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。
• 按照作用字段个数进行划分，分成单列索引和联合索引。

1. 普通索引
   在创建普通索引时，不附加任何限制条件，只是用于提高查询效率。这类索引可以创建在任何数据类型中，其值是否唯一和非空，由于字段本身的完整性约束条件决定。建立索引以后，可以通过索引进行查询。
   例如，在表stuent的字段name上建立一个普通索引，查询记录时就可以根据该索引进行查询。
2. 唯一性索引
   使用UNIOUE参数可以设置索引为唯一性索引，在创建唯一性索引时，限制该索引的值必须是唯一的，但允许有空值。在一张数据表里可以有多个唯一索引。
   例如：在表student的字段email中创建唯一性索引，那么字段email的值就必须是唯一的。通过唯一性索引，可以更快速地确定某条记录。
3. 主键索引
   主键索引就是一种特殊的唯一性索引，在唯一索引的基础上增加了不为空的约束，也就是NOT NULL + UNIQUE，一张表里最多只有一个主键索引。
   why？这是由主键索引的物理实现方式决定的，因为数据存储在文件中只能按照一种顺序进行存储。
4. 单列索引
   在表中的单个字段上创建索引。单列索引只根据该字段进行索引。单列索引可以是普通索引，也可以是唯一性索引，还可以是全文索引。只要保证该索引只对应一个字段即可。一个表可以有多个单列索引。
5. 多列(组合、联合)索引
   多列索引是在表的多个字段组合上创建一个索引。该索引指向创建时对应的多个字段，可以通过这几个字段进行查询，但是只有查询条件中使用了这些字段中的第一个字段时才会被使用。例如，在表中的字段id，name、和gender上建立一个多列索引idx_id_name_gender，只有在查询条件中使用了字段id时该索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合。
6. 全文索引
   全文索引（也称全文检索）是目前搜索引擎使用的一种关键技术。它能够利用【分词技术】等多种算法智能分析出文本文字中关键词的频率和重要性，然后按照一定的算法规则智能地筛选出我们想要的搜索结果。全文索引非常适合大型数据集，对于小的数据集，它的用处比较小。
   使用参数FULLTEXT可以设置索引为全文索引。在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值。全文索引只能创建在CHAR、VARCHAR、或 TEXT类型及其系列类型的字段上，查询数据量较大的字符串类型的字段时，使用全文索引可以提高查询速度。例如，表student的字段information是TEXT类型，该字段包含了很多文字信息。在字段information上建立全文索引后，可以提高查询字段information的速度。

全文索引典型的有两种类型：自然语言的全文索引 和 布尔全文索引。

• 自然语言搜索弓|擎将计算每一个文档对象和查询的相关度。 这里，相关度是基于匹配的关键词的个数,以及

关键词在文档中出现的次数。在整个索引中出现次数越少的词语，匹配时的相关度就越高。相反，非常常见
的单词将不会被搜索，如果一个词语的在超过50%的记录中都出现了，那么自然语言的搜索将不会搜索这类
词语。
MySQL数据库从3.23.23版开始支持全文索引，但MySQL5.6.4以前 只有Myisam支持，5.6.4版本以后 innodb才支
持，但是官方版本不支持中文分词，需要第三方分词插件。在5.7.6版本，MySQL内置 了ngram全文解析器，用来
支持亚洲语种的分词。测试或使用全文索引时，要先看一下自 己的MySQL版本、存储弓|擎和数据类型是否支持全文索引。
随着大数据时代的到来，关系型数据库应对全文索引|的需求已力不从心，逐渐被solr、ElasticSearch 等专门的搜索引擎所替代。

1. 补充：空间索引

使用参数SPATIAL可以设置索引为空间索引。空间索弓|只能建立在空间数据类型上，这样可以提高系统获取空间数据的效率。MySQL 中的空间数据类型包括GEOMETRY、POINT、 LINESTRING 和POLYGON等。目前只有MyISAM存储引擎支持空间检索，而且索引的字段不能为空值。对于初学者来说，这类索引很少会用到。

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

MySQL支持多种方法在单个或多个列.上创建索引：

1. 在创建表的定义语句CREATE TABLE 中指定索引列,
2. 使用ALTER TABLE 语句在存在的表上创建索引，
3. 或者使用CREATE INDEX 语句在已存在的表上添加索引。

