Mysql索引的创建和设计原则

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

举例:

CREATE TABLE dept(
  dept_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, 
  dept_name VARCHAR(20)
);

CREATE TABLE emp(
  emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  emp_name VARCHAR(20) UNIQUE,
  dept_id INT,
  CONSTRAINT emp_dept_id_fk FOREIGN KEY(dept_id) REFERENCES dept(dept_id) 
);

但是,如果显式创建表时创建索引的话,基本语法格式如下:

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。

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:

CREATE TABLE book( 
  book_id INT ,
  book_name VARCHAR(100), 
  authors VARCHAR(100), 
  info VARCHAR(100) , 
  comment VARCHAR(100), 
  year_publication YEAR, 
  INDEX(year_publication) 
);

2.创建唯一索引

举例:

CREATE TABLE test1(
  id INT NOT NULL,
  name varchar(30) NOT NULL, 
  UNIQUE INDEX uk_idx_id(id)
);

该语句执行完毕之后,使用SHOW CREATE TABLE查看表结构:

SHOW INDEX FROM test1 \G

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:
CREATE TABLE student (
  id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT , 
  student_no VARCHAR(200),
  student_name VARCHAR(200),
  PRIMARY KEY(id)
);
  • 删除主键索引:
ALTER TABLE student
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

1.3 删除索引

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;

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;

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 MySQL8.0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:

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 test;

USE test;

#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;

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

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。

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。

3.经常GROUPBY和ORDERBY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 。

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 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。

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,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。 举个例子,如果我们只对student_id 创建索引,执行 SQL 语句:

SELECT course_id, name, student_info.student_id, course_name FROM student_info JOIN course
ON student_info.course_id = course.course_id
WHERE name = '462eed7ac6e791292a79';

运行结果(1 条数据,运行时间 0.189s ):

这里我们对 name 创建索引,再执行上面的 SQL 语句,运行时间为 0.002s 。

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;

引申另一个问题:索引列前缀对排序的影响

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(distinctleft(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

3.3 限制索引的数量

3.4 哪些情况不适合创建索引

1.在where条件中使用不到的字段,不要设置索引

2.数据量小的表最好不要使用索引

举例:

# 创建表1
CREATE TABLE t_without_index(
  a INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, 
  b INT
);

#创建存储过程
DELIMITER //
  CREATE PROCEDURE t_wout_insert() 
BEGIN
  DECLARE i INT DEFAULT 1; 
  WHILE i <= 900
  DO
    INSERT INTO t_without_index(b) SELECT RAND()*10000;
    SET i = i + 1; 
  END WHILE;
  COMMIT;
END //
DELIMITER ;

#调用
CALL t_without_index();

# 创建表2
CREATE TABLE t_with_index(
  a INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, 
  b INT,
  INDEX idx_b(b)
);

# 创建存储过程2
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE t_with_insert() 
BEGIN
  DECLARE i INT DEFAULT 1; 
  WHILE i <= 900
  DO
    INSERT INTO t_with_index(b) SELECT RAND()*10000;
    SET i = i + 1; 
  END WHILE;
  COMMIT;
END //
DELIMITER ;

#调用
CALL t_with_insert();

# 查询对比
mysql> select * from t_without_index where b = 9879; 
+------+------+
|a|b|
+------+------+
| 1242 | 9879 | 
+------+------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from t_with_index where b = 9879; 
+-----+------+
|a|b|
+-----+------+
| 112 | 9879 | 
+-----+------+
1 row in set (0.00 sec)

你能看到运行结果相同,但是在数据量不大的情况下,索引就发挥不出作用了。

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

举例1: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。

举例2:假设有一个学生表,学生总数为 100 万人,男性只有 10 个人,也就是占总人口的 10 万分之 1。

学生表 student_gender 结构如下。其中数据表中的 student_gender 字段取值为 0 或 1,0 代表女性,1 代表男性。

CREATE TABLE student_gender(
  student_id INT(11) NOT NULL, 
  student_name VARCHAR(50) NOT NULL, 
  student_gender TINYINT(1) NOT NULL, 
  PRIMARY KEY(student_id)
)ENGINE = INNODB;

如果我们要筛选出这个学生表中的男性,可以使用:

SELECT * FROM student_gender WHERE student_gender = 1

运行结果(10 条数据,运行时间 0.696s ):

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.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

1)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。

2)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。

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