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一、什么是索引？为什么要建立索引？
1、索引是表的目录，在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置，以此快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中。
2、索引，是数据库中专门用于帮助用户快速查询数据的一种数据结构。类似于字典中的目录，查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置，然后直接获取即可。
1、索引选取类型
1、越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间，处理起来更快。
2、简单的数据类型更好：整型数据比起字符，处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。
3、尽量避免NULL：应该指定列为NOT nuLL,在MySQL中， 含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂
2、什么场景不适合创建索引
第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因 为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
第二，对于那 些只有很少数据值的列也不应该增加索引。因为本来结果集合就是相当于全表查询了，所以没有必要。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比 例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索 引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因 此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
第五，不会出现在where条件中的字段不该建立索引。
3、什么样的字段适合创建索引
1、表的主键、外键必须有索引；外键是唯一的，而且经常会用来查询
2、数据量超过300的表应该有索引；
3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；经常连接查询，需要有索引
4、经常出现在Where子句中的字段，加快判断速度，特别是大表的字段，应该建立索引，建立索引，一般用在select ……where f1 and f2 ，我们在f1或者f2上建立索引是没用的。只有两个使用联合索引才能有用
5、经常用到排序的列上，因为索引已经排序。
6、经常用在范围内搜索的列上创建索引，因为索引已经排序了，其指定的范围是连续的
二、索引优缺点
1、优点
索引由数据库中一列或多列组合而成，其作用是提高对表中数据的查询速度
索引的优点是可以提高检索数据的速度
【可以快速检索，减少I/O次数，加快检索速度；根据索引分组和排序，可以加快分组和排序；】
2、缺点
索引的缺点是创建和维护索引需要耗费时间
索引可以提高查询速度，会减慢写入速度
索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
【索引本身也是表，因此会占用存储空间，一般来说，索引表占用的空间的数据表的1.5倍；索引表的维护和创建需要时间成本，这个成本随着数据量增大而增大；构建索引会降低数据表的修改操作（删除，添加，修改）的效率，因为在修改数据表的同时还需要修改索引表；】
3、索引分类
（1），普通索引：
仅加速查询 最基本的索引，没有任何限制，是我们大多数情况下使用到的索引。
CREATE INDEX index_name on user_info(name) ;
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注意：
1、索引需要占用磁盘空间，因此在创建索引时要考虑到磁盘空间是否足够
2、创建索引时需要对表加锁，因此实际操作中需要在业务空闲期间进行
1、创建表的时候同时创建索引
create table healerjean ( id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '主键', name VARCHAR(32) NOT NULL COMMENT '姓名', email VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT '邮箱', message text DEFAULT NULL COMMENT '个人信息', INDEX index_name (name) COMMENT '索引name' ) COMMENT = '索引测试表';
2、在存在表上创建索引
create index index_name on healerjean(name)
3、注意
对于创建索引时如果是blob 和 text 类型，必须指定length。
create index ix_extra on in1(message(200)); alter table employee add index emp_name (name);
4、删除索引
drop index_name on healerjean;
alter TABLE users drop index name_index ;
5、查看索引
show index from healerjean;
（2），主键索引
即主索引，根据主键pk_clolum（length）建立索引，不允许重复，不允许空值；
ALTER TABLE 'table_name' ADD PRIMARY KEY pk_index('col')；
（3），唯一索引：
与普通索引类型，不同的是：加速查询 + 列值唯一（可以有null）
CREATE UNIQUE INDEX mail on user_info(name) ;
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（4），全文索引：
全文索引（FULLTEXT）仅可以适用于MyISAM引擎的数据表；作用于CHAR、VARCHAR、TEXT数据类型的列。
（5），组合索引：
ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name('col1','col2','col3')；
将几个列作为一条索引进行检索，使用最左匹配原则。
*遵循“最左前缀”原则，把最常用作为检索或排序的列放在最左，依次递减，组合索引相当于建立了col1,col1col2,col1col2col3三个索引，而col2或者col3是不能使用索引的。
*在使用组合索引的时候可能因为列名长度过长而导致索引的key太大，导致效率降低，在允许的情况下，可以只取col1和col2的前几个字符作为索引。
ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name(col1(4),col2（3))；
表示使用col1的前4个字符和col2的前3个字符作为索引。
三、正确使用索引
1、对于创建的多列索引,只要查询的条件中用到了最左边的列,索引一般就会被使用
（1）、首先按 company_id,moneys 的顺序创建一个复合索引,具体如下:
mysql> create index ind_sales2_companyid_moneys on sales2(company_id,moneys); Query OK, 1000 rows affected (0.03 sec) Records: 1000 Duplicates: 0 Warnings: 0
（2）然后按 company_id 进行表查询,具体如下:
mysql> explain select * from sales2 where company_id = 2006G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: sales2 type: ref possible_keys: ind_sales2_companyid_moneys 208key: ind_sales2_companyid_moneys key_len: 5 ref: const rows: 1 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
（3）可以发现即便 where 条件中不是用的 company_id 与 moneys 的组合条件,索引仍然能用到,这就是索引的前缀特性。
（4）但是如果只按 moneys 条件查询表,那么索引就不会被用到,具体如下:
mysql> explain select * from sales2 where moneys = 1G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: sales2 type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 1000 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
2、对于使用 like 的查询,后面如果是常量并且只有%号不在第一个字符,索引才可能会被使用：
1、 可以发现第一个例子没有使用索引,而第二例子就能够使用索引,
2、 区别就在于“%”的位置不同,前者把“%”放到第一位就不能用到索引,而后者没有放到第一位就使用了索引。
mysql> explain select * from company2 where name like '%3'G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: company2 type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 1000 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from company2 where name like '3%'G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: company2 type: range 209possible_keys: ind_company2_name key: ind_company2_name key_len: 11 ref: NULL rows: 103 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
3、如果列名，记得是列的名字，是索引,使用 column_name is null 将使用索引。【 没懂啊】
mysql> explain select * from company2 where name is nullG; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: company2 type: ref possible_keys: ind_company2_name key: ind_company2_name key_len: 11 ref: const rows: 1 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
4、如果对大的文本进行搜索,使用全文索引而不用使用 like ‘%…%’。
四、存在索引，但是不引用
1、如果 MySQL 估计使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引。例如，如果列key_part1 均匀分布在 1 和 100 之间,下列查询中使用索引就不是很好:
SELECT * FROM table_name where key_part1 > 1 and key_part1 < 90;
2、如果使用 MEMORY/HEAP 表并且 where 条件中不使用“=”进行索引列,那么不会用到索引。heap 表只有在“=”的条件下才会使用索引。
3、用 or 分割开的条件,如果 or 前的条件中的列有索引,而后面的列中没有索引,那么涉及到的索引都不会被用到,例如:，必须or前后都有索引才能被使用，而且必须是单独索引。
mysql> show index from salesG; *************************** 1. row *************************** Table: sales Non_unique: 1 Key_name: ind_sales_year Seq_in_index: 1 Column_name: year 210Collation: A Cardinality: NULL Sub_part: NULL Packed: NULL Null: Index_type: BTREE Comment: 1 row in set (0.00 sec)
4、如果列是字符型，，传入的是数字，则不上‘’不会使用索引
mysql> explain select * from company2 where name = 294G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: company2 type: ALL possible_keys: ind_company2_name key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 1000 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec) mysql> explain select * from company2 where name = '294'G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: company2 type: ref possible_keys: ind_company2_name key: ind_company2_name key_len: 23 ref: const rows: 1 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)