   1. 创建表的时候创建索引

使用CREATE TABLE创建表时,除了可以定义列的数据类型外,还可以定义主键约束、外键约束或者唯一性约束,
而不论创建哪种约束,在定义约束的同时相当于在指定列.上创建了一个索引。

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)
);

使用EXPLAIN语句查看索弓|是否正在使用:

EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE year_publication='1990';

EXPLAIN语句输出结果的各个行我们在下一章讲解。 这里主要关注两个字段
(1) posslble_keys行给出了MySQL在搜索数据记录时可选用的各个索引、
(2) key行是MySQL实际选用的索引。
可以看到，possible_keys和key的值都为year_publication,查询时使用了索引.

2. 创建唯一索引

创建唯一索引的目的也是，尤其是对比较庞大的数据表。它与前面的普通索引类似，不同的是，索引列的值必须唯一，但允许有空值。

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

其中各个主要参数的含义为

• Table表示创建索引的表。
• Non_Uhlaue表示索引非唯一，1代表非唯一索引，0代装唯一索引.
• Key_name表示索引|的名称。
• Seq_in_index表示该字段在索引|中的位置，单列索引该值为1，组合索引为每个字段在索引|定义中的顺序，
• Column_name表示定义索引的列字段。
• Sub_part表示索引的长度。
• NuI表示该字段是否能为空值。
• Index_type表示索引类型。

由结果可以看到，id字段上已经成功建立了一个名为uk_idx_id的唯一索引。

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

4. 创建单列索引
单列索引是在数据表中的某一个字段上创建的索引，一个表中可以创建多个单列索引。前面例子中创建的索引都
为单列索引。

举例：

CREATE TABLE test2(
    id INT NOT NULL,
    name CHAR(50) NULL,
    INDEX single_idx_name(name(20))
);

该语句执行完毕之后，使用SHOW CREATE TABLE查看表结构：

SHOW INDEX FROM test2 \G

由结果可以看到，id字段上已经成功建立了一个名为single_idx_name的单列索引。索引长度为20。

5. 创建组合索引

举例：创建表test3，在表中的id、name和age字段上建立组合索引，SQL语句如下：

CREATE TABLE test3(
    id INT(11) NOT NULL,
    name CHAR(30) NOT NULL,
    age INT(11) NOT NULL,
    info VARCHAR(255),
    INDEX multi_idx(id,name,age)
);

该语句执行完毕之后，使用SHOW INDEX 查看：

SHOW INDEX FROM test3 \G

由结果可以看到，id、name和age字段上已经成功建立了一个名为multi_idx的组合索引。
组合索引可起几个索弓|的作用，但是使用时并不是随便查询哪个字段都可以使用索引，而是遵从“最左前缀”。例如，索引可以搜索的字段组合为: (id, name, age)、(id, name)或者id。而(age) 或者(name,age) 组合不能使用索引查询。

在test3表中，查询id和name字段,使用EXPLAIN语句查看索引的使用情况:

EXPLAIN SELECT * FROM test3 WHERE id=1 AND name= 'songhongkang' \G

可以看到，查询id和name字段时， 使用了名称为Multildx的索引，如果查询(name,age) 组合或者单独查询name
和age字段，会发现结果中possible_ keys和key值为NULL, 并没有使用在t3表中创建的索引进行查询。

6. 创建全文索引

FULLTEXT全文索引可以用于全文搜索，并且只为CHAR、VARCHAR 和TEXT列创建索引。索引总是对整个列进
行，不支持局部(前缀)索引。

举例1：创建表test4，在表中的info字段上建立全文索引，SQL语句如下：

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)
) ENGINE=MyISAM;

在MySQL5.7及之后版本中可以不指定最后的ENGINE了，因为在此版本中InnoDB支持全文索引。

语句执行完毕之后，使用SHOW CREATE TABLE查看表结构:

SHOW INDEX FROM test4 \G

由结果可以看到，info字段 上已经成功建立了一个名为futxt_idx_info的FULLTEXT索引。
举例2：

CREATE TABLE articles (
    id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR (200),
    body TEXT,
    FULLTEXT index (title, body)
) ENGINE = INNODB ;

