Mysql索引

建立索引，要使用離散度（選擇度）更高的字段。

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我們先來看一個(gè)重要的屬性列的 離散度，

count(distinct(column_name)) : count(*) -- 列的全部不同值個(gè)數(shù)：所有數(shù)據(jù)行行數(shù)

數(shù)據(jù)行數(shù)相同的情況下，分子越大，列的離散度就越高。簡(jiǎn)單來說，如果列的重復(fù)值越多，離散度就越低，重復(fù)值越少，離散度就越高。

當(dāng)字段值比較長(zhǎng)的時(shí)候，建立索引會(huì)消耗很多的空間，搜索起來也會(huì)很慢。我們可以通過截取字段的前面一部分內(nèi)容建立索引，這個(gè)就叫前綴索引。

創(chuàng)建一張商戶表，因?yàn)榈刂纷侄伪容^長(zhǎng)，在地址字段上建立前綴索引

create table shop(address varchar(120) not null);

alter table shop add key(address(12));? // 截取12個(gè)字符作為前綴索引是最優(yōu)的嗎？

問題是，截取多少呢？截取得多了，達(dá)不到節(jié)省索引存儲(chǔ)空間的目的，截取得少了，重復(fù)內(nèi)容太多，字段的散列度（選擇性）會(huì)降低。怎么計(jì)算不同的長(zhǎng)度的選擇性呢？

先看一下字段在全部數(shù)據(jù)中的選擇度計(jì)算公式：

select count(distinct address) / count(*) from shop;

select count(distinct left(address, n)) / count(*) as subn from shop;

count(distinct left(address,n)) / count(*) 的結(jié)果是會(huì)隨著 n 的變大而變大。舉個(gè)例子，現(xiàn)在有兩個(gè)address（東大街長(zhǎng)興小區(qū)，東大街福樂小區(qū)），那么 distinct(address，2) distinct(address，3）

==所以，截取的長(zhǎng)度越長(zhǎng)就會(huì)越接近字段在全部數(shù)據(jù)中的選擇度

==所以，我們要權(quán)衡索引大小和查詢速度。

舉個(gè)例子，通過不同長(zhǎng)度去計(jì)算，與全表的選擇性對(duì)比：

SELECT? COUNT(DISTINCT(address))/COUNT(*) sub,? ? ? ? ? ? -- 字段在全部數(shù)據(jù)中的選擇度

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,5)))/COUNT(*) sub5,? -- 截取前5個(gè)字符的選擇度

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,7)))/COUNT(*) sub7,?

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,9)))/COUNT(*) sub9,

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,10)))/COUNT(*) sub10,? -- 截取前10個(gè)字符的選擇度

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,11)))/COUNT(*) sub11,

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,12)))/COUNT(*) sub12,

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,13)))/COUNT(*) sub13,

COUNT(DISTINCT(LEFT(address,15)))/COUNT(*) sub15

FROM shop;

+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+

| sub? ? | sub5? | sub7? | sub9? | sub10? | sub11? | sub12? | sub13? | sub15? |

+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+

| 0.9993 | 0.0225 | 0.4663 | 0.8618 | 0.9734 | 0.9914 | 0.9943 | 0.9943 | 0.9958 |

+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+

可以看到在截取 11 個(gè)字段時(shí) sub11(0.9993) 就已經(jīng)很接近字段在全部數(shù)據(jù)中的選擇度 sub(0.9958)了，而且長(zhǎng)度也相較后面更短一些， 綜合考慮比較合適。

ALTER TABLE shop ADD KEY (address(11));

1.索引的個(gè)數(shù)不要過多（浪費(fèi)空間，更新變慢）

2.在用于 where 判斷 order 排序和 join 的（on）字段上創(chuàng)建索引

3.區(qū)分度低的字段，例如性別，不要建索引（離散度太低，導(dǎo)致掃描行數(shù)過多）

4.更新頻繁的值，不要作為主鍵或者索引（頁分裂）

5.不建議用無序的值作為索引，例如身份證、UUID（在索引比較時(shí)需要轉(zhuǎn)為ASCII，并且插入時(shí)可能造成頁分裂）

6.若在多個(gè)字段都要?jiǎng)?chuàng)建索引的情況下，聯(lián)合索引優(yōu)于單值索引

7.聯(lián)合索引把散列性高（區(qū)分度高）的值放在前面

Mysql建立索引經(jīng)驗(yàn)

在實(shí)際開發(fā)中使用數(shù)據(jù)庫時(shí)，難免會(huì)遇到一些大表數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢時(shí)，有時(shí)候SQL會(huì)查詢得特別慢，這時(shí)候，有經(jīng)驗(yàn)的老師傅會(huì)告訴你，你看一下哪幾個(gè)字段查的多，加一個(gè)索引就好了。

那么，怎么合理地建立索引呢？這里分享一下我的一些經(jīng)驗(yàn)，如有不妥之處，歡迎批評(píng)指正。

1、不要盲目建立索引 ， 先分析再創(chuàng)建

索引雖然能大幅度提升我們的查詢性能，但也要知道，在你進(jìn)行增刪改時(shí)，索引樹也要同樣地進(jìn)行維護(hù)。所以，索引不是越多越好，而是按需建立。最好是在一整塊模塊開發(fā)完成后，分析一下，去針對(duì)大多數(shù)的查詢，建立聯(lián)合索引。

