索引初識

最普通的情況，是為出現(xiàn)在where子句的字段建一個索引。為方便講述，我們先建立一個如下的表。

CREATE TABLE mytable (
　id serial primary key,
　category_id int not null default 0,
　user_id int not null default 0,
　adddate int not null default 0
);

很簡單吧，不過對于要說明這個問題，已經(jīng)足夠了。如果你在查詢時常用類似以下的語句：

SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1;?

最直接的應(yīng)對之道，是為category_id建立一個簡單的索引：

CREATE INDEX mytable_categoryid ON mytable (category_id);

OK，搞定？先別高興，如果你有不止一個選擇條件呢？例如：

SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1 AND user_id=2;

你的第一反應(yīng)可能是，再給user_id建立一個索引。不好，這不是一個最佳的方法。你可以建立多重的索引。

CREATE INDEX mytable_categoryid_userid ON mytable (category_id,user_id);

注意到我在命名時的習(xí)慣了嗎？我使用"表名_字段1名_字段2名"的方式。你很快就會知道我為什么這樣做了。

現(xiàn)在你已經(jīng)為適當(dāng)?shù)淖侄谓⒘怂饕贿^，還是有點不放心吧，你可能會問，數(shù)據(jù)庫會真正用到這些索引嗎？測試一下就OK，對于大多數(shù)的數(shù)據(jù)庫來說，這是很容易的，只要使用EXPLAIN命令：

EXPLAIN

　SELECT * FROM mytable?
　　WHERE category_id=1 AND user_id=2;

This is what Postgres 7.1 returns (exactly as I expected)?

　NOTICE: QUERY PLAN:

Index Scan using mytable_categoryid_userid on?
? mytable (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)

EXPLAIN

以上是postgres的數(shù)據(jù)，可以看到該數(shù)據(jù)庫在查詢的時候使用了一個索引（一個好開始），而且它使用的是我創(chuàng)建的第二個索引?？吹轿疑厦婷暮锰幜税?，你馬上知道它使用適當(dāng)?shù)乃饕恕?/p>

接著，來個稍微復(fù)雜一點的，如果有個ORDER BY字句呢？不管你信不信，大多數(shù)的數(shù)據(jù)庫在使用order by的時候，都將會從索引中受益。

SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1 AND user_id=2 ORDER BY adddate DESC;

有點迷惑了吧？很簡單，就象為where字句中的字段建立一個索引一樣，也為ORDER BY的字句中的字段建立一個索引：

CREATE INDEX mytable_categoryid_userid_adddate ON mytable (category_id,user_id,adddate);??

注意: "mytable_categoryid_userid_adddate" 將會被截短為

"mytable_categoryid_userid_addda"

CREATE

? EXPLAIN SELECT * FROM mytable
　　WHERE category_id=1 AND user_id=2
　　　ORDER BY adddate DESC;

　NOTICE: QUERY PLAN:

　Sort (cost=2.03..2.03 rows=1 width=16)
　　-> Index Scan using mytable_categoryid_userid_addda?
　　　　on mytable (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)

EXPLAIN

看看EXPLAIN的輸出，好象有點恐怖啊，數(shù)據(jù)庫多做了一個我們沒有要求的排序，這下知道性能如何受損了吧，看來我們對于數(shù)據(jù)庫的自身運作是有點過于樂觀了，那么，給數(shù)據(jù)庫多一點提示吧。

為了跳過排序這一步，我們并不需要其它另外的索引，只要將查詢語句稍微改一下。這里用的是postgres，我們將給該數(shù)據(jù)庫一個額外的提示--在ORDER BY語句中，加入where語句中的字段。這只是一個技術(shù)上的處理，并不是必須的，因為實際上在另外兩個字段上，并不會有任何的排序操作，不過如果加入，postgres將會知道哪些是它應(yīng)該做的。

EXPLAIN SELECT * FROM mytable?
? WHERE category_id=1 AND user_id=2
　　ORDER BY category_id DESC,user_id DESC,adddate DESC;

NOTICE: QUERY PLAN:

Index Scan Backward using?
　mytable_categoryid_userid_addda on mytable?
　? (cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)