创建了一个给title和body字段添加全文索引的表。

举例3：

CREATE TABLE `papers` (
    `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `title` varchar(200) DEFAULT NULL,
    `content` text,
    PRIMARY KEY (`id`),
    FULLTEXT KEY `title` (`title`,`content`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

不同于like方式的的查询：

SELECT * FROM papers WHERE content LIKE ‘%查询字符串%’;

全文索引用match+against方式查询：

SELECT * FROM papers WHERE MATCH(title,content) AGAINST (‘查询字符串’);

明显的提高查询效率。

注意点

1. 使用全文索引前，搞清楚版本支持情况；
2. 全文索引比 like + % 快 N 倍，但是可能存在精度问题；
3. 如果需要全文索引的是大量数据，建议先添加数据，再创建索引。

7. 创建空间索引

空间索引创建中，要求空间类型的字段必须为非空 。

举例：创建表test5，在空间类型为GEOMETRY的字段上创建空间索引，SQL语句如下：

CREATE TABLE test5(
    geo GEOMETRY NOT NULL,
    SPATIAL INDEX spa_idx_geo(geo)
) ENGINE=MyISAM;

该语句执行完毕之后,使用SHOW CREATE TABLE查看表结构：

SHOW INDEX FROM test5 \G

可以看到，test5表的geo字段 上创建了名称为spa_idx_geo的空间索引。注意创建时指定空间类型字段值的非空约
束，并且表的存储引擎为MyISAM。

2. 在已经存在的表上创建索引

在已经存在的表中创建索引可以使用ALTER TABLE语句或者CREATE INDEX语句。

1. 使用ALTER TABLE语句创建索引

ALTER TABLE语句创建索引的基本语法如下：

ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY]
[index_name] (col_name[length],...) [ASC | DESC]

与创建表时创建索引的语法不同的是，在这里使用了ALTER TABLE 和ADD关键字, ADD表示向表中添加索引。

举例1:在book表中的book_name字段上建立名为BkNameldx的普通索引。

ALTER TABLE book ADD INDEX idx_bkname( book_name(30) ) ;

使用SHOW INDEX语句查看表中的索引: .

SHOW INDEX FROM book \G

举例2:在book表的book_id字段上建立名称为uk_idx_bid的唯一索引SQL语句如下:

ALTER TABLE book ADD UNIQUE INDEX uk_idx_bid ( book_id );

使用SHOW INDEX语句查看表中的索引:

SHOW INDEX FROM book \G

可以看到Non_uniqule的属性值为0，表示名称为Uniqidldx的索引为唯一索引， 创建唯一索引成功。

举例3:在book表的comment字段上建立单列索引，SQL语句如下:

ALTER TABLE book ADD INDEX idx_cmt ( comment(50) );

举例4:在book表的authors和info字段 上建立组合索引，SQL语句如下:

ALTER TABLE book ADD INDEX idx_author_info ( authors(30), info(50) );

使用SHOW INDEX语句查看表中的索引:

SHOW INDEX FROM book \G

举例5:给customer2表的id字段声明主键索引:

CREATE TABLE customer2 (
  id INT(10) UNSIGNED,
  customer_no VARCHAR(200)，
  customer_name VARCHAR(200)
);

ALTER TABLE customer2
add PRIMARY KEY customer2(id);.

1. 使用CREATE INDEX创建索引

CREATE INDEX语句可以在已经存在的表上添加索引，在MySQL中， CREATE INDEX被映射到一个ALTER TABLE语句上，基本语法结构为：

CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX index_name
ON table_name (col_name[length],...) [ASC | DESC]

举例：创建book表的语句如下：

CREATE TABLE book(
  book_id INT NOT NULL ，
  book_name vARCHAR(255) NOT NULL, 
  authors VARCHAR(255) NOT NULL,
  info VARCHAR(255) NULL, 
  comment VARCHAR(255) NULL,
  year_publication YEAR NOT NULL
);

练习1:在book表中的book_name字段上建立名为idx_bk_name的普通索引，SQL语句如下:

CREATE INDEX idx_bk_name ON book ( book_name) ;

