本文主要讲述了如何加速动态网站的MySQL索引分析和优化。通过具体的实例让大家了解，希望对大家学习mysq有所帮助。

一、什么是索引?

索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。

假设我们创建了一个名为people的表：

CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL,

name CHAR(50) NOT NULL );

然后，我们完全随机把1000个不同name值插入到people表。在数据文件中name列没有任何明确的次序。如果我们创建了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”。因此，如果我们要查找name等于“Mike”记录的peopleid(SQL命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name='Mike';”)，MySQL能够在name的索引中查找“Mike”值，然后直接转到数据文件中相应的行，准确地返回该行的peopleid(999)。在这个过程中，MySQL只需处理一个行就可以返回结果。如果没有“name”列的索引，MySQL要扫描数据文件中的所有记录，即1000个记录!显然，需要MySQL处理的记录数量越少，则它完成任务的速度就越快。

二、索引的类型 www.2cto.com

MySQL提供多种索引类型供选择：

普通索引 :

这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：

创建索引，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);

创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );

唯一性索引:

这种索引和前面的“普通索引”基本相同，但有一个区别：索引列的所有值都只能出现一次，即必须唯一。唯一性索引可以用以下几种方式创建：

创建索引，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);

创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], UNIQUE [索引的名字] (列的列表) );

主键 :

主键是一种唯一性索引，但它必须指定为“PRIMARY KEY”。如果你曾经用过AUTO_INCREMENT类型的列，你可能已经熟悉主键之类的概念了。主键一般在创建表的时候指定，例如“CREATE TABLE tablename ( [...], PRIMARY KEY (列的列表) ); ”。但是，我们也可以通过修改表的方式加入主键，例如“ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); ”。每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。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。它可以通过CREATE TABLE命令创建，也可以通过ALTER TABLE或CREATE INDEX命令创建。对于大规模的数据集，通过ALTER TABLE(或者CREATE INDEX)命令创建全文索引要比把记录插入带有全文索引的空表更快。本文下面的讨论不再涉及全文索引，要了解更多信息，请参见MySQL documentation。

三、单列索引与多列索引

索引可以是单列索引，也可以是多列索引。下面我们通过具体的例子来说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) );

下面是我们插入到这个people表的数据：

这个数据片段中有四个名字为“Mikes”的人(其中两个姓Sullivans，两个姓McConnells)，有两个年龄为17岁的人，还有一个名字与众不同的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，我们可能需要查找姓名为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;)。由于我们不想让MySQL每次执行查询就去扫描整个表，这里需要考虑运用索引。

首先，我们可以考虑在单个列上创建索引，比如firstname、lastname或者age列。如果我们创建firstname列的索引(ALTER TABLE people ADD INDEX firstname (firstname);)，MySQL将通过这个索引迅速把搜索范围限制到那些firstname='Mike'的记录，然后再在这个“中间结果集”上进行其他条件的搜索：它首先排除那些lastname不等于“Sullivan”的记录，然后排除那些age不等于17的记录。当记录满足所有搜索条件之后，MySQL就返回最终的搜索结果。

由于建立了firstname列的索引，与执行表的完全扫描相比，MySQL的效率提高了很多，但我们要求MySQL扫描的记录数量仍旧远远超过了实际所需要的。虽然我们可以删除firstname列上的索引，再创建lastname或者age列的索引，但总地看来，不论在哪个列上创建索引搜索效率仍旧相似。

为了提高搜索效率，我们需要考虑运用多列索引。如果为firstname、lastname和age这三个列创建一个多列索引，MySQL只需一次检索就能够找出正确的结果!下面是创建这个多列索引的SQL命令：

ALTER TABLE people ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age);

由于索引文件以B-树格式保存，MySQL能够立即转到合适的firstname，然后再转到合适的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情况下，MySQL就正确地找出了搜索的目标记录!

