第08章 索引的创建与设计原则
1. 索引的声明与使用
1.1 索引的分类
- 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。
1.2 创建索引
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
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
CREATE TABLE test1(
id INT NOT NULL,
name varchar(30) NOT NULL,
UNIQUE INDEX uk_idx_id(id)
);
3. 主键索引
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 ;
4. 创建单列索引
CREATE TABLE test2(
id INT NOT NULL,
name CHAR(50) NULL,
INDEX single_idx_name(name(20))
);
5. 创建组合索引
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)
);
6. 创建全文索引
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;
SELECT * FROM papers WHERE MATCH(title,content) AGAINST (‘查询字符串’);
7. 创建空间索引
CREATE TABLE test5(
geo GEOMETRY NOT NULL,
SPATIAL INDEX spa_idx_geo(geo)
) ENGINE=MyISAM;
2. 在已经存在的表上创建索引
1. 使用ALTER TABLE语句创建索引
ALTER TABLE table_name
ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY] [index_name] (col_name[length],...) [ASC | DESC]
2. 使用CREATE INDEX创建索引
CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX index_name
ON table_name (col_name[length],...) [ASC | DESC]
1.3 删除索引
1. 使用ALTER TABLE删除索引
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;
2. 使用DROP INDEX语句删除索引
DROP INDEX index_name ON table_name;
2. MySQL8.0索引新特性
2.1 支持降序索引
CREATE TABLE ts1(a int,b int,index idx_a_b(a,b desc));
2.2 隐藏索引
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
。
1. 创建表时直接创建
CREATE TABLE tablename(
propname1 type1[CONSTRAINT1],
propname2 type2[CONSTRAINT2],
……
propnamen typen,
INDEX [indexname](propname1 [(length)]) INVISIBLE
);
2. 在已经存在的表上创建
CREATE INDEX indexname
ON tablename(propname[(length)]) INVISIBLE;
3. 通过ALTER TABLE语句创建
ALTER TABLE tablename
ADD INDEX indexname (propname [(length)]) INVISIBLE;
4. 切换索引可见状态
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
3. 索引的设计原则
3.1 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。
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。
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
。
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。
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。
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
。
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。
- 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
区分度计算公式:
count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)
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
。
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,为基数太小的列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。
拓展: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
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
3.2 限制索引的数目
在实际工作中,我们也需要注意平衡,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:
- 每个索引都需要占用
磁盘空间
,索引越多,需要的磁盘空间就越大。 - 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。 - 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。
3.3 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
2. 数据量小的表最好不要使用索引
3. 有大量重复数据的列上不要建立索引
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