2、使用聯(lián)合索引盡量覆蓋多的條件

這是說在一個(gè)慢sql里假如有五個(gè)where ，一個(gè) order by ，那么我們的聯(lián)合索引盡量覆蓋到這五個(gè)查詢條件，如果有必要，order by 也覆蓋上 。

3、小基數(shù)字段不需要索引

這個(gè)意思是，如果一張表里某個(gè)字段的值只有那么幾個(gè)，那么你針對(duì)這個(gè)字段建立的索引其實(shí)沒什么意義，比如說，一個(gè)性別字段就兩種結(jié)果，你建了索引，排序也沒什么意思（也就是索引里把男女給分開了）

所以說，索引盡量選擇基數(shù)大的數(shù)據(jù)去建立，能最大化地利用索引

4、長(zhǎng)字符串可以使用前綴索引

我們建立索引的字段盡量選擇字段類型較小的，比如一個(gè)varchar(20)和varchar(256)的，我們?cè)?0的上面建立的索引和在256上就有明顯的差距（字符串那么長(zhǎng)排序也不好排呀，唉）。

當(dāng)然，如果一定是要對(duì)varchar(256)建立索引,我們可以選擇里面的前20個(gè)字符放在索引樹里（這里的20不絕對(duì)，選擇能盡量分辨數(shù)據(jù)的最小字符字段設(shè)計(jì)），類似這樣KEY index(name(20),age,job) ，索引只會(huì)對(duì)name的前20個(gè)字符進(jìn)行搜索，但前綴索引無法適用于order by 和 group by。

5、對(duì)排序字段設(shè)計(jì)索引的優(yōu)先級(jí)低

如果一個(gè)SQL里我們出現(xiàn)了范圍查找，后邊又跟著一個(gè)排序字段，那么我們優(yōu)先給范圍查找的字段設(shè)置索引，而不是優(yōu)先排序。

6、如果出現(xiàn)慢SQL，可以設(shè)計(jì)一個(gè)只針對(duì)該條SQL的聯(lián)合索引。

不過慢SQL的優(yōu)化，需要一步步去進(jìn)行分析，可以先用explain查看SQL語句的分析結(jié)果，再針對(duì)結(jié)果去做相應(yīng)的改進(jìn)。explain的東西我們下次再講。

PS：在 select 語句之前增加 explain 關(guān)鍵字，MySQL 會(huì)在查詢上設(shè)置一個(gè)標(biāo)記，執(zhí)行查詢會(huì)返回執(zhí)行計(jì)劃的信息，而不是 執(zhí)行這條SQL。

mysql索引

在mysql中，索引是一種特殊的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，由數(shù)據(jù)表中的一列或多列組合而成，可以用來快速查詢數(shù)據(jù)表中有某一特定值的記錄。

通過索引，查詢數(shù)據(jù)時(shí)不用讀完記錄的所有信息，而只是查詢索引列即可。

通過索引，查詢數(shù)據(jù)時(shí)不用讀完記錄的所有信息，而只是查詢索引列。否則，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)將讀取每條記錄的所有信息進(jìn)行匹配。

可以把索引比作新華字典的音序表。例如，要查“庫”字，如果不使用音序，就需要從字典的 400 頁中逐頁來找。但是，如果提取拼音出來，構(gòu)成音序表，就只需要從 10 多頁的音序表中直接查找。這樣就可以大大節(jié)省時(shí)間。

因此，使用索引可以很大程度上提高數(shù)據(jù)庫的查詢速度，還有效的提高了數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能。

索引的優(yōu)缺點(diǎn)

索引有其明顯的優(yōu)勢(shì)，也有其不可避免的缺點(diǎn)。

優(yōu)點(diǎn)

索引的優(yōu)點(diǎn)如下：

1、通過創(chuàng)建唯一索引可以保證數(shù)據(jù)庫表中每一行數(shù)據(jù)的唯一性。

2、可以給所有的 MySQL 列類型設(shè)置索引。

3、可以大大加快數(shù)據(jù)的查詢速度，這是使用索引最主要的原因。

4、在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的參考完整性方面可以加速表與表之間的連接。

5、在使用分組和排序子句進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢時(shí)也可以顯著減少查詢中分組和排序的時(shí)間

缺點(diǎn)

增加索引也有許多不利的方面，主要如下：

1、創(chuàng)建和維護(hù)索引組要耗費(fèi)時(shí)間，并且隨著數(shù)據(jù)量的增加所耗費(fèi)的時(shí)間也會(huì)增加。

2、索引需要占磁盤空間，除了數(shù)據(jù)表占數(shù)據(jù)空間以外，每一個(gè)索引還要占一定的物理空間。如果有大量的索引，索引文件可能比數(shù)據(jù)文件更快達(dá)到最大文件尺寸。

3、當(dāng)對(duì)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行增加、刪除和修改的時(shí)候，索引也要?jiǎng)討B(tài)維護(hù)，這樣就降低了數(shù)據(jù)的維護(hù)速度。

使用索引時(shí)，需要綜合考慮索引的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。

標(biāo)題名稱：mysql怎么選擇索引 mysql如何選擇索引
鏈接地址：http://vcdvsql.cn/article42/hpgiec.html

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