练习2:在book表的book_id字段上建立名称为Uniqidldx的唯一索引， SQL语句如下:

CREATE UNIQUE INDEX idx_uk_bid ON book ( book_id ) ;

练习3：在book表的comment字段上建立单列索引，SQL语句如下:

CREATE INDEX idx_cmt ON book ( comment(50) );

练习4:在book表的authors和info字段上建立组合索引，SQL语句如下:

CREATE INDEX idx_aut_info ON book ( authors(20) , info(50) );

1.3 删除索引

MySQL中删除索引使用ALTER TABLE 或者 DROP INDEX语句，两者可实现相同的功能，DROP INDEX语句在内部被映射到一个ALTER TABLE语句中。

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;
   

   练习:删除book表中名称为idx_bk_id的唯一索引。
   首先查看book表中是否有名称为idx_bk_id的索引，输入SHOW语句如下:

   SHOW INDEX FROM book\G
   

   下面删除该索引，输入删除语句如下:

   ALTER TABLE book DROP INDEX idx_bk_id;
   

   提示 添加AUTO_INCREMENT约束字段的唯一索引不能被删除。

1. 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;

练习:删除book表中名称为idx_aut_info的组合索引，SQL语句如下:

DROP INDEX idx_aut_info ON book;

语句执行完毕，使用SHOW语句查看索弓是否被删除:

SHOW CREATE TABLE book \G

可以看到，book表中已经没有名称为idx_aut_info的组合索引，删除索引成功。

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

降序索引以降序存储键值。虽然在语法上,从MySQL 4版本开始就已经支持降序索引的语法了，但实际上该DESC
定义是被忽略的，直到MySQL 8.x版本才开始真正支持降序索引(仅限于InnoDB存储引擎 )。

MySQL在8.0版本之前创建的仍然是升序索引，使用时进行反向扫描，这大大降低了数据库的效率。在某些场景下，降序索引意义重大。例如，如果一个查询，需要对多个列进行排序，且顺序要求不一致，那么使用降序索引
将会避免数据库使用额外的文件排序操作,从而提高性能。

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：

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE ts_insert()
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 1;
    WHILE i < 800
    DO
        insert into ts1 select rand()*80000,rand()*80000;
        SET i = i + 1;
    END WHILE;
    commit;
END //
DELIMITER ;

#调用
CALL ts_insert();

在MySQL 5.7版本中查看数据表ts1的执行计划，结果如下：

EXPLAIN SELECT * FROM ts1 ORDER BY a,b DESC LIMIT 5;

从结果可以看出，执行计划中扫描数为799，而且使用了Using filesort。

提示 Using filesort是MySQL中一种速度比较慢的外部排序，能避免是最好的。多数情况下，管理员
可以通过优化索引来尽量避免出现Using filesort，从而提高数据库执行速度。

在MySQL 8.0版本中查看数据表ts1的执行计划。从结果可以看出，执行计划中扫描数为5，而且没有使用Using filesort。

注意 降序索引只对查询中特定的排序顺序有效，如果使用不当，反而查询效率更低。例如，上述查询排序条件改为order by a desc, b desc，MySQL 5.7的执行计划要明显好于MySQL 8.0。

将排序条件修改为order by a desc, b desc后，下面来对比不同版本中执行计划的效果。 在MySQL 5.7版本中查看数据表ts1的执行计划，结果如下：

EXPLAIN SELECT * FROM ts1 ORDER BY a DESC,b DESC LIMIT 5;

在MySQL 8.0版本中查看数据表ts1的执行计划。

从结果可以看出，修改后MySQL 5.7的执行计划要明显好于MySQL 8.0。

2.2 隐藏索引

在MySQL 5.7版本及之前，只能通过显式的方式删除索引。此时，如果发现删除索引后出现错误，又只能通过显式创建索引的方式将删除的索引创建回来。如果数据表中的数据量非常大，或者数据表本身比较 大，这种操作就会消耗系统过多的资源，操作成本非常高。

