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索引的目標在於進步查詢效力，可以類比字典，假如要查“mysql”這個單詞，我們確定須要定位到m字母，然後從下往下找到y字母，再找到剩下的sql。假如沒有索引，那末你能夠須要把一切單詞看一遍能力找到你想要的。
1.索引的長處
假定你具有三個未索引的表t1、t2和t3，每一個表都分離包括數據列i1、i2和i3，而且每一個表都包括了1000條數據行，其序號從1到1000。查找某些值婚配的數據行組合的查詢能夠以下所示：
SELECT t1.i1, t2.i2, t3.i3 FROM t1, t2, t3 WHERE t1.i1 = t2.i2 AND t2.i1 = t3.i3;
這個查詢的成果應當是1000行，每一個數據行包括三個相等的值。假如在沒有索引的情形下處置這個查詢，那末假如我們纰謬這些表停止全體地掃描，我們是沒有方法曉得哪些數據行含有哪些值的。是以你必需測驗考試一切的組合來查找相符WHERE前提的記載。能夠的組合的數目是1000 x 1000 x 1000（10億！），它是婚配記載的數目的一百萬倍。這就糟蹋了年夜量的任務。這個例子顯示，假如沒有應用索引，跟著表的記載赓續增加，處置這些表的聯絡所消費的時光增加得更快，招致機能很差。我們可以經由過程索引這些數據表來明顯地進步速度，由於索引讓查詢采取以下所示的方法來處置：
1．選擇表t1中的第一行並檢查該數據行的值。
2．應用表t2上的索引，直接定位到與t1的值婚配的數據行。相似地，應用表t3上的索引，直接定位到與表t2的值婚配的數據行。
3．處置表t1的下一行偏重復後面的進程。履行如許的操作直到t1中的一切數據行都被檢討過。
在這類情形下，我們依然對表t1履行了完全的掃描，然則我們可以在t2和t3上履行索引查找，從這些表中直接地獲得數據行。實際上采取這類方法運轉下面的查詢會快一百萬倍。固然這個例子是為了得出結論來工資樹立的。但是，它處理的成績倒是實際的，給沒有索引的表添加索引平日會取得驚人的機能進步。
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2.索引的價值
起首，索引加速了檢索的速度，然則減慢了拔出和刪除的速度，同時還減慢了更新被索引的數據列中的值的速度。也就是說，索引減慢了年夜多半觸及寫操作的速度。產生這類景象的緣由在於寫入一筆記錄的時刻不只須要寫入數據行，還須要轉變一切的索引。數據表帶有的索引越多，須要做出的修正就越多，均勻機能的下降水平也就越年夜。在本文的”高效力載入數據”部門中，我們將更過細地懂得這些景象並找出處置辦法。
其次，索引會消費磁盤空間，多個索引響應地消費更多的磁盤空間。這能夠招致更快地達到數據表的年夜小限制：
· 關於MyISAM表，頻仍地索引能夠惹起索引文件比數據文件更快地到達最年夜限制。
· 關於BDB表，它把數據和索引值一路存儲在統一個文件中，添加索引惹起這類表更快地到達最年夜文件限制。
· 在InnoDB的同享表空間平分配的一切表都競爭應用雷同的公共空間池，是以添加索引會更快地耗盡表空間中的存儲。然則，與MyISAM和BDB表應用的文件分歧，InnoDB同享表空間其實不受操作體系的文件年夜小限制，由於我們可以把它設置裝備擺設成應用多個文件。只需有額定的磁盤空間，你便可以經由過程添加新組件來擴大表空間。
應用零丁表空間的InnoDB表與BDB表遭到的束縛是一樣的，由於它的數據和索引值都存儲在單個文件中。
這些要素的現實寄義是：假如你不須要應用特別的索引贊助查詢履行得更快，就不要樹立索引。
3.選擇索引
假定你曾經曉得了樹立索引的語法，然則語法不會告知你數據表應當若何索引。這請求我們斟酌數據表的應用方法。這一部門指點你若何辨認出用於索引的備選數據列，和若何最好地樹立索引：
用於搜刮、排序和分組的索引數據列其實不僅僅是用於輸入顯示的。換句話說，用於索引的最好的備選數據列是那些湧現在WHERE子句、join子句、ORDER BY或GROUP BY子句中的列。僅僅湧現在SELECT症結字前面的輸入數據列列表中的數據列不是很好的備選列：
SELECT col_a <- 不是備選列 FROM tbl1 LEFT JOIN tbl2 ON tbl1.col_b = tbl2.col_c <- 備選列 WHERE col_d = expr; <- 備選列
固然，顯示的數據列與WHERE子句中應用的數據列也能夠雷同。我們的不雅點是輸入列表中的數據列實質上不是用於索引的很好的備選列。
