索引的设计原则
一 适合创建索引的情况
准备工作
CREATE TABLE `student_info` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`student_id` INT NOT NULL ,
`name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
`course_id` INT NOT NULL ,
`class_id` INT(11) DEFAULT NULL,
`create_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE `course` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`course_id` INT NOT NULL ,
`course_name` VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
set GLOBAL log_bin_trust_function_creators = 1;
#函数1：创建随机产生字符串函数
DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_string(n INT)
RETURNS VARCHAR(255) #该函数会返回一个字符串
BEGIN
DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i < n DO
SET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));
SET i = i + 1;
END WHILE;
RETURN return_str;
END //
DELIMITER ;
#函数2：创建随机数函数
DELIMITER //
CREATE FUNCTION rand_num (from_num INT ,to_num INT) RETURNS INT(11)
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET i = FLOOR(from_num +RAND()*(to_num - from_num+1)) ;
RETURN i;
END //
DELIMITER ;
# 存储过程1：创建插入课程表存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_course( max_num INT )
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET autocommit = 0; #设置手动提交事务
REPEAT #循环
SET i = i + 1; #赋值
INSERT INTO course (course_id, course_name ) VALUES
(rand_num(10000,10100),rand_string(6));
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER ;
# 存储过程2：创建插入学生信息表存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_stu( max_num INT )
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET autocommit = 0; #设置手动提交事务
REPEAT #循环
SET i = i + 1; #赋值
INSERT INTO student_info (course_id, class_id ,student_id ,NAME ) VALUES
(rand_num(10000,10100),rand_num(10000,10200),rand_num(1,200000),rand_string(6));
UNTIL i = max_num
END REPEAT;
COMMIT; #提交事务
END //
DELIMITER ;
CALL insert_course(100);
SELECT count(*) from course;
CALL insert_stu(1000000);
select count(*) from student_info;
1. 字段的数值有唯一性的限制
业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。（来源：Alibaba）
说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的。
2. 频繁作为 WHERE 查询条件的字段
比如student_info数据表（含100万条数据），假设我们想要查询student_id=123110的用户信息。
如果我们没有对student_id字段创建索引，进行如下查询：
select course_id,class_id,name,create_time,student_id
from student_info
where student_id = 123110;
没创建索引时花费时间：0.236 s
创建索引
#给student_id字段添加索引
alter table student_info
add index idx_sid(student_id)
没创建索引时花费时间：0.028 s
3. 经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列
索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索，因此当我们使用 GROUP BY 对数据进行分组查询，或者 使用 ORDER BY 对数据进行排序的时候，就需要 对分组或者排序的字段进行索引 。如果待排序的列有多 个，那么可以在这些列上建立 组合索引 。
比如，按照student_id 对学生选修的课程进行分组，显示不同的student_id和课程数量，显示100个即可。
如果我们不对student_id创建索引，执行下面的SQL语句：
student_id有索引时：
select student_id,count(*) as num from student_info group by student_id limit 100;
查询时间：0.027 s
#删除idx_sid索引
drop index idx_sid on student_info;
show index from student_info;
select student_id,count(*) as num from student_info group by student_id limit 100;
查询时间：0.769 s
如果同时有group by 和 order by 的情况：比如按照student_id进行分组，同时按照创建时间降序的方式进行排序，这是我们就需要同时进行 group by 和 order by ，那是不是需要单独创建student_id的索引和create_time的索引呢？
测试
只使用了student_id索引没有使用create_time索引
#修改sql_mode
select @@sql_mode;
set @@sql_mode='STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION';
#添加单列索引
alter table student_info
add index idx_sid(student_id);
alter table student_info
add index idx_cre_time(create_time);
select student_id , count(*) as num from student_info
group by student_id
order by create_time desc
limit 100;
#花费时间:3.971 s
#添加联合索引
alter table student_info
add index idx_sid_cre_time(student_id,create_time desc);
select student_id , count(*) as num from student_info
group by student_id
order by create_time desc
limit 100;
#花费时间：0.244 s
#添加联合索引 注意 索引的顺序(create_time desc,student_id)
alter table student_info
