mysql使用索引优化查询效率

索引的概念

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，包含着对数据表里所有记录的引用指针。通俗的来讲，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。在没有索引的情况下，数据库会遍历全部数据后选择符合条件的；而有了相应的索引之后，数据库会直接在索引中查找符合条件的选项。

索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快；

索引类型：

1：普通索引，它是最基本的索引，没有任何限制；

-直接创建索引

CREATE INDEX indexName ON table(column(length))

--修改表结构的方式添加索引

ALTER table ADD INDEX indexName ON (column(length))

--创建表的时候同时创建索引

CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`),
INDEX indexName (title(length))
)；

--删除索引

DROP INDEX indexName ON table

测试实际操作

下面实际操作下使用唯一索引来查询下数据，和不添加索引查询数据，互相比较下查询效率 ；

我在提前已经准备好了，一张数据为200万的数据表，方便后面测试验证中，具体创建方法和生产数据的方法我已经放在文档中，有需要可以自行操作。

创建测试表并添加百万数据测试

①：创建测试表，创建表的时候同时创建索引

CREATE TABLE `vote_record` (
`id` INT (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` VARCHAR (20) NOT NULL,
`vote_id` INT (11) NOT NULL,
`group_id` INT (11) NOT NULL,
`create_time` datetime NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
INDEX index_user_id (user_id(20))
) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 1 DEFAULT CHARSET = utf8

②：创建函数

CREATE FUNCTION `rand_string`(n INT) RETURNS varchar(255) CHARSET latin1
BEGIN
DECLARE chars_str varchar(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789';
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()*62 ),1));
SET i = i +1;
END WHILE;
RETURN return_str;
END

③：创建存储过程

CREATE PROCEDURE `add_vote_record`(IN n int)
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
WHILE (i <= n ) DO
INSERT into vote_record (user_id,vote_id,group_id,create_time ) VALUEs (rand_string(20),FLOOR(RAND() * 1000),FLOOR(RAND() * 100) ,now() );
set i=i+1;
END WHILE;
END

④：执行存储过程，生成100万条数据

CALL add_vote_record(1000000)

比较查询效率

首先我们添加了普通索引，我们来看看查询时间，花了多长时间

CREATE INDEX index_user_id ON vote_record(user_id(20));
SELECT * from vote_record where user_id='IKqJeObkXD7v4DQ80r1E';

 -- 接下来，我们删除索引 ，再次查询，看看时间花了多长时间
DROP INDEX index_user_id ON vote_record
SELECT * from vote_record where user_id='IKqJeObkXD7v4DQ80r1E';

 同样一条sql语句，加了普通索引和没有加索引查询效率是不同的；

2：唯一索引

与普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值（注意和主键不同）。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一，创建方法和普通索引类似

创建唯一索引和普通索引类型，也是有三种方式

--直接创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON table(column(length))
--修改表结构
ALTER table ADD UNIQUE indexName ON (column(length))
--创建表的时候直接指定
CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE indexName (title(length))
);

接下来我们实操下，由于刚刚我们把普通索引删除了，下面我们直接创建唯一索引

-- 创建完索引后，看看查询效率 0.443s
 CREATE UNIQUE INDEX index_user_id ON vote_record(user_id(20));
 
  SELECT * from vote_record where user_id='IKqJeObkXD7v4DQ80r1E';

-- 同样的，我们把索引删除，在查询看看查询效率，1.370s
  DROP INDEX index_user_id ON vote_record;
  SELECT * from vote_record where user_id='IKqJeObkXD7v4DQ80r1E';

 3. 全文索引（FULLTEXT）

MySql从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索，FULLTEXT索引仅可用于 MyISAM 表；他们可以从CHAR、VARCHAR或TEXT列中作为CREATE TABLE语句的一部分被创建，或是随后使用ALTER TABLE 或CREATE INDEX被添加。对于较大的数据集，将你的资料输入一个没有FULLTEXT索引的表中，然后创建索引，其速度比把资料输入现有FULLTEXT索引的速度更为快。不过切记对于大容量的数据表，生成全文索引是一个非常消耗时间非常消耗硬盘空间的做法。

①：创建索引方法

--创建表的适合添加全文索引
CREATE TABLE `table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,
`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,
`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`),
FULLTEXT (content)
);
--修改表结构添加全文索引
ALTER TABLE article ADD FULLTEXT index_content(content)
--直接创建索引
CREATE FULLTEXT INDEX index_content ON article(content)

4. 单列索引、多列索引

多个单列索引与单个多列索引的查询效果不同，因为执行查询时，MySQL只能使用一个索引，会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引。

5. 组合索引（最左前缀）

平时用的SQL查询语句一般都有比较多的限制条件，所以为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。

例如上表中针对title和time建立一个组合索引：

ALTER TABLE vote_record ADD INDEX index_vote_id_group_id (vote_id(11),group_id(11));

建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面两组组合索引：

--user_id,vote_id

--user_id

为什么没有

group_id

这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这两列的查询都会用到该组合索引，如下面的几个SQL所示：

--使用到上面的索引
SELECT * from vote_record where vote_id='515' and group_id='71';
SELECT * FROM article WHREE  vote_id='515'
--不使用上面的索引
SELECT * FROM article WHREE group_id='71';

MySQL索引的优化

都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。下面是一些总结以及收藏的MySQL索引的注意事项和优化方法。

1. 何时使用聚集索引或非聚集索引？

事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。其实这个具体用法我还不是很理解，只能等待后期的项目开发中慢慢学学了。

2. 索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

3. 使用短索引

对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

4. 索引列排序

MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。

5. like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

6. 不要在列上进行运算

例如：select * from users where YEAR(adddate)<2007，将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成：select * from users where adddate<'2007-01-01'。

最后总结一下，MySQL只对一下操作符才使用索引：<,<=,=,>,>=,between,in,以及某些时候的like(不以通配符%或_开头的情形)。而理论上每张表里面最多可创建16个索引，不过除非是数据量真的很多，否则过多的使用索引也不是那么好玩的。

后面会逐步分享各种索引的详细功能和作用