mysql索引篇

MySQL InnoDB引擎的索引创建与设计原则涉及多个方面，包括索引类型、索引的选择、索引的维护以及性能优化等。以下是根据权威来源总结的MySQL InnoDB索引的创建与设计原则：

一、索引类型

MySQL的InnoDB存储引擎支持多种索引类型，主要包括：

聚簇索引（Clustered Index）：InnoDB表数据本身就是根据主键组织为B+树结构的，因此主键索引就是聚簇索引。聚簇索引的叶子节点包含了行的全部数据。
非聚簇索引（Secondary Index 或 Auxiliary Index）：也称为辅助索引，其叶子节点包含索引列的值和对应行的主键值，而不是行的全部数据。通过辅助索引查询时，需要先找到主键值，再到聚簇索引中查找完整的数据行，这个过程称为“回表”。

二、索引的创建原则

合理选择索引列：
- 经常作为查询条件的列（如WHERE子句中的列）。
- 经常作为排序（ORDER BY）和分组（GROUP BY）操作的列。
- 经常作为连接（JOIN）操作的列。
- 外键列。
考虑索引的选择性：选择性高的列（即列中唯一值占比较高）适合创建索引，因为这样的索引能够更有效地过滤数据。
避免在小表上创建过多索引：对于数据量较小的表，索引可能并不会带来显著的性能提升，反而会增加额外的存储开销和维护成本。
复合索引的设计：
- 当查询条件经常包含多个列时，可以考虑创建复合索引。
- 复合索引的设计应遵循“最左前缀原则”，即查询条件中经常一起出现的列应该放在索引的前面。
- 复合索引的列顺序应根据查询的实际情况和数据的分布情况进行调整。
索引的维护：
- 定期检查和优化索引，包括重建索引、删除无用索引等。
- 对于频繁更新的表，过多的索引可能会导致性能下降，因为每次更新都需要同时更新索引。

三、索引设计的优化策略

索引覆盖扫描：通过索引直接返回查询所需的数据，避免回表操作，提高查询效率。
利用索引排序：如果查询已经通过索引进行了排序，那么MySQL就可以避免额外的排序步骤，从而提高查询性能。
索引合并：在多个单列索引的情况下，MySQL可以优化查询计划，使用索引合并策略来同时利用多个索引进行查询。

四、索引的创建方式

在创建表时创建索引：

CREATE TABLE users (
    userid INT,
    username VARCHAR(100),
    INDEX idx_username (username)
);

在表创建后添加索引：

CREATE INDEX idx_email ON users(email);

修改表结构添加索引：

ALTER TABLE users ADD INDEX idx_age(age);

五、索引的查看与删除

查看索引：
```
SHOW INDEX FROM users;
```
删除索引：
```
DROP INDEX idx_email ON users;
```

综上所述，MySQL InnoDB索引的创建与设计需要综合考虑多个因素，包括索引类型、索引列的选择、索引的选择性、复合索引的设计以及索引的维护等。通过合理的索引设计，可以显著提高数据库查询性能，降低I/O成本。

辅助索引（Secondary Index 或 Auxiliary Index）

数据库索引的一种，它不同于聚簇索引（Clustered Index）。在大多数数据库系统中，特别是使用InnoDB存储引擎的MySQL中，辅助索引的概念尤为重要。

辅助索引的特点

非唯一性：辅助索引不一定是唯一的，即索引列的值可以重复。当然，也可以创建唯一性辅助索引，但这取决于索引列的数据特性。
不包含完整行数据：与聚簇索引不同，辅助索引的叶子节点不包含行的全部数据。相反，它们包含索引列的值和对应行的主键值（在InnoDB中）。这意味着，当通过辅助索引进行查找时，数据库首先使用辅助索引找到主键值，然后再使用主键值通过聚簇索引找到完整的行数据。这个过程被称为“回表”。
可以有多个：一个表可以有多个辅助索引，每个索引都可以针对表中的一个或多个列。这允许数据库根据查询模式和数据访问模式优化索引策略。
提高查询性能：辅助索引可以显著提高查询性能，尤其是当查询条件经常涉及非主键列时。通过减少需要扫描的数据量，辅助索引可以加快查询速度。

辅助索引的使用场景

当查询条件经常涉及非主键列时。
当需要对非主键列进行排序或分组时。
当需要通过非主键列进行连接（JOIN）操作时。

注意事项

虽然辅助索引可以提高查询性能，但它们也会占用额外的存储空间，并可能增加写操作的开销（因为每次数据更改时都需要更新索引）。
在设计辅助索引时，需要仔细考虑索引列的选择、索引的顺序以及索引的唯一性。
过多或不必要的索引可能会降低写操作的性能，并增加数据库的维护成本。

结论

辅助索引是数据库优化中非常重要的一个方面。通过合理使用辅助索引，可以显著提高数据库的查询性能，但同时也需要注意其可能带来的额外开销和成本。因此，在设计数据库和索引策略时，需要综合考虑查询性能、写性能、存储空间以及维护成本等多个因素。