add index idx_cre_time_sid(create_time desc,student_id);
drop index idx_sid_cre_time on student_info;
show index from student_info;
explain select student_id , count(*) as num from student_info
group by student_id
order by create_time desc
limit 100;
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-NhJAFRkZ-1647403766462)(F:\typoraImage\image-20220315122822334.png)]
由于查询语句是先group by 后order by 所以没有使用 联合索引
4. UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列
update student_info set student_id =1002
where name = '462eed7ac6e791292a79';
#花费时间：0.597s
#添加索引
alter table student_info
add index idx_name(name);
show index from student_info;
update student_info set student_id = 1001
where name = '462eed7ac6e791292a79';
#花费时间0.001 s
对数据按照某个条件进行查询后再进行 UPDATE 或 DELETE 的操作，如果对 WHERE 字段创建了索引，就 能大幅提升效率。原理是因为我们需要先根据 WHERE 条件列检索出来这条记录，然后再对它进行更新或 删除。如果进行更新的时候，更新的字段是非索引字段，提升的效率会更明显，这是因为非索引字段更 新不需要对索引进行维护。
5.DISTINCT 字段需要创建索引
有时候我们需要对某个字段进行去重，使用 DISTINCT，那么对这个字段创建索引，也会提升查询效率。 比如，我们想要查询课程表中不同的 student_id 都有哪些，如果我们没有对 student_id 创建索引，执行 SQL 语句：
SELECT DISTINCT(student_id) FROM `student_info`;
运行结果（600637 条记录，运行时间 0.683s ）：
如果我们对 student_id 创建索引，再执行 SQL 语句：
#创建索引alter table ... add index idx_name(...);
create index idx_sid on student_info(student_id);
SELECT DISTINCT(student_id) FROM `student_info`;
运行结果（600637 条记录，运行时间 0.010s ）：
索引会对数据按照某种顺序进行排序，所以在去重的时候也会快很多。
6. 多表 JOIN 连接操作时，创建索引注意事项
首先， 连接表的数量尽量不要超过 3 张 ，因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环，数量级增 长会非常快，严重影响查询的效率。
其次， 对 WHERE 条件创建索引 ，因为 WHERE 才是对数据条件的过滤。如果在数据量非常大的情况下， 没有 WHERE 条件过滤是非常可怕的。
最后， 对用于连接的字段创建索引 ，并且该字段在多张表中的 类型必须一致 。比如 course_id 在 student_info 表和 course 表中都为 int(11) 类型，而不能一个为 int 另一个为 varchar 类型。
举个例子，如果我们只对 student_id 创建索引，执行 SQL 语句
SELECT s.course_id, name, s.student_id, c.course_name
FROM student_info s JOIN course c
ON s.course_id = c.course_id
WHERE name = '462eed7ac6e791292a79';
7. 使用列的类型小的创建索引
这里的类型大小是指该类型表示的数据范围大小。
- 数据类型越小，在查询的时候进行的比较操作越快
- 数据类型越小，索引占用空间越少，在一个数据页可以存放更多记录，从而减少磁盘 I/O带来的性能损耗，可以把更多的数据页缓存在 内存中，加快读写效率。
8. 使用字符串前缀创建索引
- B+树索引中的记录需要把该列的完整字符串存储起来，费时，字符串越长占用的空间越大。
- B+树索引很长，做字符串比较时会占用更多时间。
截取字符串前面一部分内容建立索引，这就叫前缀索引。
创建一张商户表，因为地址字段比较长，在地址字段上建立前缀索引
create table shop(address varchar(120) not null);
alter table shop add index(address(12));
怎么计算不同的长度的选择性呢？
select count(distinct address) / count(*) from shop;
公式：
count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)
例如：
select count(distinct left(address,10)) / count(*) as sub10, -- 截取前10个字符的选择度
count(distinct left(address,15)) / count(*) as sub11, -- 截取前15个字符的选择度
count(distinct left(address,20)) / count(*) as sub12, -- 截取前20个字符的选择度
count(distinct left(address,25)) / count(*) as sub13 -- 截取前25个字符的选择度
from shop;
越接近于1 ，区分度越好。索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为 20 的索引，区分度会 高达 90% 以上 ，可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。
9. 区分度高(散列性高)的列适合作为索引
用公式 select count(distinct a)/count(*) from t1 计算区分度，越接近1越好，一般超过33%就算是比较高效的索引了。
10. 使用最频繁的列放到联合索引的左侧
11. 在多个字段都要创建索引的情况下，联合索引优于单值索引
二 不适合创建索引的情况
1. 在where中使用不到的字段，不要设置索引
2. 数据量小的表最好不要使用索引
3. 有大量重复数据的列上不要建立索引
4. 避免对经常更新的表创建过多的索引
5. 不建议用无序的值作为索引
例如身份证、UUID(在索引比较时需要转为ASCII，并且插入时可能造成页分裂)、MD5、HASH、无序长字 符串等。
6. 删除不再使用或者很少使用的索引
7. 不要定义冗余或重复的索引
CREATE TABLE person_info(
id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
birthday DATE NOT NULL,
phone_number CHAR(11) NOT NULL,
country varchar(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id),
KEY idx_name_birthday_phone_number (name(10), birthday, phone_number),
KEY idx_name (name(10))#冗余索引 会使用上面的联合索引（最左前缀）
);
通过 idx_name_birthday_phone_number 索引就可以对 name 列进行快速搜索，再创建一 个专门针对 name 列的索引就算是一个 冗余索引 ，维护这个索引只会增加维护的成本，并不会对搜索有 什么好处。
CREATE TABLE repeat_index_demo (
col1 INT PRIMARY KEY,
col2 INT,
UNIQUE uk_idx_c1 (col1),
INDEX idx_c1 (col1)
);
col1 既是主键、又给它定义为一个唯一索引，还给它定义了一个普通索引，可是主键本身就 会生成聚簇索引，所以定义的唯一索引和普通索引是重复的，这种情况要避免。
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