EXPLAIN

現(xiàn)在使用我們料想的索引了，而且它還挺聰明，知道可以從索引后面開始讀，從而避免了任何的排序。

以上說得細(xì)了一點，不過如果你的數(shù)據(jù)庫非常巨大，并且每日的頁面請求達(dá)上百萬算，我想你會獲益良多的。不過，如果你要做更為復(fù)雜的查詢呢，例如將多張表結(jié)合起來查詢，特別是where限制字句中的字段是來自不止一個表格時，應(yīng)該怎樣處理呢？我通常都盡量避免這種做法，因為這樣數(shù)據(jù)庫要將各個表中的東西都結(jié)合起來，然后再排除那些不合適的行，搞不好開銷會很大。

如果不能避免，你應(yīng)該查看每張要結(jié)合起來的表，并且使用以上的策略來建立索引，然后再用EXPLAIN命令驗證一下是否使用了你料想中的索引。如果是的話，就OK。不是的話，你可能要建立臨時的表來將他們結(jié)合在一起，并且使用適當(dāng)?shù)乃饕?/p>

要注意的是，建立太多的索引將會影響更新和插入的速度，因為它需要同樣更新每個索引文件。對于一個經(jīng)常需要更新和插入的表格，就沒有必要為一個很少使用的where字句單獨建立索引了，對于比較小的表，排序的開銷不會很大，也沒有必要建立另外的索引。

以上介紹的只是一些十分基本的東西，其實里面的學(xué)問也不少，單憑EXPLAIN我們是不能判定該方法是否就是最優(yōu)化的，每個數(shù)據(jù)庫都有自己的一些優(yōu)化器，雖然可能還不太完善，但是它們都會在查詢時對比過哪種方式較快，在某些情況下，建立索引的話也未必會快，

例如索引放在一個不連續(xù)的存儲空間時，這會增加讀磁盤的負(fù)擔(dān)，因此，哪個是最優(yōu)，應(yīng)該通過實際的使用環(huán)境來檢驗。

在剛開始的時候，如果表不大，沒有必要作索引，我的意見是在需要的時候才作索引，也可用一些命令來優(yōu)化表，例如MySQL可用"OPTIMIZE TABLE"。

綜上所述，在如何為數(shù)據(jù)庫建立恰當(dāng)?shù)乃饕矫?，你?yīng)該有一些基本的概念了。

關(guān)于MySQL索引的好處，如果正確合理設(shè)計并且使用索引的MySQL是一輛蘭博基尼的話，那么沒有設(shè)計和使用索引的MySQL就是一個人力三輪車。對于沒有索引的表，單表查詢可能幾十萬數(shù)據(jù)就是瓶頸，而通常大型網(wǎng)站單日就可能會產(chǎn)生幾十萬甚至幾百萬的數(shù)據(jù)，沒有索引查詢會變的非常緩慢。

還是以WordPress來說，其多個數(shù)據(jù)表都會對經(jīng)常被查詢的字段添加索引，比如wp_comments表中針對5個字段設(shè)計了BTREE索引。

一個簡單的對比測試

以我去年測試的數(shù)據(jù)作為一個簡單示例，20多條數(shù)據(jù)源隨機生成200萬條數(shù)據(jù)，平均每條數(shù)據(jù)源都重復(fù)大概10萬次，表結(jié)構(gòu)比較簡單，僅包含一個自增ID，一個char類型，一個text類型和一個int類型，單表2G大小，使用MyIASM引擎。開始測試未添加任何索引。

執(zhí)行下面的SQL語句：

SELECT id,FROM_UNIXTIME(time) FROM article WHERE a.title='測試標(biāo)題'；

查詢需要的時間非常恐怖的，如果加上聯(lián)合查詢和其他一些約束條件，數(shù)據(jù)庫會瘋狂的消耗內(nèi)存，并且會影響前端程序的執(zhí)行。這時給title字段添加一個BTREE索引：

ALTER TABLE article ADD INDEX index_article_title ON title(200);

再次執(zhí)行上述查詢語句，其對比非常明顯：

MySQL索引的概念

索引是一種特殊的文件(InnoDB數(shù)據(jù)表上的索引是表空間的一個組成部分)，它們包含著對數(shù)據(jù)表里所有記錄的引用指針。

更通俗的說，數(shù)據(jù)庫索引好比是一本書前面的目錄，能加快數(shù)據(jù)庫的查詢速度。上述SQL語句，在沒有索引的情況下，數(shù)據(jù)庫會遍歷全部200條數(shù)據(jù)后選擇符合條件的；而有了相應(yīng)的索引之后，數(shù)據(jù)庫會直接在索引中查找符合條件的選項。

