mysql索引需要了解的几个注意

本文解释了MySQL中索引的作用及工作原理,通过形象的例子帮助理解,并详细探讨了何时使用索引、索引的设计原则以及常见误区。

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索引是做什么的?

索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引,MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。
表越大,花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引,MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间,没有必要看所有数据。

大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树,并且MEMORY表还支持hash索引。

索引好复杂,我该怎么理解索引,有没一个更形象点的例子?

有,想象一下,你面前有本词典,数据就是书的正文内容,你就是那个cpu,而索引,则是书的目录

索引越多越好?

大多数情况下索引能大幅度提高查询效率,但:

  • 数据的变更(增删改)都需要维护索引,因此更多的索引意味着更多的维护成本
  • 更多的索引意味着也需要更多的空间 (一本100页的书,却有50页目录?)
  • 过小的表,建索引可能会更慢哦 :)  (读个2页的宣传手册,你还先去找目录?)

索引的字段类型问题

  • text类型,也可建索引(需指定长度)
  • myisam存储引擎索引键长度综合不能超过1000字节
  • 用来筛选的值尽量保持和索引列同样的数据类型

 like 不能用索引?

  • 尽量减少like,但不是绝对不可用,”xxxx%” 是可以用到索引的,

想象一下,你在看一本成语词典,目录是按成语拼音顺序建立,查询需求是,你想找以 “一”字开头的成语(”一%“),和你想找包含一字的成语(“%一%”)

  • 除了like,以下操作符也可用到索引:

<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN

<>,not in ,!=则不行

什么样的字段不适合建索引?

  • 一般来说,列的值唯一性太小(如性别,类型什么的),不适合建索引(怎样叫太小?一半说来,同值的数据超过表的百分之15,那就没必要建索引了)
  • 太长的列,可以选择只建立部分索引,(如:只取前十位做索引)
  • 更新非常频繁的数据不适宜建索引(怎样叫非常?意会)

 一次查询能用多个索引吗?

不能

多列查询该如何建索引?

一次查询只能用到一个索引,所以 首先枪毙 a,b各建索引方案

a还是b? 谁的区分度更高(同值的最少),建谁!

当然,联合索引也是个不错的方案,ab,还是ba,则同上,区分度高者,在前

联合索引的问题?

where a = “xxx” 可以使用 AB 联合索引
where b = “xxx” 则不可 (再想象一下,这是书的目录?)

所以,大多数情况下,有AB索引了,就可以不用在去建一个A索引了

哪些常见情况不能用索引?

  • like “%xxx”
  • not in , !=
  • 对列进行函数运算的情况(如 where md5(password) = “xxxx”)
  • WHERE index=1 OR A=10
  • 存了数值的字符串类型字段(如手机号),查询时记得不要丢掉值的引号,否则无法用到该字段相关索引,反之则没关系

也即

select * from test where mobile = 13711112222;

可是无法用到mobile字段的索引的哦(如果mobile是char 或 varchar类型的话)

btw,千万不要尝试用int来存手机号(为什么?自己想!要不自己试试)

 

覆盖索引(Covering Indexes)拥有更高效率

索引包含了所需的全部值的话,就只select 他们,换言之,只select 需要用到的字段,如无必要,可尽量避免select *

NULL 的问题

NULL会导致索引形同虚设,所以在设计表结构时应避免NULL 的存在(用其他方式表达你想表达的NULL,比如 -1?)

如何查看索引信息,如何分析是否正确用到索引?

show index from tablename;
explain select ……;

关于explain,改天可以找个时间专门写一篇入门帖,在此之前,可以尝试 google

了解自己的系统,不要过早优化!

过早优化,一直是个非常讨厌而又时刻存在的问题,大多数时候就是因为不了解自己的系统,不知道自己系统真正的承载能力

比如:几千条数据的新闻表,每天几百几千次的正文搜索,大多数时候我们可以放心的去like,而不要又去建一套全文搜索什么的,毕竟cpu还是比人脑厉害太多


### MySQL索引设计最佳实践 #### 创建合理的索引数量 创建过多的索引会带来额外的成本,因为每次数据更新(插入、删除或修改)时都需要维护这些索引。因此,并不是越多越好。通常建议只针对经常用于查询条件中的字段建立索引[^1]。 对于具体的最优索引数目并没有固定的数值规定,这取决于应用的具体需求以及表结构的设计情况。一般而言: - 对于小型到中型规模的应用程序来说,每张表保持2至5个索引是比较常见的做法; - 大型复杂系统的某些核心业务表格可能会有更多些,但也应谨慎评估必要性和影响范围; 重要的是要定期审查现有索引的有效性并移除那些不再有用或者很少被使用的索引项来维持良好的性能表现。 ```sql -- 查看当前表上的所有索引 SHOW INDEX FROM table_name; ``` 通过上述命令可以帮助管理员了解哪些索引正在起作用,从而做出更明智的选择。 #### 选择合适的索引列 应当优先考虑为WHERE子句中最常出现且具有较高区分度(即唯一值比例较大) 的列设置单列索引或多列组合索引。例如,在一个用户信息表里,“用户名”可能就是一个很好的候选对象因为它通常是唯一的或者是接近唯一的属性。 另外需要注意的是,当存在多个可选方案时,应该测试不同配置下的执行计划以确定最有效的那个版本。可以通过`EXPLAIN SELECT ...`语句查看MySQL是如何利用索引来处理特定查询请求的信息[^2]。 #### 使用适合存储引擎特性的索引类型 不同的MySQL存储引擎提供了各自特色的功能和服务。比如MyISAM支持全文搜索引擎而InnoDB则借助外部工具如Sphinx实现相同的功能并且往往能获得更好的检索效率[^3]。 根据应用程序的实际应用场景挑选最适合的技术栈组件能够进一步提升整体性能水平。
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