从MySQL 8.x开始支持隐藏索引（invisible indexes） ，只需要将待删除的索引设置为隐藏索引，使查询优化器不再使用这个索引（即使使用force index（强制使用索引），优化器也不会使用该索引）， 确认将索引设置为隐藏索引后系统不受任何响应，就可以彻底删除索引。这种通过先将索引设置为隐藏索引，再删除索引的方式就是软删除 。

同时，如果你想验证某个索引删除之后的查询性能影响，就可以暂时先隐藏该索引。

注意：

主键不能被设置为隐藏索引。当表中没有显示主键时，表中第一个唯一非空索引会成为隐式主键，也不能设置为隐藏索引。

索引默认是可见的，在使用CREATE TABLE，CREATE INDEX 或者 ALTER TABLE 等语句时可以通过VISIBLE或者INVISIBLE关键词设置索引的可见性。

1. 创建表时直接创建
   在MySQL中创建隐藏索引通过SQL语句INVISIBLE来实现，其语法形式如下：

   CREATE TABLE tablename(
   propname1 type1[CONSTRAINT1],
   propname2 type2[CONSTRAINT2],
   ……
   propnamen typen,
   INDEX [indexname](propname1 [(length)]) INVISIBLE
   );
   

上述语句比普通索引多了一个关键字INVISIBLE，用来标记索引为不可见索引。

练习:在创建班级表classes时，在字段cname, 上创建隐藏索弓|。

CREATE TABLE classes(
  classno INT(4)，
  cname VARCHAR(20) ，
  loc VARCHAR(40),
  INDEX idx_cname( cname) INVISIBLE
);

向表中添加数据，并通过explain查看 发现，优化器并没有使用索引，而是使用的全表扫描。

EXPLAIN SELECT * FROM classes WHERE cname = '高一2班’;

2. 在已经存在的表上创建

可以为已经存在的表设置隐藏索引，其语法形式如下：

CREATE INDEX indexname
ON tablename(propname[(length)]) INVISIBLE;

举例:

CREATE INDEX index_ cname ON classes (cname) INVISIBLE;

3. 通过ALTER TABLE语句创建

语法形式如下：

ALTER TABLE tablename
ADD INDEX indexname (propname [(length)]) INVISIBLE;

举例:

ALTER TABLE classes ADD INDEX index_cname(cname) INVISIBLE;

4. 切换索引可见状态

已存在的索引可通过如下语句切换可见状态：

ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name INVISIBLE; #切换成隐藏索引
ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name VISIBLE; #切换成非隐藏索引

如果将index_cname索引切换成可见状态，通过explain查看执行计划，发现优化器选择了index_cname索引。

注意 当索引被隐藏时，它的内容仍然是和正常索引一样实时更新的。如果一个索引需要长期被隐
藏，那么可以将其删除，因为索引的存在会影响插入、更新和删除的性能。

通过设置隐藏索引的可见性可以查看索引对调优的帮助。

5. 使隐藏索引对查询优化器可见

在MySQL 8.x版本中，为索引提供了一种新的测试方式，可以通过查询优化器的一个开关（use_invisible_indexes）来打开某个设置，使隐藏索引对查询优化器可见。如果 use_invisible_indexes 设置为off(默认)，优化器会忽略隐藏索引。如果设置为on，即使隐藏索引不可见，优化器在生成执行计划时仍会考虑使用隐藏索引。

（1）在MySQL命令行执行如下命令查看查询优化器的开关设置。

mysql> select @@optimizer_switch \G

在输出的结果信息中找到如下属性配置。

use_invisible_indexes=off

此属性配置值为off，说明隐藏索引默认对查询优化器不可见。

（2）使隐藏索引对查询优化器可见，需要在MySQL命令行执行如下命令：

mysql> set session optimizer_switch="use_invisible_indexes=on";
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

SQL语句执行成功，再次查看查询优化器的开关设置。

mysql>  select @@optimizer_switch \G
*************************** 1. row ***************************
@@optimizer_switch:
index_merge=on,index_merge_union=on,index_merge_sort_union=on,index_merge_
intersection=on,engine_condition_pushdown=on,index_condition_pushdown=on,mrr=on,mrr_co
st_based=on,block_nested_loop=on,batched_key_access=off,materialization=on,semijoin=on
,loosescan=on,firstmatch=on,duplicateweedout=on,subquery_materialization_cost_based=on
,use_index_extensions=on,condition_fanout_filter=on,derived_merge=on,use_invisible_ind
exes=on,skip_scan=on,hash_join=on
1 row in set (0.00 sec)

