MySQL使用单列索引和多列索引

 只有惟一索引才真正提升速度,通常的索引只能提升30%左右

讨论MySQL选择索引时单列单列索引和多列索引使用，以及多列索引的最左前缀原则。

1. 单列索引

    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。请看下面这个查询： 

Sql代码  

1. 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。

下面是一个更复杂的例子： 

Sql代码  

1. S

2. elect 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。 

    那么，咱们是否能够简单地认为应该索引Where子句和join子句中出现的每个列呢？差很少如此，但并不彻底。咱们还必须考虑到对列进行比较的操做符类型。MySQL只有对如下操做符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE。

能够在LIKE操做中使用索引的情形是指另外一个操做数不是以通配符（%或者_）开头的情形。

例如：

Sql代码  

1. Select peopleid FROM people Where firstname LIKE 'Mich%'  

这个查询将使用索引；但下面这个查询不会使用索引。 

Sql代码  

1. Select peopleid FROM people Where firstname LIKE '%ike';  

2. 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： 

 

Sql代码  

1. Create TABLE people (   

2. peopleid SMALLINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,   

3. firstname CHAR(50) NOT NULL,   

4. lastname CHAR(50) NOT NULL,   

5. age SMALLINT NOT NULL,   

6. townid SMALLINT NOT NULL,   

7. 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代码  

1. Select peopleid  

2. FROM people   

3. Where firstname='Mike'   

4.       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 INDEX firstname (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以后，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：  

Sql代码  

1. Alter TABLE people   

2. 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？

    daan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。  

3. 多列索引中最左前缀（Leftmost Prefixing） 

    多列索引还有另一个优势，它经过称为最左前缀（Leftmost Prefixing）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：  

Sql代码  

1. Select peopleid FROM people   

2. Where firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age='17';   

Sql代码  

1. Select peopleid FROM people   

2. Where firstname='Mike' AND lastname='Sullivan';   

Sql代码  

1. Select peopleid FROM people   

2. Where firstname='Mike';   

下面这些查询不可以使用这个fname_lname_age索引： 

Sql代码  

1. Select peopleid FROM people   

2. Where lastname='Sullivan';   

 

Sql代码  

1. Select peopleid FROM people   

2. Where age='17';   

 

Sql代码  

1. Select peopleid FROM people   

2. Where lastname='Sullivan' AND age='17';