合理选择索引列是数据库优化中的关键步骤，它直接影响到查询性能和数据修改性能。以下是一些详细的选择索引列的准则和建议：

索引选择

一、索引列的选择原则

高频查询列：
- 索引最常用于加速查询，因此应该优先考虑在WHERE子句、JOIN条件、ORDER BY子句或GROUP BY子句中出现的列。
- 这些列上的索引可以显著提高查询效率，减少数据扫描量。
高选择性列：
- 索引列应该具有较高的选择性，即索引列的值在表中应该是唯一的或具有大量不同的值。
- 低选择性的列（如性别、是否有效等）不适合作为索引，因为它们不能有效减少查询集的大小。
短索引：
- 对于字符串类型的列，应该尽量使用前缀索引，即只索引列的前几个字符。
- 前缀索引可以显著减少索引占用的空间，并提高查询效率。
避免NULL值：
- 尽量避免在包含NULL值的列上创建索引，因为NULL值会使索引失效，导致全表扫描。
- 如果列中不可避免地包含NULL值，可以考虑在查询时使用IS NULL或IS NOT NULL条件来过滤这些值。
避免频繁更新的列：
- 索引虽然可以加速查询，但也会增加数据修改（如INSERT、UPDATE、DELETE）的成本。
- 因此，应该避免在频繁更新的列上创建索引，以减少索引的维护开销。
考虑索引的顺序：
- 在创建复合索引时，应该根据查询条件中列的使用频率和选择性来确定索引的顺序。
- 索引列的顺序会影响查询优化器的选择，进而影响查询性能。

二、索引列选择的具体步骤

分析查询需求：
- 详细了解业务需求和查询模式，确定哪些列是高频查询列。
评估列的选择性：
- 统计每个候选索引列的唯一值数量，并计算选择性（唯一值数量/总行数）。
- 选择性较高的列更适合作为索引列。
考虑索引类型：
- 根据数据库的类型和版本选择合适的索引类型（如B-Tree索引、哈希索引等）。
- 注意不同索引类型的适用范围和限制条件。
测试索引效果：
- 在实际环境中测试索引的效果，包括查询性能和数据修改性能。
- 根据测试结果调整索引策略，以达到最优的性能表现。
定期维护索引：
- 定期检查索引的使用情况和性能表现，及时删除无用的索引或重建损坏的索引。
- 保持索引的完整性和有效性是确保数据库性能的关键。

三、注意事项

不要过度索引：索引并不是越多越好，过多的索引会占用额外的磁盘空间并降低数据修改性能。
考虑索引的维护成本：索引虽然可以提高查询性能，但也会增加数据修改的维护成本。因此，在选择索引列时需要权衡利弊。
结合业务场景：索引的选择应该结合具体的业务场景和查询需求进行综合考虑，以达到最优的性能表现。

通过遵循上述原则和步骤，可以合理选择索引列并优化数据库性能。同时，也需要注意定期维护索引以确保其有效性和完整性。
对于使用DISTINCT关键字选择的字段，通常建议创建索引，但这取决于具体的查询场景和数据分布。

索引对DISTINCT查询的影响

去重效率：
- 当使用DISTINCT关键字对某个字段进行去重时，如果该字段已经建立了索引，数据库可以利用索引的有序性来加速去重过程。因为索引本身就是排好序的，所以可以快速识别并跳过重复的值。
查询性能：
- 索引可以显著提高查询性能，尤其是在处理大量数据时。如果DISTINCT查询的字段经常出现在查询条件中，或者该字段的数据量很大，那么创建索引可以显著减少查询所需的时间。

注意事项

索引的选择性：
- 索引的选择性是指索引列中不同值的数量与表中总记录数的比值。选择性高的列（即不同值数量多的列）更适合创建索引。如果DISTINCT选择的字段选择性很低，即存在大量重复值，那么索引的效果可能会大打折扣。
索引的维护成本：
- 索引虽然可以提高查询性能，但也会增加数据插入、更新和删除的成本。因为每次数据变动时，都需要同步更新索引。因此，在决定是否对DISTINCT选择的字段创建索引时，需要权衡查询性能和数据维护成本。
查询优化：
- 在实际查询中，还可以考虑使用其他查询优化技术来减少对DISTINCT的需求。例如，通过合理的表设计和查询逻辑来避免不必要的去重操作。

结论

综上所述，对于使用DISTINCT关键字选择的字段，是否创建索引需要根据具体的查询场景和数据分布来决定。如果查询性能是首要考虑因素，并且该字段的选择性较高，那么创建索引是一个不错的选择。但同时也需要注意索引的维护成本和可能带来的其他影响。

示例

假设有一个名为users的表，其中包含id、name和email等字段。如果经常需要查询不重复的email地址，那么可以考虑在email字段上创建索引。这样，当执行类似SELECT DISTINCT email FROM users;的查询时，数据库可以利用索引来加速去重过程。

索引失效

索引失效是数据库查询优化中常见的问题，它指的是数据库查询优化器无法有效地使用索引来加速查询操作，导致查询性能下降的情况。以下是一些导致索引失效的常见原因：

1. 查询条件不匹配索引

情况描述：如果查询条件中未使用索引列，或者使用了索引列但不是最左前缀时，索引将无法被利用，导致索引失效。
示例：假设有一个复合索引(name, age)，如果查询条件只涉及age列（如SELECT * FROM users WHERE age = 30），则索引失效。

2. 对索引列进行运算或函数操作

情况描述：在查询条件中对索引列进行了运算（如+、-、*等）或函数操作（如SUBSTRING、LEFT、RIGHT等），会导致索引失效。
示例：查询SELECT * FROM products WHERE price * (1 - discount) < 50，对price列进行了运算，索引失效。

3. 使用通配符搜索

情况描述：在查询条件中使用通配符搜索（如以%开头的LIKE语句），会导致索引失效。
示例：查询SELECT * FROM products WHERE name LIKE '%apple'，由于通配符%在索引列的开头，索引失效。

4. OR条件

情况描述：当查询条件中包含OR运算符连接多个条件时，如果其中有一个条件无法使用索引，整个查询都无法利用索引，导致索引失效。
示例：查询SELECT * FROM products WHERE category = 'Electronics' OR price < 100，由于两个条件无法同时利用各自的索引，索引失效。