如果我們把SQL語句換成“SELECT * FROM article WHERE id=2000000”，那么你是希望數(shù)據(jù)庫按照順序讀取完200萬行數(shù)據(jù)以后給你結(jié)果還是直接在索引中定位呢？

上面的兩個圖片鮮明的用時對比已經(jīng)給出了答案（注：一般數(shù)據(jù)庫默認(rèn)都會為主鍵生成索引）。

索引分為聚簇索引和非聚簇索引兩種，聚簇索引是按照數(shù)據(jù)存放的物理位置為順序的，而非聚簇索引就不一樣了；聚簇索引能提高多行檢索的速度，而非聚簇索引對于單行的檢索很快。

MySQL索引的類型

1. 普通索引

這是最基本的索引，它沒有任何限制，比如上文中為title字段創(chuàng)建的索引就是一個普通索引，MyIASM中默認(rèn)的BTREE類型的索引，也是我們大多數(shù)情況下用到的索引。

–直接創(chuàng)建索引
CREATE INDEX index_name ON table(column(length))
–修改表結(jié)構(gòu)的方式添加索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column(length))
–創(chuàng)建表的時候同時創(chuàng)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 index_name (title(length))
)
–刪除索引
DROP INDEX index_name ON table

2. 唯一索引

與普通索引類似，不同的就是：索引列的值必須唯一，但允許有空值（注意和主鍵不同）。如果是組合索引，則列值的組合必須唯一，創(chuàng)建方法和普通索引類似。

–創(chuàng)建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON table(column(length))
–修改表結(jié)構(gòu)
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE indexName ON (column(length))
–創(chuàng)建表的時候直接指定
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))
);

3. 全文索引（FULLTEXT）

MySQL從3.23.23版開始支持全文索引和全文檢索，F(xiàn)ULLTEXT索引僅可用于 MyISAM 表；他們可以從CHAR、VARCHAR或TEXT列中作為CREATE TABLE語句的一部分被創(chuàng)建，或是隨后使用ALTER TABLE 或CREATE INDEX被添加。////對于較大的數(shù)據(jù)集，將你的資料輸入一個沒有FULLTEXT索引的表中，然后創(chuàng)建索引，其速度比把資料輸入現(xiàn)有FULLTEXT索引的速度更為快。不過切記對于大容量的數(shù)據(jù)表，生成全文索引是一個非常消耗時間非常消耗硬盤空間的做法。

–創(chuàng)建表的適合添加全文索引
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)
);
–修改表結(jié)構(gòu)添加全文索引
ALTER TABLE article ADD FULLTEXT index_content(content)
–直接創(chuàng)建索引
CREATE FULLTEXT INDEX index_content ON article(content)

4. 單列索引、多列索引

多個單列索引與單個多列索引的查詢效果不同，因為執(zhí)行查詢時，MySQL只能使用一個索引，會從多個索引中選擇一個限制最為嚴(yán)格的索引。

5. 組合索引（最左前綴）

平時用的SQL查詢語句一般都有比較多的限制條件，所以為了進(jìn)一步榨取MySQL的效率，就要考慮建立組合索引。

例如上表中針對title和time建立一個組合索引：ALTER TABLE article ADD INDEX index_titme_time (title(50),time(10))。建立這樣的組合索引，其實是相當(dāng)于分別建立了下面兩組組合索引：

• –title,time
• –title

為什么沒有time這樣的組合索引呢？這是因為MySQL組合索引“最左前綴”的結(jié)果。簡單的理解就是只從最左面的開始組合。并不是只要包含這兩列的查詢都會用到該組合索引，如下面的幾個SQL所示：

–使用到上面的索引
SELECT * FROM article WHREE title='測試' AND time=1234567890;
SELECT * FROM article WHREE utitle='測試';
–不使用上面的索引
SELECT * FROM article WHREE time=1234567890;

MySQL索引的優(yōu)化

上面都在說使用索引的好處，但過多的使用索引將會造成濫用。因此索引也會有它的缺點：雖然索引大大提高了查詢速度，同時卻會降低更新表的速度，如對表進(jìn)行INSERT、UPDATE和DELETE。因為更新表時，MySQL不僅要保存數(shù)據(jù)，還要保存一下索引文件。

