MySQL的索引

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和其它数据库一样，MySQL索引对表中指定列进行排序后另外保存，用于快速查找具有特定值的行。如果没有索引，必须从第一行开始，读取整个表查找，表越大，成本就越高。如果表中有相关列的索引，就可以快速确定要在数据文件中间查找的位置，而不必查看所有数据，比按顺序读取每一行快得多。

MySQL的PRIMARY KEY索引、UNIQUE索引、普通索引、FULLTEXT索引都使用B-trees存储，Spatial索引使用R-trees存储。

MySQL 5.7中的创建索引语法：

CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX index_name [index_type] ON tbl_name (key_part,…) [index_option] [algorithm_option | lock_option] …

key_part: col_name [(length)] [ASC | DESC]

index_option: KEY_BLOCK_SIZE [=] value | index_type | WITH PARSER parser_name | COMMENT ‘string’

index_type: USING {BTREE | HASH}

algorithm_option: ALGORITHM [=] {DEFAULT | INPLACE | COPY}

lock_option: LOCK [=] {DEFAULT | NONE | SHARED | EXCLUSIVE}

也可以使用alter table语句来创建索引。MySQL支持前缀索引，即对索引字段的前N个字符创建索引。访问原文提升阅读体验： https://www.modb.pro/db/22805?cyn   

root@database-one 21:56:  [gftest]> select * from emp;+--------+------+---------+------------+--------+| ename  | age  | sal     | hiredate   | deptno |+--------+------+---------+------------+--------+| 郭军   |   27 | 8400.00 | 2019-12-08 |     10 || 刘杰   |   30 | 9100.00 | 2018-04-09 |     10 || 王艳   |   24 | 6000.00 | 2020-01-05 |     20 || 马丽   |   26 | 7200.00 | 2018-07-06 |     30 || 肖伟   |   29 | 8700.00 | 2017-05-28 |     30 |+--------+------+---------+------------+--------+5 rows in set (0.02 sec)root@database-one 21:57:  [gftest]> show index from emp \GEmpty set (0.01 sec)root@database-one 21:57:  [gftest]> create index idx_emp_ename on emp(ename(2));Query OK, 0 rows affected (0.09 sec)Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0root@database-one 21:57:  [gftest]> show index from emp \G*************************** 1. row ***************************Table: empNon_unique: 1Key_name: idx_emp_enameSeq_in_index: 1Column_name: enameCollation: ACardinality: 5Sub_part: 2Packed: NULLNull: YESIndex_type: BTREEComment:Index_comment:1 row in set (0.00 sec)root@database-one 21:57:  [gftest]> explain select * from emp where ename like '王%';+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key           | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | emp   | NULL       | range | idx_emp_ename | idx_emp_ename | 9       | NULL |    1 |   100.00 | Using where |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------------+---------+------+------+----------+-------------+1 row in set, 1 warning (0.07 sec)root@database-one 21:58:  [gftest]> explain select * from emp where sal>6000;+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | emp   | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    5 |    33.33 | Using where |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+1 row in set, 1 warning (0.03 sec)

可以看到，创建的索引是BTREE类型，并且在按照ename查询时被使用。

索引使用总有一些原则：

对经常在where、连接条件中出现的列考虑建索引。

对选择性比较好的列必要时建索引。比如用户表中，身份证的列具有不同值，选择性很好，索引被使用时特别高效；姓名列，选择性较好，索引被使用时也比较高效；性别列，只含有男和女，选择性很差，对此列建索引就没有多大用处。

不要过度创建索引。索引不是越多越好，每个索引都要占用磁盘空间，并会降低DML操作的性能。另外MySQL在生成执行计划时，过多的索引也会加重优化器的工作，甚至可能干扰优化器选择不到最好的索引。