一.MySQL 索引意义及原理？

在海量数据和高访问的情况下，MySQL 数据库是否添加索引，对访问速度的影响是巨大的。当数据和访问量起来后，你会明显的感觉到数据库极速变慢，或者直接挂掉，这时对 MySQL 的优化就非常必要了，而给数据库合理建立索引，是优化 MySQL 中最容易也是最重要的方法之一。
索引的意义在于提高查询效率，建立索引我们可以顺藤摸瓜，就像我们查字典一样，当我们要查「MySQL」这个单词时，我们要先看目录找到「M」在多少页，然后在「M」下找「Y」，以此类推逐步找到 MySQL 这给词。索引的原理跟查字典的原理是相通的。
在创建索引时，我们要充分考虑哪些字段会用于查询，为这个字段创建一个或多个索引。索引其实也是一种表，表

种保存着索引字段以及一个能将每条记录指向被索引表的指针。
索引的使用并非越多越好，索引会影响 INSERT 与 UPDATE 的执行效率，因为在执行写入时，索引会同步更新。当然好处是 SELECT 执行效率得到大幅提升，在常规数据库操作中，查询与写入的比例一般为 10:1 ，索引不用担心写入变慢带来的影响，在必要的字段建立索引，提高查询速度是相当有意义的。

二. MySQL 索引语法

1.创建索引

  1. -- 直接新建索引  
  2. CREATE INDEX index_name ON kalacloud_table_name(Col1(length)) 
  3.  -- 修改表结构新建索引  
  4.  ALTER kalacloud_table_name ADD INDEX [index_name] ON (Col1(length))   
  5. -- 创建表的时候 建立索引  
  6. CREATE TABLE kalacloud_table_name(ID INT NOT NULL,Col1 VARCHAR(16) NOT NULL,INDEX [index_name] (Col1(length)) )

2.组合索引，单个索引项中包含多个字段

MySQL 多索引允许最多 16 个字段。经验谈，最好不要超过 5 个字段，不然写入时会非常慢。
CREATE INDEX index_name ON kalacloud_table_name (Col1, COL2, COl3);

3.唯一索引

— 创建唯一索引 CREATE UNIQUE INDEX indexName ON kalacloud_table_name(Col1(length)) — 修改表结构 ALTER kalacloud_table_name ADD UNIQUE [indexName] ON (Col1(length)) — 创建表的时候直接指定 CREATE TABLE kalacloud_table_name(ID INT NOT NULL,Col1 VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (Col1(length)));

3.删除索引

ALTER TABLE kalacloud_table_name DROP INDEX index_name;

4.重命名索引

ALTER TABLE kalacloud_table_name RENAME INDEX index_name TO new_index_name;

5.显示索引

SHOW INDEX FROM kalacloud_table_name;

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## 三.MySQL 索引优化实战 - 添加索引后速度到底快了多少？
在这个示例中，我们会使用 MySQL/MariaDB 创建一个海量数据的表，然后对比建立索引前与建立索引后的查询时间。在测试中，我们可以清晰的看到查询效率的巨大提升。
我们先创建一个用于演示的库「kalacloud_demo」和表「kalacloud_Employees」。
CREATE DATABASE kalacloud_demo; USE kalacloud_demo; CREATE TABLE kalacloud_Employees ( Name VARCHAR(50) NOT NULL, Email VARCHAR(255) NOT NULL, City VARCHAR(50) NOT NULL, State VARCHAR(50) NOT NULL, Wage double NOT NULL, DOB Date, id int NOT NULL AUTO_INCREMENT, PRIMARY KEY (id) );
接下来，我们要往刚刚创建好的表中批量添加百万条数据。如果手动写几条进去，大家很难体会到索引的意义，上百万条，有索引和没有索引，查询时间的差别非常明显。
我们用 TestDataGenerator 代码来生成 200 万条模拟数据。
MySQL数据库索引 - 图1

