mysql索引优化

索引用来快速地寻找那些具备特定值的记录，全部MySQL索引都以B-树的形 式保存。若是没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的全部记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操做的代价就越高。若是做为搜索条件的列上已经建立了索引，MySQL无需扫描任何记录便可迅速获得目标记录所在的位置。若是表有1000个记录，经过索引查找记录 至少要比顺序扫描记录快100倍。

假设咱们建立了一个名为people的表： 

CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL );

而后，咱们彻底随机把1000个不一样name值插入到people表。下图显示了people表所在数据文件的一小部分：

能够看到，在数据文件中name列没有任何明确的次序。若是咱们建立了name列的索引，MySQL将在索引中排序name列： 

对于索引中的每一项，MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。所以，若是咱们要查找name等于“Mike”记录的 peopleid（SQL命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name='Mike';”），MySQL可以在name的索引中查找“Mike”值，而后直接转到数据文件中相应的行，准确地返回该行的 peopleid（999）。在这个过程当中，MySQL只需处理一个行就能够返回结果。若是没有“name”列的索引，MySQL要扫描数据文件中的全部记录，即1000个记录！显然，须要MySQL处理的记录数量越少，则它完成任务的速度就越快。

MySQL提供多种索引类型供选择： 

普通索引 

这是最基本的索引类型，并且它没有惟一性之类的限制。普通索引能够经过如下几种方式建立： 

建立索引，例如CREATE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);

修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (列的列表);

建立表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );

惟一性索引 

这种索引和前面的“普通索引”基本相同，但有一个区别：索引列的全部值都只能出现一次，即必须惟一。惟一性索引能够用如下几种方式建立： 

建立索引，例如CREATE UNIQUE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);

修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE [索引的名字] (列的列表);

建立表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], UNIQUE [索引的名字] (列的列表)

);

单列索引与多列索引

索引能够是单列索引，也能够是多列索引。下面咱们经过具体的例子来讲明这两种索引的区别。假设有这样一个people表： 

CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, firstname CHAR(50)

NOT NULL, lastname CHAR(50) NOT NULL, age SMALLINT NOT NULL, townid SMALLINT NOT

NULL, PRIMARY KEY (peopleid) );

下面是咱们插入到这个people表的数据：

这个数据片断中有四个名字为“Mikes”的人（其中两个姓Sullivans，两个姓McConnells），有两个年龄为17岁的人，还有一个名字不同凡响的Joe Smith。 

这 个表的主要用途是根据指定的用户姓、名以及年龄返回相应的peopleid。例如，咱们可能须要查找姓名为Mike Sullivan、年龄17岁用户的peopleid（SQL命令为SELECTpeopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age=17;）。因为咱们不想让MySQL每次执行查询就去扫描整个表，这里须要考虑运用索引。 

首先，咱们能够考虑在单个列上建立索 引，好比firstname、lastname或者age列。若是咱们建立firstname列的索引（ALTER TABLE people ADD INDEXfirstname (firstname);），MySQL将经过这个索引迅速把搜索范围限制到那些firstname='Mike'的记录，而后再在这个“中间结果集”上 进行其余条件的搜索：它首先排除那些lastname不等于“Sullivan”的记录，而后排除那些age不等于17的记录。当记录知足全部搜索条件之 后，MySQL就返回最终的搜索结果。 

因为创建了firstname列的索引，与执行表的彻底扫描相比，MySQL的效率提升了不少， 但咱们要求MySQL扫描的记录数量仍旧远远超过了实际所须要的。虽然咱们能够删除firstname列上的索引，再建立lastname或者age列的 索引，但总地看来，不论在哪一个列上建立索引搜索效率仍旧类似。 

为了提升搜索效率，咱们须要考虑运用多列索引。若是为firstname、lastname和age这三个列建立一个多列索引，MySQL只需一次检索就可以找出正确的结果！下面是建立这个多列索引的SQL命令： 

ALTER TABLE people ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age);

因为索引文件以B-树格式保存，MySQL可以当即转到合适的firstname，而后再转到合适的lastname，最后转到合适的age。在没有扫描数据文件任何一个记录的状况下，MySQL就正确地找出了搜索的目标记录！ 

那 么，若是在firstname、lastname、age这三个列上分别建立单列索引，效果是否和建立一个firstname、lastname、age 的多列索引同样呢？答案是否认的，二者彻底不一样.

当咱们执行查询的时候，MySQL只能使用一个索引。若是你有三个单列的索引，MySQL会试图选择一个限制最严格的索引。可是，即便是限制最严格的单列索引，它的限制能力也确定远远低于firstname、lastname、age这三个列上的多列索引。 

多 列索引还有另一个优势，它经过称为最左前缀（LeftmostPrefixing）的概念体现出来。继续考虑前面的例子，如今咱们有一个firstname、lastname、age列上的多列索引，咱们称这个索引 为fname_lname_age。当搜索条件是如下各类列的组合时，MySQL将使用fname_lname_age索引： 

firstname，lastname，age

firstname，lastname

firstname

从另外一方面理解，它至关于咱们建立了(firstname，lastname，age)、(firstname，lastname)以及(firstname)这些列组合上的索引。下面这些查询都可以使用这个fname_lname_age索引： 

SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND  age='17'; 

SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike' AND lastname='Sullivan';

SELECT peopleid FROM people WHERE firstname='Mike';

下面这些用不到索引：

SELECT peopleid FROM people WHERE lastname='Sullivan';

SELECT peopleid FROM people WHERE age='17'; 

SELECT peopleid FROM people WHERE lastname='Sullivan' AND age='17';

选择索引列

在性能优化过程当中，选择在哪些列上建立索引是最重要的步骤之一。能够考虑使用索引的主要有两种类型的列：在WHERE子句中出现的列，在join子句中出现的列。

SELECT age ## 不使用索引 FROM people WHERE firstname='Mike' ## 考虑使用索引 AND lastname='Sullivan' ## 考虑使用索引

这个查询与前面的查询略有不一样，但仍属于简单查询。因为age是在SELECT部分被引用，MySQL不会用它来限制列选择操做。所以，对于这个查询来讲，建立age列的索引没有什么必要。

SELECT people.age, ##不使用索引 town.name ##不使用索引 FROM people LEFT JOIN town ON

people.townid=town.townid ##考虑使用索引 WHERE firstname='Mike' ##考虑使用索引 AND

lastname='Sullivan' ##考虑使用索引

与前面的例子同样，因为firstname和lastname出如今WHERE子句中，所以这两个列仍旧有建立索引的必要。除此以外，因为town表的townid列出如今join子句中，所以咱们须要考虑建立该列的索引。