此时，在输出结果中可以看到如下属性配置。

use_invisible_indexes=on

use_invisible_indexes属性的值为on，说明此时隐藏索引对查询优化器可见。

（3）使用EXPLAIN查看以字段invisible_column作为查询条件时的索引使用情况。

explain select * from classes where cname = '高一2班';

查询优化器会使用隐藏索引来查询数据。

（4）如果需要使隐藏索引对查询优化器不可见，则只需要执行如下命令即可。

mysql> set session optimizer_switch="use_invisible_indexes=off";
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

再次查看查询优化器的开关设置。

mysql> select @@optimizer_switch \G

此时，use_invisible_indexes属性的值已经被设置为”off”。

3. 索引的设计原则

为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索弓|和创建什么类型的索引。索引设计
不合理或者缺少索引都会对数据库和应用程序的性能造成障碍。高效的索引对于获得良好的性能非常重要。设计
索引时，应该考虑相应准则。

3.1 数据准备

第1步：创建数据库、创建表

CREATE DATABASE atguigudb1;

USE atguigudb1;

#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 ;

创建函数，假如报错：

This function has none of DETERMINISTIC......

由于开启过慢查询日志bin-log, 我们就必须为我们的function指定一个参数。

主从复制，主机会将写操作记录在bin-log日志中。从机读取bin-log日志，执行语句来同步数据。如果使用函数来操作数据，会导致从机和主键操作时间不一致。所以，默认情况下，mysql不开启创建函数设置。

• 查看mysql是否允许创建函数：

  show variables like 'log_bin_trust_function_creators';
  

• 命令开启：允许创建函数设置：

  set global log_bin_trust_function_creators=1;   # 不加global只是当前窗口有效。
  

• mysqld重启，上述参数又会消失。永久方法：
  • windows下：my.ini[mysqld]加上：

    log_bin_trust_function_creators=1
    

• linux下：/etc/my.cnf下my.cnf[mysqld]加上：

  log_bin_trust_function_creators=1
  

第3步：创建插入模拟数据的存储过程

# 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(1,200000),rand_string(6)); 
    UNTIL i = max_num 
    END REPEAT; 
    COMMIT;  #提交事务
END //
DELIMITER ;

第4步：调用存储过程

CALL insert_course(100);
CALL insert_stu(1000000);

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

索引本身可以起到约束的作用，比如唯一索引、主键索引都是可以起到唯一性约束的，因此在我们的数据表中，如果某个字段是唯一性的，就可以直接创建唯一性索引，或者主键索引。这样可以更快速地通过该索引来确定某条记录。

例如，学生表中学号是具有唯一性大的字段，为该字段建立唯一性索引可以很快确定某个学生的信息，如果使用姓名 的话，可能存在同名现象，从而减低查询速度。

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。

如果我们没有对student_id 字段创建索引，进行如下查询:

SELECT course_id，class_id, name， create_time， student_id
FROM student_info
WHERE student_id = 123110;

运行结果：
运行时间为0.20s，
当我们对student_id 字段创建索引之后，运行时间为0.01s, 原来查询时间的1/20，效率提升还是明显的。

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。

比如，按照student_ id 对学生选修的课程进行分组，显示不同的student_id 和课程数量，显示100个即可。
如果我们不对student_id 创建索引，执行下面的SQL语句:

SELECT student_id, count(*) as num FROM student_info group by student_id limit 100;

运行结果(100 条记录，运行时间0.56s ) :

如果我们对student_id 创建索引，再执行SQL语句。结果如下:
运行结果(100 条记录，运行时间0.00s)，效率提升很明显。而且,得到的结果中student_id 字段的数值也是
按照顺序展示的。

同样，如果是ORDER BY,也需要对字段创建索引。

如果同时有GROUP BY和ORDER BY的情况:比如我们按照studentid 进行分组，同时按照创建时间降序的方式
进行排序，这时我们就需要同时进行GROUP BY和ORDER BY,那么是不是需要单独创建student id 的索引和create_time 的索弓|呢?