四. 创建索引前后查询时间对比，效率优化立竿见影

我们在刚刚创建的百万数据的表中进行多种查询，对比索引建立前后，查询时间的变化。在这三组测试中，你能很明显的感知到索引对查询效率的优化有多么巨大。
第一组测试 - 未创建索引的查询时间
请注意各个查询的查询时间。
MySQL数据库索引 - 图2
上述查询的执行时间在 0.72 秒到 0.64 秒之间。现在，让我们创建索引，进行测试，然后比较时间。刚刚我们查询了 Country、City、DOB 和 Wage 几个字段，我们一个一个来看。
第二组测试 - Country 创建索引后的查询速度对比
先创建 Country 字段的索引：
MySQL数据库索引 - 图3
然后，我们查询与第一组测试相通的 query ，看看查询时间的变化
MySQL数据库索引 - 图4
我们可以从返回结果中看到，建立索引前，平均查询时间为 0.7 秒，建立索引后，平均查询时间为 0.02 秒。这对于大并发量的数据库来说，这是非常巨大的性能提升。
第三组测试 - DOB 及 Wage 字段创建索引后的查询速度对比
接着我们来试试给 DOB 和 Wage 后的测试结果会怎么样
MySQL数据库索引 - 图5
MySQL数据库索引 - 图6
日期查询和过滤时间从未建立索引前的0.67 提升至 0.15
MySQL数据库索引 - 图7
创建索引后，可以看到查询时间的提升立竿见影，有些 query 查询时间已经快到 0.00 秒了。

五. MySQL 索引的优缺点

索引的优点

  • 索引可以减少查询所需扫描的数据量，大大提高查询效率，特别是 SELECT 和 UNIQUE 查询。
  • 利用索引对数据存储的特性，可使查询语句减少排序和创建临时表。

  • 索引可以将随机 I/O 变为顺序 I/O 。

    索引的缺点

  • 索引会减慢 INSERT 、 UPDATE、DELETE 执行时间，因为每次 UPDATE、INSERT、DELETE执行时，MySQL 都必须重新更新索引。

  • 索引在数据库中实际上是一个实体表，所以他会占用一部分物理磁盘空间。

六.什么时候不适合创建索引

表记录太少
如果一个表只有5条记录，采用索引去访问记录的话，那首先需访问索引表，再通过索引表访问数据表，一般索引表与数据表不在同一个数据块，这种情况下ORACLE至少要往返读取数据块两次。而不用索引的情况下ORACLE会将所有的数据一次读出，处理速度显然会比用索引快。
如表zl_sybm（使用部门）一般只有几条记录，除了主关键字外对任何一个字段建索引都不会产生性能优化，实际上如果对这个表进行了统计分析后ORACLE也不会用你建的索引，而是自动执行全表访问。如：
select from zl_sybm where sydw_bh=’5401’（对sydw_bh建立索引不会产生性能优化）
经常插入、删除、修改的表
对一些经常处理的业务表应在查询允许的情况下尽量减少索引，如zl_yhbm，gc_dfss，gc_dfys，gc_fpdy等业务表。
数据重复且分布平均的表字段
假如一个表有10万行记录，有一个字段A只有T和F两种值，且每个值的分布概率大约为50%，那么对这种表A字段建索引一般不会提高数据库的查询速度。
*经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段
如gc_dfss（电费实收）表经常按收费序号、户标识编号、抄表日期、电费发生年月、操作 标志来具体查询某一笔收款的情况，如果将所有的字段都建在一个索引里那将会增加数据的修改、插入、删除时间，从实际上分析一笔收款如果按收费序号索引就已 经将记录减少到只有几条，如果再按后面的几个字段索引查询将对性能不产生太大的影响。

七. 总结

当我们的数据库数据量开始爆发增长时，优化 MySQL 性能是我们的必修课，而适时的建立索引对数据库查询效率有着立竿见影的提升。另外「慢查询日志」也是优化 MySQL 性能的必备手段之一，有兴趣可以读一下我写的另一篇教程 - 《如何使用 MySQL 慢查询日志进行性能优化 - Profiling、mysqldumpslow 实例详解》