mysql索引优化：组合索引与单列索引

　　如果数据较多，你会明显感觉创建索引很慢，这时你可以先用delete from table把表里的数据备份导出成sql脚本，删除表里所有的数据，再在mysql中创建索引。另外一种可能是某些字段没有创建索引，抑或是组合索引中字段的顺序，与查询语句中字段的顺序不符。

　　示例1:

　　假设有一张订单表(orders)，包含order_id和product_id二个字段。

　　一共有31条数据。符合下面语句的数据有5条。执行下面的sql语句

　　select product_id

　　from orders

　　where order_id in (123, 312, 223, 132, 224);

　　这条语句要mysql去根据order_id进行搜索，然后返回匹配记录中的product_id。所以组合索引应该按照以下的顺序创建：

　　create index orderid_productid on orders(order_id, product_id)

　　mysql> explain select product_id from orders where order_id in (123, 312, 223, 132, 224) \G

　　*************************** 1. row ***************************

　　id: 1

　　select_type: SIMPLE

　　table: orders

　　type: range

　　possible_keys: orderid_productid

　　key: orderid_productid

　　key_len: 5

　　ref: NULL

　　rows: 5

　　Extra: Using where; Using index

　　1 row in set (0.00 sec)

　　可以看到，这个组合索引被用到了,扫描的范围也很小，只有5行。如果把组合索引的顺序换成product_id, order_id的话，mysql就会去索引中搜索 *123 *312 *223 *132 *224，必然会有些慢了。

　　mysql> create index orderid_productid on orders(product_id, order_id);

　　Query OK, 31 rows affected (0.01 sec)

　　Records: 31 Duplicates: 0 Warnings: 0

　　mysql> explain select product_id from orders where order_id in (123, 312, 223, 132, 224) \G

　　*************************** 1. row ***************************

　　id: 1

　　select_type: SIMPLE

　　table: orders

　　type: index

　　possible_keys: NULL

　　key: orderid_productid

　　key_len: 10

　　ref: NULL

　　rows: 31

　　Extra: Using where; Using index

　　1 row in set (0.00 sec)

　　这次索引搜索的性能显然不能和上次相比了。rows:31，我的表中一共就31条数据。索引被使用部分的长度：key_len:10，比上一次的key_len:5多了一倍。不知道是这样在索引里面查找速度快，还是直接去全表扫描更快呢?

　　mysql> alter table orders add modify_a char(255) default 'aaa';

　　Query OK, 31 rows affected (0.01 sec)

　　Records: 31 Duplicates: 0 Warnings: 0

　　mysql>

　　mysql>

　　mysql> explain select modify_a from orders where order_id in (123, 312, 223, 132, 224) \G

　　*************************** 1. row ***************************

　　id: 1

　　select_type: SIMPLE

　　table: orders

　　type: ALL

　　possible_keys: NULL

　　key: NULL

　　key_len: NULL

　　ref: NULL

　　rows: 31

　　Extra: Using where

　　1 row in set (0.00 sec）

这样就不会用到索引了。 刚才是因为select的product_id与where中的order_id都在索引里面的。

　　为什么要创建组合索引呢?这么简单的情况直接创建一个order_id的索引不就行了吗?果只有一个order_id索引，没什么问题，会用到这个索引，然后mysql要去磁盘上的表里面取到product_id。如果有组合索引的话，mysql可以完全从索引中取到product_id，速度自然会快。再多说几句组合索引的最左优先原则：

　　组合索引的第一个字段必须出现在查询组句中，这个索引才会被用到。果有一个组合索引(col_a,col_b,col_c)，下面的情况都会用到这个索引：

　　col_a = "some value";

　　col_a = "some value" and col_b = "some value";

　　col_a = "some value" and col_b = "some value" and col_c = "some value";

　　col_b = "some value" and col_a = "some value" and col_c = "some value";

　　对于最后一条语句，mysql会自动优化成第三条的样子。下面的情况就不会用到索引：

　　col_b = "aaaaaa";

　　col_b = "aaaa" and col_c = "cccccc";

　　通过实例理解单列索引、多列索引以及最左前缀原则。实例：现在我们想查出满足以下条件的用户id：

　　mysql>SELECT `uid` FROM people WHERE lname`='Liu' AND `fname`='Zhiqun' AND `age`=26

　　因为我们不想扫描整表，故考虑用索引。

　　单列索引：

　　ALTER TABLE people ADD INDEX lname (lname);

　　将lname列建索引，这样就把范围限制在lname='Liu'的结果集1上，之后扫描结果集1，产生满足fname='Zhiqun'的结果集2，再扫描结果集2，找到 age=26的结果集3，即最终结果。

　　由 于建立了lname列的索引，与执行表的完全扫描相比，效率提高了很多，但我们要求扫描的记录数量仍旧远远超过了实际所需 要的。虽然我们可以删除lname列上的索引，再创建fname或者age 列的索引，但是，不论在哪个列上创建索引搜索效率仍旧相似。

　　2.多列索引：

　　ALTER TABLE people ADD INDEX lname_fname_age (lame,fname,age);

　　为了提高搜索效率，我们需要考虑运用多列索引,由于索引文件以B-Tree格式保存，所以我们不用扫描任何记录，即可得到最终结果。

　　注：在mysql中执行查询时，只能使用一个索引，如果我们在lname,fname,age上分别建索引,执行查询时，只能使用一个索引，mysql会选择一个最严格(获得结果集记录数最少)的索引。

　　3.最左前缀：顾名思义，就是最左优先，上例中我们创建了lname_fname_age多列索引,相当于创建了(lname)单列索引，(lname,fname)组合索引以及(lname,fname,age)组合索引。

　　注：在创建多列索引时，要根据业务需求，where子句中使用最频繁的一列放在最左边。

　　建立索引的时机

　　到这里我们已经学会了建立索引，那么我们需要在什么情况下建立索引呢?一般来说，在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引，但也不完全如此，因为MySQL只对<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE才会使用索引。例如：

　　SELECT t.Name FROM mytable t LEFT JOIN mytable m ON t.Name=m.username WHERE m.age=20 AND m.city='郑州'

　　此时就需要对city和age建立索引，由于mytable表的userame也出现在了JOIN子句中，也有对它建立索引的必要。

　　刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。因为在以通配符%和_开头作查询时，MySQL不会使用索引。例如下句会使用索引：

　　SELECT * FROM mytable WHERE username like'admin%'

　　下句就不会使用：

　　SELECT * FROM mytable WHEREt Name like'%admin'

　　因此，在使用LIKE时应注意以上的区别。

　　索引的不足之处

　　上面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。

　　使用索引的注意事项

　　使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　不要在列上进行运算

　　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’;

　　不使用NOT IN和<>操作