当我们对student_id 和create_time分别创建索引，执行下面的SQL查询:

SELECT student_id, count(*) as num FROM student_info
group by student_id
order by create_time desc
limit 100;

运行结果：

说明:多个单列索引在多条件查询时只会生效一个索引(MySQL 会选择其中一个限制最严格的作为索引)，所以
在多条件联合查询的时候最好创建联合索引。接着,我们创建联合索引(student_id, create_time), 查询时间为
0.22s，效率提升了很多。

如果我们创建联合索引|的顺序为(createtime, student id) 呢?运行时间为2.164s，因为在进行SELECT查询的
时候，先进行GROUP BY，再对数据进行ORDER BY的操作,所以按照(student_id, create_time) 这个联合索引的顺
序效率是最高的。

4. UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列

当我们对某条数据进行UPDATE或者QELETE操作的时候，是否也需要对WHERE的条件列创建索引呢?

我们先看一下对数据进行UPDATE的情况:我们想要把name为462eed7ac6e791292a79对应的student_id 修改为
10002，当我们没有对name进行索引|的时候，执行SQL语句:

UPDATE student_info SET student_id = 10002
WHERE name = '462eed7ac6e791292a79'

运行结果为Affected rows: 1,运行时间为0.578s。

你能看到效率不高，但如果我们对name字段创建了索引，然后执行类似的SQL语句:

UPDATE student_info SET student_id = 10001
WHERE name ='462eed7ac6e791292a79'

运行结果为Affected rows: 1,运行时间仅为0. 001s。效率有了大幅的提升。

如果我们对某条数据进行DELETE,效率如何呢?
比如我们想删除name为462eed7ac6e791292a79的数据。当我们没有对name字段进行索引的时候，执行SQL语句：

DELETE FROM student_info WHERE name = '462eed7ac6e791292a79'

运行结果为Affected rows: 1,运行时间为0.627s ，效率不高。

如果我们对name创建了索引，再来执行这条SQL语句，运行时间为0. 03s,效率有了大幅的提升。

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。

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 s tudent_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

我们这里所说的类型大小指的就是该类型表示的数据范围的大小。

我们在定义表结构的时候要显示的指定列的类型，以整数类型为例，有TINYINT、MEDDIUMINT、INT、BIGINT等，它们占用的存储空间依次递增，能表示的整数范围当然也是依次递增。如果我们想要对某个整数列建立索引额话，在表示的整数范围允许的情况下，尽量让索引列使用较小大的类型，比如我们能使用INT就不要使用BIGINT,能使用MEDIUMINT就不要使用INT。这是因为：

• 数据类型越小，在查询时进行的比较操作越快
• 数据类型越小，索引占用的存储空间就越少，在一个数据页内就可以放下更多的记录，从而减少磁盘I/O带来的性能损耗，也就意味着可以把更多的数据页缓存在内存中，从而加快读写效率。

这个建议对于表的主键来说更加适用，因为不仅是聚簇索引中会存储主键值，其他所有的二级索引的节点处都会存储一份记录的主键值，如果主键使用更小的数据类型，也就意味着节省更多的存储空间和更高效的I/O。

8. 使用字符串前缀创建索引

假设我们的字符串很长，那存储一个字符串就需要占用很大的存储空间。在我们需要为这个字符串列建立索引时，那就意味着在对应的B+树中有这么两个问题：

• B+树索引中的记录需要把该列的完整字符串存储起来，更费时。而且字符串越长，在索引中占用的存储空间越大。
• 如果B+树索引中索引列存储的字符串很长，那在做字符串比较时会占用更多的时间。

我们可以通过截取字段的前面一部分内容建立索引，这个就叫前缀索引。这样在查找记录时虽然不能精确的定位到记录的位置，但是能定位到相应前缀所在的位置，然后根据前缀相同大的记录的主键值回表查询完整的字符串值。即节约空间，又减少了字符串的比较时间，还大体能解决排序的问题。

例如：TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索会很浪费时间，如果只检索字段前面的若干字符，这样可以提高检索速度。

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

如果使用了索引列前缀，比方说前边只把address列的前12个字符放到了二级索引中，下边这个查询可能就有点
儿尴尬了:

