROM student_info; #修改sql_mode SELECT @@sql_mode; SET @@sql_mode ='STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION'; SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info GROUP BY student_id ORDER BY create_time DESC LIMIT 100; #2845ms EXPLAIN SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info GROUP BY student_id ORDER BY create_time DESC LIMIT 100;
上面的explain执行结果告诉我们，它只走了student_id对应的单列索引，原因就是sql语句的执行流程中：是 FROM 👉 WHERE 👉 GROUP BY 👉 HAVING 👉 SELECT 👉 ORDER BY 👉 LIMIT，而GROUP BY是先于ORDER BY执行的，所以它这里先考虑使用GROUP BY相关字段的索引，后续就不再采用其他的了。
那么针对这样的问题，我们可以考虑将GROUP BY和ORDER BY的相关字段建一个联合索引。
ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid_cre_time(student_id,create_time DESC); SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info GROUP BY student_id ORDER BY create_time DESC LIMIT 100; #229ms EXPLAIN SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info GROUP BY student_id ORDER BY create_time DESC LIMIT 100;
4.1.4 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。
SHOW INDEX FROM student_info; UPDATE student_info SET student_id = 10002 WHERE NAME = '462eed7ac6ea79'; #466ms ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_name(NAME); UPDATE student_info SET student_id = 10003 WHERE NAME = '462eed7ac6ea79'; #16ms4.1.5 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：
DROP INDEX idx_sid ON student_info; SHOW INDEX FROM student_info;
先确保表中没有与DISTINCT去重相关字段的索引。然后我们对student_id做个去重，看看执行效率。 然后给这个字段加上索引，再看执行效率。
SELECT DISTINCT(student_id) FROM student_info; #531ms ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid(student_id); SHOW INDEX FROM student_info; SELECT DISTINCT(student_id) FROM student_info; #369ms 4.1.6 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，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。
SELECT s.course_id, NAME, s.student_id, c.course_name FROM student_info s JOIN course c ON s.course_id = c.course_id WHERE NAME = '462eed7ac6ea79'; #16ms DROP INDEX idx_name ON student_info; SELECT s.course_id, NAME, s.student_id, c.course_name FROM student_info s JOIN course c ON s.course_id = c.course_id WHERE NAME = '462eed7ac6ea79'; #189ms4.1.7 使用列的类型小的创建索引
4.1.8 使用字符串前缀创建索引
4.1.9 区分度高(散列性高)的列适合作为索引
4.1.10 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。
4.1.11 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
4.2 限制索引的数目
4.3 哪些情况不适合创建索引？
4.3.1 在where中使用不到的字段，不要设置索引
4.3.2 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。
4.3.3 有大量重复数据的列上不要建立索引
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。
4.3.4 避免对经常更新的表创建过多的索引
4.3.5 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。
4.3.6 删除不再使用或者很少使用的索引
4.3.7 不要定义冗余或重复的索引
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。
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。
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