建立索引會占用磁盤空間的索引文件。一般情況這個問題不太嚴(yán)重，但如果你在一個大表上創(chuàng)建了多種組合索引，索引文件的會膨脹很快。

索引只是提高效率的一個因素，如果你的MySQL有大數(shù)據(jù)量的表，就需要花時間研究建立最優(yōu)秀的索引，或優(yōu)化查詢語句。

下面是一些總結(jié)以及收藏的MySQL索引的注意事項和優(yōu)化方法。

1. 何時使用聚集索引或非聚集索引？

事實上，我們可以通過前面聚集索引和非聚集索引的定義的例子來理解上表。

如：返回某范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)一項。比如您的某個表有一個時間列，恰好您把聚合索引建立在了該列，這時您查詢2004年1月1日至2004年10月1日之間的全部數(shù)據(jù)時，這個速度就將是很快的，因為您的這本字典正文是按日期進(jìn)行排序的，聚類索引只需要找到要檢索的所有數(shù)據(jù)中的開頭和結(jié)尾數(shù)據(jù)即可；而不像非聚集索引，必須先查到目錄中查到每一項數(shù)據(jù)對應(yīng)的頁碼，然后再根據(jù)頁碼查到具體內(nèi)容。

其實這個具體用法我還不是很理解，只能等待后期的項目開發(fā)中慢慢學(xué)學(xué)了。

2. 索引不會包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都將不會被包含在索引中，復(fù)合索引中只要有一列含有NULL值，那么這一列對于此復(fù)合索引就是無效的。所以我們在數(shù)據(jù)庫設(shè)計時不要讓字段的默認(rèn)值為NULL。

3. 使用短索引

對串列進(jìn)行索引，如果可能應(yīng)該指定一個前綴長度。例如，如果有一個CHAR(255)的列，如果在前10個或20個字符內(nèi)，多數(shù)值是惟一的，那么就不要對整個列進(jìn)行索引。短索引不僅可以提高查詢速度而且可以節(jié)省磁盤空間和I/O操作。

4. 索引列排序

MySQL查詢只使用一個索引，因此如果where子句中已經(jīng)使用了索引的話，那么order by中的列是不會使用索引的。因此數(shù)據(jù)庫默認(rèn)排序可以符合要求的情況下不要使用排序操作；盡量不要包含多個列的排序，如果需要最好給這些列創(chuàng)建復(fù)合索引。

5. like語句操作

一般情況下不鼓勵使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一個問題。like “%aaa%” 不會使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

6. 不要在列上進(jìn)行運算

例如：select * from users where YEAR(adddate)<2007，將在每個行上進(jìn)行運算，這將導(dǎo)致索引失效而進(jìn)行全表掃描，因此我們可以改成：select * from users where adddate<’2007-01-01′。關(guān)于這一點可以圍觀：一個單引號引發(fā)的MYSQL性能損失。

最后總結(jié)一下，MySQL只對一下操作符才使用索引：<,<=,=,>,>=,between,in,以及某些時候的like(不以通配符%或_開頭的情形)。而理論上每張表里面最多可創(chuàng)建16個索引，不過除非是數(shù)據(jù)量真的很多，否則過多的使用索引也不是那么好玩的，比如我剛才針對text類型的字段創(chuàng)建索引的時候，系統(tǒng)差點就卡死了。

建立索引的優(yōu)缺點

為什么要創(chuàng)建索引呢？

這是因為，創(chuàng)建索引可以大大提高系統(tǒng)的性能。        

• 第一、通過創(chuàng)建唯一性索引，可以保證數(shù)據(jù)庫表中每一行數(shù)據(jù)的唯一性。 
• 第二、可以大大加快 數(shù)據(jù)的檢索速度，這也是創(chuàng)建索引的最主要的原因。 
• 第三、可以加速表和表之間的連接，特別是在實現(xiàn)數(shù)據(jù)的參考完整性方面特別有意義。 
• 第四、在使用分組和排序子句進(jìn)行數(shù)據(jù)檢索時，同樣可以顯著減少查詢中分組和排序的時間。 
• 第五、通過使用索引，可以在查詢的過程中，使用優(yōu)化隱藏器，提高系統(tǒng)的性能。

也許會有人要問：增加索引有如此多的優(yōu)點，為什么不對表中的每一個列創(chuàng)建一個索引呢？這種想法固然有其合理性，然而也有其片面性。雖然，索引有許多優(yōu)點， 但是，為表中的每一個列都增加索引，是非常不明智的。