SELECT * FROM shop
ORDER BY address
LIMIT 12;

因为二级索引中不包含完整的address列信息，所以无法对前12个字符相同,后边的字符不同的记录进行排序，也
就是使用索引列前缀的方式无法支持使用索引排序，只能使用文件排序。

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(distinct left(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

列的基数指的是某一列中不重复数据的个数，比方说某个列包含值2，5，8，2，5，8，2，5，8，虽然有9条记录，但该列的基数却是3。也就是说，在记录行数一定的情况下，列的基数越大，该列中的值越分散；列的基数越小，该列中的值越集中。这个列的基数指标非常重要，直接影响我们是否能有效的利用索引。最好为列的基数大的列建立索引，为基数太小列的建立索引效果可能不好。

可以使用公式 select count(distinct a)/count(*) from t1 计算区分度,越接近1越好，一般超过33%就算是比较高效的索引了。

扩展：联合索引把区分度高（散列性高）的列放在前面。

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 限制索引的数目

在实际工作中，我们页需要注意平衡，索引的数目不是越多越好。我们需要限制每张表上的索引数量，建议单张表索引数量不超过6个。原因：

1. 每个索引都需要占用磁盘空间，索引越大，需要的磁盘空间就越大。
2. 索引会影响INSERT、DELETE、UPDATE等语句的性能，因为表中的数据更改的同时，索引也会进行调整和更新，会造成负担。
3. 优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，会增加MySQL优化器生成执行计划时间，降低查询性能。

3.4 哪些情况不适合创建索引

1. 在where中使用不到的字段，不要设置索引

WHERE条件(包括GROUP BY、ORDER BY)里用不到的字段不需要创建索引，索弓|的价值是快速定位,如果起不
到定位的字段通常是不需要创建索引的。举个例子:

SELECT course_id, student_id，create_time
FROM student_info
WHERE student_id = 41251;

因为我们是按照student_id 来进行检索的，所以不需要对其他字段创建索引，即使这些字段出现在SELECT字段
中。

2. 数据量小的表最好不要使用索引

如果表记录太少,比如少于1000个,那么是不需要创建索引的。表记录太少,是否创建索引对查询效率的影响并
不大。甚至说，查询花费的时间可能比遍历索引的时间还要短,索引可能不会产生优化效果。

举例：创建表1：

CREATE TABLE t_without_index(
    a INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    b INT
);

提供存储过程1：

#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_wout_insert();

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：

#创建存储过程
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

在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立索引，但字段中如果有大量重复数据，也不用创建索引。比如
在学生表的“性别”字段上只有“男”与“女”两个不同值，因此无须建立索引。如果建立索引，不但不会提高查询效率,反而会严重降低数据更新速度。

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 ）：

你能看到在未创建索弓|的情况下，运行的效率并不高。如果针对student_gender 字段创建索引呢?

SELECT * FROM student_gender WHERE student_gender = 1

同样是10条数据，运行结果相同，时间却缩短到了0. 052s，大幅提升了查询的效率。

其实通过这两个实验你也能看出来，索引的价值是帮你快速定位。如果想要定位的数据有很多,那么索引就失去
了它的使用价值，比如通常情况下的性别字段。

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

第一层含义：频繁更新的字段不一定要创建索引。因为更新数据的时候，也需要更新索引，如果索引太多，在更新索引的时候也会造成负担，从而影响效率。

第二层含义：避免对经常更新的表创建过多的索引，并且索引中的列尽可能少。此时 ，虽然提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度。

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

表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后,原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期
找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。

7. 不要定义冗余或重复的索引

① 冗余索引

有时候有意或者无意的就对同一个列创建了多个索引，比如: index(a,b,c)相当于index(a)、index(a,b)、index(a,b,c)。

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。

3.5小结.

索引是一把双刃剑，可提高查询效率,但也会降低插入和更新的速度并占用磁盘空间。

选择索引的最终目的是为了使查询的速度变快，上面给出的原则是 最基本的准则，但不能拘泥于上面的准则，大
家要在以后的学习和工作中进行不断的实践，根据应用的实际情况进行分析和判断，选择最合适的索引方式。