上篇文章讲到使用MySQL的Explain命令可以分析SQL性能瓶颈,优化SQL查询,以及查看是否用到了索引。
我们都知道创建索引可以提高查询效率,但是具体该怎么创建索引?
哪些字段适合创建索引?
哪些字段又不适合创建索引?
本文跟大家一块学习一下如何创建合适数据库索引。
在创建索引之前了解一下MySQL有哪些索引,然后我们才能选择合适的索引。
常见的索引有,普通索引、唯一索引、主键索引、联合索引、全文索引等。
普通索引就是最基本的索引,没有任何限制。
可以使用命令创建普通索引:
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name (`column`);
与普通索引不同,唯一索引的列值必须唯一,允许为null。
创建方式是这样的:
ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE index_name (`column`);
主键索引是一种特殊的唯一索引,并且一张表只有一个主键,不允许为null。
创建方式是这样的:
ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY (`column`);
联合索引是同时在多个字段上创建索引,查询效率更高。
创建方式是这样的:
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name (`column1`, `column2`, `column3`);
全文索引主要用来匹配字符串文本中关键字。
当需要字符串中是否包含关键字的时候,我们一般用like,如果是以%开头的时候,则无法用到索引,这时候就可以使用全文索引了。
创建方式是这样的:
ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT (`column`);
我总结了有以下几条:
一张表的字段总会有冷热之分,很明显那些频繁使用的字段更适合为它创建索引。
为什么不是在select后面出现的字段优先创建索引?
因为查询SQL会先匹配on和where条件的字段,具体的匹配顺序是这样的:
from > on > join > where > group by > having > select > distinct > order by > limit
比如对于一张用户表来说,生日比性别的区分度更高,更适合创建索引。
可以使用下面的方式手动统计一下,每个字段的区分度,值越大,区分度越高:
select count(distinct birthday)/count(*), count(distinct gender)/count(*) from user;
对于已经创建好的索引,我们还可以使用MySQL命令查看每个索引的区分度排名:
图中Cardinality列表示索引的区分度排名,也被称为基数。
有序的字段在插入数据库的过程中,仍能保持B+树的索引结构,不需要频繁更新索引文件,性能更好。
说完哪些字段适合创建索引,就有不适合创建索引的的字段。
刚才说了用户表中性别的区分度较低,不如生日字段适合创建索引。
更新字段的过程中,需要维护B+树结构,会频繁更新索引文件,降低SQL性能。
过长的字段会占用更多的空间,不适合创建索引。
无序的字段在插入数据库的过程中,为了维护B+树索引结构,需要频繁更新索引文件,性能较差。
查询的时候,联合索引比普通索引能更精准的匹配到所需数据。
图中就是在(age,name)两个字段上建立的联合索引,在B+树中的存储结构。
可以看出,是先age排序,age相等的数据,再按name排序。
对于这条查询SQL:
select age,name from user where age=18 and name='李四';
联合索引只需一次就可以查到所需数据,如果我们只在age字段上建立索引,会先匹配到age=18的三条数据,然后再逐个遍历,效率更差,所以平时应该优先使用联合索引。
这样可以减少查询次数,更快地匹配到所需数据。
比如在匹配用户地址的时候,如果乡镇已经能区分大部分用户了,就没必要精确到街道小区了。
创建普通索引的时候,指定索引长度,就可以创建前缀索引了。
ALTER TABLE `user` ADD INDEX idx_address (address(3));
使用唯一索引,可以避免程序bug导致产生重复数据。
在order by和group by中的字段也尽量创建索引,避免使用文件排序,可以使用索引排序提供性能。
索引好用,适度即可。创建过多的索引,会占用更多存储空间,也会严重影响SQL性能,每次更新SQL,都需要更新大量索引文件,得不偿失。
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