 這是因為，增加索引也有許多不利的一個方面：

• 第一、創(chuàng)建索引和維護(hù)索引要耗費時間，這種時間隨著數(shù)據(jù)量的增加而增加。 
• 第二、索引需要占物理空間，除了數(shù)據(jù)表占數(shù)據(jù)空間之外，每一個索引還要占一定的物理空間。如果要建立聚簇索引，那么需要的空間就會更大。 
• 第三、當(dāng)對表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態(tài)的維護(hù)，這樣就降低了數(shù)據(jù)的維護(hù)速度。

什么樣的字段適合創(chuàng)建索引：

 索引是建立在數(shù)據(jù)庫表中的某些列的上面。因此，在創(chuàng)建索引的時候，應(yīng)該仔細(xì)考慮在哪些列上可以創(chuàng)建索引，在哪些列上不能創(chuàng)建索引。

一般來說，應(yīng)該在這些列上創(chuàng)建索引，例如：

• 第一、在經(jīng)常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度； 
• 第二、在作為主鍵的列上，強制該列的唯一性和組織表中數(shù)據(jù)的排列結(jié)構(gòu)； 
• 第三、在經(jīng)常用在連接的列上，這些列主要是一些外鍵，可以加快連接的速度； 
• 第四、在經(jīng)常需要根據(jù)范圍進(jìn)行搜索的列上創(chuàng)建索引，因為索引已經(jīng)排序，其指定的范圍是連續(xù)的； 
• 第五、在經(jīng)常需要排序的列上創(chuàng)建索引，因為索引已經(jīng)排序，這樣查詢可以利用索引的排序，加快排序查詢時間； 
• 第六、在經(jīng)常使用在WHERE子句中的列上面創(chuàng)建索引，加快條件的判斷速度。

建立索引，一般按照select的where條件來建立，比如： select的條件是where f1 and f2，那么如果我們在字段f1或字段f2上簡歷索引是沒有用的，只有在字段f1和f2上同時建立索引才有用等。

什么樣的字段不適合創(chuàng)建索引：

同樣，對于有些列不應(yīng)該創(chuàng)建索引。一般來說，不應(yīng)該創(chuàng)建索引的的這些列具有下列特點：

• 第一，對于那些在查詢中很少使用或者參考的列不應(yīng)該創(chuàng)建索引。這是因為，既然這些列很少使用到，因此有索引或者無索引，并不能提高查詢速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系統(tǒng)的維護(hù)速度和增大了空間需求。 
• 第二，對于那些只有很少數(shù)據(jù)值的列也不應(yīng)該增加索引。這是因為，由于這些列的取值很少，例如人事表的性別列，在查詢的結(jié)果中，結(jié)果集的數(shù)據(jù)行占了表中數(shù)據(jù)行的很大比 例，即需要在表中搜索的數(shù)據(jù)行的比例很大。增加索引，并不能明顯加快檢索速度。        
• 第三，對于那些定義為text, image和bit數(shù)據(jù)類型的列不應(yīng)該增加索引。這是因為，這些列的數(shù)據(jù)量要么相當(dāng)大，要么取值很少。 
• 第四，當(dāng)修改性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于檢索性能時，不應(yīng)該創(chuàng)建索 引。這是因為，修改性能和檢索性能是互相矛盾的。

當(dāng)增加索引時，會提高檢索性能，但是會降低修改性能。當(dāng)減少索引時，會提高修改性能，降低檢索性能。

因此，當(dāng)修改性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于檢索性能時，不應(yīng)該創(chuàng)建索引。

創(chuàng)建索引的方法::

• 1、創(chuàng)建索引，例如 create index <索引的名字> on table_name (列的列表); 
• 2、修改表，例如 alter table table_name add index[索引的名字] (列的列表); 
• 3、創(chuàng)建表的時候指定索引，例如create table table_name ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );

查看表中索引的方法:

show index from table_name; 查看索引

索引的類型及創(chuàng)建例子::

1.PRIMARY KEY （主鍵索引）

MySQL> alter table table_name add primary key ( `column` )

2.UNIQUE 或 UNIQUE KEY (唯一索引)

mysql> alter table table_name add unique (`column`)

3.FULLTEXT (全文索引)

mysql> alter table table_name add fulltext (`column` )

4.INDEX (普通索引)

mysql> alter table table_name add index index_name ( `column` )

5.多列索引 (聚簇索引)

mysql> alter table `table_name` add index index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

最新評論