mysql索引详解(转)

什么是索引

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。 

索引的类型 

MySQL提供多种索引类型供选择,下面详解每种索引。

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) ); 

主键 

主键是一种惟一性索引，但它必须指定为“PRIMARY KEY”。若是你曾经用过AUTO_INCREMENT类型的列，你可能已经熟悉主键之类的概念了。主键通常在建立表的时候指定，例如“CREATE TABLE tablename ( [...], PRIMARY KEY (列的列表) ); ”。可是，咱们也能够经过修改表的方式加入主键，例如“ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); ”。每一个表只能有一个主键。 

全文索引 

MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索。在MySQL中，全文索引的索引类型为FULLTEXT。全文索引能够在VARCHAR或者TEXT类型的列上建立。它能够经过CREATE TABLE命令建立，也能够经过ALTER TABLE或CREATE INDEX命令建立。对于大规模的数据集，经过ALTER TABLE（或者CREATE INDEX）命令建立全文索引要比把记录插入带有全文索引的空表更快。本文下面的讨论再也不涉及全文索引，要了解更多信息，请参见MySQL documentation。 

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SELECT peopleid 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 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： 

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。 

最左前缀 

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： 

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'; 

The following queries cannot use the index at all: 
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。请看下面这个查询： 

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： 

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。 

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，“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE 'Mich%';”这个查询将使用索引，但“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE '%ike';”这个查询不会使用索引。 
 

分析索引效率

如今咱们已经知道了一些如何选择索引列的知识，但还没法判断哪个最有效。MySQL提供了一个内建的SQL命令帮助咱们完成这个任务，这就是EXPLAIN命令。EXPLAIN命令的通常语法是：EXPLAIN 。你能够在MySQL文档找到有关该命令的更多说明。下面是一个例子： 

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

这个命令将返回下面这种分析结果： 

下面咱们就来看看这个EXPLAIN分析结果的含义。 


table：这是表的名字。 
type：链接操做的类型。下面是MySQL文档关于ref链接类型的说明： 

“对于每一种与另外一个表中记录的组合，MySQL将从当前的表读取全部带有匹配索引值的记录。若是链接操做只使用键的最左前缀，或者若是键不是UNIQUE或PRIMARY KEY类型（换句话说，若是链接操做不能根据键值选择出惟一行），则MySQL使用ref链接类型。若是链接操做所用的键只匹配少许的记录，则ref是一种好的链接类型。” 

在本例中，因为索引不是UNIQUE类型，ref是咱们可以获得的最好链接类型。 

若是EXPLAIN显示链接类型是“ALL”，并且你并不想从表里面选择出大多数记录，那么MySQL的操做效率将很是低，由于它要扫描整个表。你能够加入更多的索引来解决这个问题。预知更多信息，请参见MySQL的手册说明。 

possible_keys： 
可能能够利用的索引的名字。这里的索引名字是建立索引时指定的索引昵称；若是索引没有昵称，则默认显示的是索引中第一个列的名字（在本例中，它是“firstname”）。默认索引名字的含义每每不是很明显。 

Key： 
它显示了MySQL实际使用的索引的名字。若是它为空（或NULL），则MySQL不使用索引。 

key_len： 
索引中被使用部分的长度，以字节计。在本例中，key_len是102，其中firstname占50字节，lastname占50字节，age占2字节。若是MySQL只使用索引中的firstname部分，则key_len将是50。 

ref： 
它显示的是列的名字（或单词“const”），MySQL将根据这些列来选择行。在本例中，MySQL根据三个常量选择行。 

rows： 
MySQL所认为的它在找到正确的结果以前必须扫描的记录数。显然，这里最理想的数字就是1。 

Extra： 
这里可能出现许多不一样的选项，其中大多数将对查询产生负面影响。在本例中，MySQL只是提醒咱们它将用WHERE子句限制搜索结果集。 

索引的缺点 

到目前为止，咱们讨论的都是索引的优势。事实上，索引也是有缺点的。  首先，索引要占用磁盘空间。一般状况下，这个问题不是很突出。可是，若是你建立每一种可能列组合的索引，索引文件体积的增加速度将远远超过数据文件。若是你有一个很大的表，索引文件的大小可能达到操做系统容许的最大文件限制。  第二，对于须要写入数据的操做，好比DELETE、UPDATE以及INSERT操做，索引会下降它们的速度。这是由于MySQL不只要把改动数据写入数据文件，并且它还要把这些改动写入索引文件。  【结束语】在大型数据库中，索引是提升速度的一个关键因素。无论表的结构是多么简单，一次500000行的表扫描操做不管如何不会快。若是你的网站上也有这种大规模的表，那么你确实应该花些时间去分析能够采用哪些索引，并考虑是否能够改写查询以优化应用。要了解更多信息，请参见MySQL manual。另外注意，本文假定你所使用的MySQL是3.23版，部分查询不能在3.22版MySQL上执行。