实际上，索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录。正确合理的使用索引可以大大提高MySQL的检索速度，但过多的使用索引将会造成滥用。索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。建立索引会占用磁盘空间的索引文件。

• 索引分单列索引和组合索引。

  单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。

  组合索引，即一个索引包含多个列。创建索引时，你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。

• 主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。

  • FULLTEXT即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。

    全文索引并不是和MyISAM一起诞生的，它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。

  • 由于HASH的唯一（几乎100%的唯一）及类似键值对的形式，很适合作为索引。

    HASH索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。但是，这种高效是有条件的，即只在“=”和“in”条件下高效，对于范围查询、排序及组合索引仍然效率不高。

  • BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中（二叉树），每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。这是MySQL里默认和最常用的索引类型。

  • RTREE在MySQL很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。相对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找。

• 索引种类：

  普通索引：仅加速查询

  唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有null）

  主键索引：加速查询 + 列值唯一（不可以有null）+ 表中只有一个组合索引【坑】：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并（索引合并：使用多个单列索引组合搜索）

• 操作索引：

  • 创建索引

    #创建普通索引
    CREATE INDEX index_name ON table_name(col_name);
    #创建唯一索引
    CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name(col_name);
    #创建普通组合索引
    CREATE INDEX index_name ON table_name(col_name_1,col_name_2);
    #创建唯一组合索引
    CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name(col_name_1,col_name_2);
    

  • 通过修改表结构创建索引

    ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(col_name);
    

  • 创建表时直接指定索引

    CREATE TABLE table_name (
        ID INT NOT NULL,col_name VARCHAR (16) NOT NULL,INDEX index_name (col_name)
    );
    

  • 删除索引

    #直接删除索引
    DROP INDEX index_name ON table_name;
    #修改表结构删除索引
    ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;
    

• 创建索引的时机：

  一般来说，在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引，但也不完全如此，因为MySQL只对<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE才会使用索引。例如：

  SELECT t.Name  FROM mytable_t t LEFT JOIN mytable_m m ON t.Name=m.username WHERE m.age=20 AND m.city='郑州' ;
  

  此时就需要对city和age建立索引，由于mytable_m表的userame也出现在了JOIN子句中，也有对它建立索引的必要。刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。因为在以通配符%和_开头作查询时，MySQL不会使用索引。

• 命中索引:

  数据库表中添加索引后确实会让查询速度起飞，但前提必须是正确的使用索引来查询，如果以错误的方式使用，则即使建立索引也会不奏效。错误举例：

  #like '%xx'    
  select * from tb1 where name like '%cn';
  #使用函数    
  select * from tb1 where reverse(name) = 'wupeiqi';
  #or 【坑】   
  select * from tb1 where nid = 1 or email = 'seven@live.com';
  #      特别的：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引            
  select * from tb1 where nid = 1 or name = 'seven';            
  select * from tb1 where nid = 1 or email = 'seven@live.com' and name = 'alex'
  #类型不一致    如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，不然...    
  select * from tb1 where name = 999;
  #!=    
  select * from tb1 where name != 'alex'    
  #     特别的：如果是主键，则还是会走索引        
  select * from tb1 where nid != 123
  #>【坑】    
  select * from tb1 where name > 'alex'    
  #     特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引        
  select * from tb1 where nid > 123        
  select * from tb1 where num > 123
  #order by【坑】    
  select email from tb1 order by name desc;    
  #     当根据索引排序时候，选择的映射如果不是索引，则不走索引    
  #     特别的：如果对主键排序，则还是走索引：        
  select * from tb1 order by nid desc; 
  #组合索引最左前缀    如果组合索引为：(name,email)    
  name and email       -- 使用索引    
  name                 -- 使用索引    
  email                -- 不使用索引
  

• 其他注意事项：

  - 避免使用select *
  - count(1)或count(列) 代替 count(*)
  - 创建表时尽量时 char 代替 varchar
  - 表的字段顺序固定长度的字段优先【坑】
  - 组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时）
  - 尽量使用短索引【坑】
  - 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
  - 连表时注意条件类型需一致
  - 索引散列值（重复多）不适合建索引，例：性别不适合
  

• limit分页：

  若需求是每页显示10条数据，如何建立分页？

  使用LIMIT尝试：

  # 第一页
  SELECT * FROM table_name LIMIT 0,10;
  # 第二页
  SELECT * FROM table_name LIMIT 10,10;
  # 第三页
  SELECT * FROM table_name LIMIT 20,10;
  

  但是这样做有如下弊端：

  • 每一条select语句都会从1遍历至当前位置，若跳转到第100页，则会遍历1000条记录
  • 若记录的id不连续，则会出错【坑】

  改善：

  若已知每页的max_id和min_id，则可以通过主键索引来快速定位:

  #下一页
  SELECT * FROM table_name WHERE id in (SELECT id FROM table_name WHERE id > max_id LIMIT 10);
  #上一页
  SELECT * FROM table_name WHERE id in (SELECT id FROM table_name WHERE id < min_id ORDER BY id DESC LIMIT 10);
  #当前页之后的某一页【坑】
  SELECT * FROM table_name WHERE id in (SELECT id FROM (SELECT id FROM (SELECT id FROM table_name WHERE id < min_id ORDER BY id desc LIMIT (页数差*10)) AS N ORDER BY N.id ASC LIMIT 10) AS P ORDER BY P.id ASC);
  #当前页之前的某一页【坑】
  SELECT * FROM table_name WHERE id in (SELECT id FROM (SELECT id FROM (SELECT id FROM table_name WHERE id > max_id LIMIT (页数差*10)) AS N ORDER BY N.id DESC LIMIT 10) AS P) ORDER BY id ASC;