Join子句或WHERE子句中相似col1 = col2情勢的表達式中的數據列都是特殊好的索引備選列。後面顯示的查詢中的col_b和col_c就是如許的例子。假如MySQL可以或許應用聯絡列來優化查詢，它必定會經由過程削減整表掃描來年夜幅度削減潛伏的表－行組合。
斟酌數據列的基數（cardinality）。基數是數據列所包括的分歧值的數目。例如，某個數據列包括值1、3、7、4、7、3，那末它的基數就是4。索引的基數絕對於數據表行數較高（也就是說，列中包括許多分歧的值，反復的值很少）的時刻，它的任務後果最好。假如某數據列含有許多分歧的年紀，索引會很快地分辯數據行。假如某個數據列用於記載性別（只要”M”和”F”兩種值），那末索引的用途就不年夜。假如值湧現的概率簡直相等，那末不管搜刮哪一個值都能夠獲得一半的數據行。在這些情形下，最好基本不要應用索引，由於查詢優化器發明某個值湧現在表的數據行中的百分比很高的時刻，它普通會疏忽索引，停止全表掃描。習用的百分比界限是”30%”。如今查詢優化器加倍龐雜，把其它一些身分也斟酌出來了，是以這個百分比其實不是MySQL決議選擇應用掃描照樣索引的獨一身分。
索引較短的值。盡量地應用較小的數據類型。例如，假如MEDIUMINT足夠保留你須要存儲的值，就不要應用BIGINT數據列。假如你的值不會擅長25個字符，就不要應用CHAR(100)。較小的值經由過程幾個方面改良了索引的處置速度：
· 較短的值可以更快地停止比擬，是以索引的查找速度更快了。
· 較小的值招致較小的索引，須要更少的磁盤I/O。
· 應用較短的鍵值的時刻，鍵緩存中的索引塊（block）可以保留更多的鍵值。MySQL可以在內存中一次堅持更多的鍵，在不須要從磁盤讀取額定的索引塊的情形下，進步鍵值定位的能夠性。
關於InnoDB和BDB等應用聚簇索引（clustered index）的存儲引擎來講，堅持主鍵（primary key）短小的優勢更凸起。聚簇索引中數據行和主鍵值存儲在一路（聚簇在一路）。其它的索引都是次級索引；它們存儲主鍵值和次級索引值。次級索引屈服主鍵值，它們被用於定位數據行。這暗示主鍵值都被復制到每一個次級索引中，是以假如主鍵值很長，每一個次級索引就須要更多的額定空間。
索引字符串值的前綴（prefixe）。假如你須要索引一個字符串數據列，那末最好在任何恰當的情形下都應當指定前綴長度。例如，假如有CHAR(200)數據列，假如後面10個或20個字符都分歧，就不要索引全部數據列。索引後面10個或20個字符會節儉年夜量的空間，而且能夠使你的查詢速度更快。經由過程索引較短的值，你可以取得那些與比擬速度和磁盤I/O節儉相干的利益。固然你也須要應用知識。僅僅索引某個數據列的第一個字符串能夠用途不年夜，由於假如如許操作，那末在索引中不會有太多的獨一值。
你可以索引CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB和TEXT數據列的前綴。
應用最左（leftmost）前綴。樹立多列復合索引的時刻，你現實上樹立了MySQL可使用的多個索引。復合索引可以作為多個索引應用，由於索引中最右邊的列聚集都可以用於婚配數據行。這類列聚集被稱為”最左前綴”（它與索引某個列的前綴分歧，那種索引把某個列的後面幾個字符作為索引值）。
假定你在表的state、city和zip數據列上樹立了復合索引。索引中的數據行依照state/city/zip順序分列，是以它們也會主動地依照state/city和state順序分列。這意味著，即便你在查詢中只指定了state值，或許指定state和city值，MySQL也能夠應用這個索引。是以，這個索引可以被用於搜刮以下所示的數據列組合：
state, city, zip state, city state
MySQL不克不及應用這個索引來搜刮沒有包括在最左前綴的內容。例如，假如你依照city或zip來搜刮，就不會應用到這個索引。假如你搜刮給定的state和詳細的ZIP代碼（索引的1和3列），該索引也是不克不及用於這類組合值的，雖然MySQL可以應用索引來查找婚配的state從而減少搜刮的規模。
不要過量地索引。不要以為”索引越多，機能越高”，不要對每一個數據列都停止索引。我們在後面提到過，每一個額定的索引都邑消費更多的磁盤空間，並下降寫操作的機能。當你修正表的內容的時刻，索引就必需被更新，乃至能夠從新整頓。假如你的索引很少應用或永不應用，你就沒有需要減小表的修正操作的速度。另外，為檢索操作生成履行籌劃的時刻，MySQL會斟酌索引。樹立額定的索引會給查詢優化器增長更多的任務量。假如索引太多，有能夠（未必）湧現MySQL選擇最優索引掉敗的情形。保護本身必需的索引可以贊助查詢優化器來防止這類毛病。
假如你斟酌給曾經索引過的表添加索引，那末就要斟酌你將增長的索引能否是已有的多列索引的最左前綴。假如是如許的，不消增長索引，由於曾經有了（例如，假如你在state、city和zip上樹立了索引，那末沒有需要再增長state的索引）。
讓索引類型與你所履行的比擬的類型相婚配。在你樹立索引的時刻，年夜多半存儲引擎會選擇它們將應用的索引完成。例如，InnoDB平日應用B樹索引。MySQL也應用B樹索引，它只在三維數據類型上應用R樹索引。然則，MEMORY存儲引擎支撐散列索引和B樹索引，並許可你選擇應用哪一種索引。為了選擇索引類型，須要斟酌在索引數據列大將履行的比擬操作類型：
· 關於散列（hash）索引，會在每一個數據列值上運用散列函數。生成的成果散列值存儲在索引中，並用於履行查詢。散列函數完成的算法相似於為分歧的輸出值生成分歧的散列值。應用散列值的利益是散列值比原始值的比擬效力更高。散列索援用於履行=或<=>操作等准確婚配的時刻速度異常快。然則關於查詢一個值的規模後果就異常差了：
id < 30 weight BETWEEN 100 AND 150
· B樹索引可以用於高效力地履行准確的或許基於規模（應用操作<、<=、=、>=、>、<>、!=和BETWEEN）的比擬。B樹索引也能夠用於LIKE形式婚配，條件是該形式以文字串而不是通配符開首。
假如你應用的MEMORY數據表只停止准確值查詢，散列索引是很好的選擇。這是MEMORY表應用的默許的索引類型，是以你不須要特地指定。假如你願望在MEMORY表上履行基於規模的比擬，應當應用B樹索引。為了指定這類索引類型，須要給索引界說添加USING BTREE。例如：
CREATE TABLE lookup ( id INT NOT NULL, name CHAR(20), PRIMARY KEY USING BTREE (id) ) ENGINE = MEMORY;
假如你願望履行的語句的類型許可，單個MEMORY表可以同時具有散列索引和B樹索引，即便在統一個數據列上。
有些類型的比擬不克不及應用索引。假如你只是經由過程把值傳遞到函數（例如STRCMP()）中來履行比擬操作，那末對它停止索引就沒有價值。辦事器必需盤算出每一個數據行的函數值，它會消除數據列上索引的應用。
應用慢查詢（slow-query）日記來辨認履行情形較差的查詢。這個日記可以贊助你找出從索引中受害的查詢。你可以直接檢查日記（它是文本文件），或許應用mysqldumpslow對象來統計它的內容。假如某個給定的查詢屢次湧現在”慢查詢”日記中，這就是一個線索，某個查詢能夠沒有優化編寫。你可以從新編寫它，使它運轉得更快。你要記住，在評價”慢查詢”日記的時刻，”慢”是依據現實時光測定的，在負載較年夜的辦事器上”慢查詢”日記中湧現的查詢會多一些。
*4.建索引的幾年夜准繩*
4.1.最左前綴婚配准繩，異常主要的准繩，mysql會一向向右婚配直到碰到規模查詢(>、<、between、like)就停滯婚配，好比a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 假如樹立(a,b,c,d)次序的索引，d是用不到索引的，假如樹立(a,b,d,c)的索引則都可以用到，a,b,d的次序可以隨意率性調劑。
4.2.=和in可以亂序，好比a = 1 and b = 2 and c = 3 樹立(a,b,c)索引可以隨意率性次序，mysql的查詢優化器會幫你優化成索引可以辨認的情勢
4.3.盡可能選擇辨別度高的列作為索引,辨別度的公式是count(distinct col)/count(*)，表現字段不反復的比例，比例越年夜我們掃描的記載數越少，獨一鍵的辨別度是1，而一些狀況、性別字段能夠在年夜數據眼前辨別度就是0，那能夠有人會問，這個比例有甚麼經歷值嗎？應用場景分歧，這個值也很難肯定，普通須要join的字段我們都請求是0.1以上，即均勻1條掃描10筆記錄
4.4.索引列不克不及介入盤算，堅持列“清潔”，好比from_unixtime(create_time) = '2014-05-29'就不克不及應用到索引，緣由很簡略，b+樹中存的都是數據表中的字段值，但停止檢索時，須要把一切元素都運用函數能力比擬，明顯本錢太年夜。所以語句應當寫成create_time = unix_timestamp('2014-05-29');
4.5.盡可能的擴大索引，不要新建索引。好比表中曾經有a的索引，如今要加(a,b)的索引，那末只須要修正本來的索引便可。
以上所述是小編給年夜家引見的Mysql應用索引完成查詢優化，願望對年夜家有所贊助，假如年夜家有任何疑問請給我留言，小編會實時答復年夜家的。在此也異常感激年夜家對網站的支撐！