那么，如果在firstname、lastname、age这三个列上分别创建单列索引，效果是否和创建一个firstname、lastname、age的多列索引一样呢?答案是否定的，两者完全不同。当我们执行查询的时候，MySQL只能使用一个索引。如果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。但是，即使是限制最严格的单列索引，它的限制能力也肯定远远低于firstname、lastname、age这三个列上的多列索引。

四、最左前缀

多列索引还有另外一个优点，它通过称为最左前缀(Leftmost Prefixing)的概念体现出来。继续考虑前面的例子，现在我们有一个firstname、lastname、age列上的多列索引，我们称这个索引为fname_lname_age。当搜索条件是以下各种列的组合时，MySQL将使用fname_lname_age索引：

firstname，lastname，age

firstname，lastname

firstname

从另一方面理解，它相当于我们创建了(firstname，lastname，age)、(firstname，lastname)以及(firstname)这些列组合上的索引。下面这些查询都能够使用这个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';

五、选择索引列

在性能优化过程中，选择在哪些列上创建索引是最重要的步骤之一。可以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同，但仍属于简单查询。由于age是在SELECT部分被引用，MySQL不会用它来限制列选择操作。因此，对于这个查询来说，创建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

与前面的例子一样，由于firstname和lastname出现在WHERE子句中，因此这两个列仍旧有创建索引的必要。除此之外，由于town表的townid列出现在join子句中，因此我们需要考虑创建该列的索引。那么，我们是否可以简单地认为应该索引WHERE子句和join子句中出现的每一个列呢?差不多如此，但并不完全。我们还必须考虑到对列进行比较的操作符类型。MySQL只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE。可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一个操作数不是以通配符(%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

一、介绍一下索引的类型

Mysql常见索引有：主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引
PRIMARY KEY（主键索引） ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) UNIQUE(唯一索引) ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`column`)
INDEX(普通索引) ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) FULLTEXT(全文索引) ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column` )
组合索引 ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )

Mysql各种索引区别：

普通索引(INDEX)：最基本的索引，没有任何限制
唯一索引(UNIQUE)：与"普通索引"类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。
主键索引(PRIMARY)：它 是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
全文索引(FULLTEXT )：仅可用于 MyISAM 表， 用于在一篇文章中，检索文本信息的, 针对较大的数据，生成全文索引很耗时好空间。
组合索引：为了更多的提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀“原则。

举个例子来说，比如你在为某商场做一个会员卡的系统。
这个系统有一个会员表
有下列字段：
会员编号 INT
会员姓名 VARCHAR(10)
会员身份证号码 VARCHAR(18)
会员电话 VARCHAR(10)
会员住址 VARCHAR(50)
会员备注信息 TEXT

那么这个 会员编号，作为主键，使用 PRIMARY
会员姓名 如果要建索引的话，那么就是普通的 INDEX
会员身份证号码 如果要建索引的话，那么可以选择 UNIQUE （唯一的，不允许重复）
会员备注信息 ， 如果需要建索引的话，可以选择 FULLTEXT，全文搜索。

不过 FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。
用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的 INDEX 也可以。

创建索引：CREATE UNIQUE INDEX indexName ON tableName(tableColumns(length))

删除索引的语法：DROP INDEX index_name ON tableName

二、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：即一个索包含多个列。

为了形象地对比两者，再建一个表：

CREATE TABLE myIndex ( i_testID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, vc_Name VARCHAR(50) NOT NULL, vc_City VARCHAR(50) NOT NULL, i_Age INT NOT NULL, i_SchoolID INT NOT NULL, PRIMARY KEY (i_testID) );

在这10000条记录里面七上八下地分布了5条vc_Name="erquan"的记录，只不过city,age,school的组合各不相同。
来看这条T-SQL：

复制代码代码如下: SELECT i_testID FROM myIndex WHERE vc_Name='erquan' AND vc_City='郑州' AND i_Age=25;

首先考虑建单列索引：

在vc_Name列上建立了索引。执行T-SQL时，MYSQL很快将目标锁定在了vc_Name=erquan的5条记录上，取出来放到一中间结果集。在这个结果集里，先排除掉vc_City不等于"郑州"的记录，再排除i_Age不等于25的记录，最后筛选出唯一的符合条件的记录。

虽然在vc_Name上建立了索引，查询时MYSQL不用扫描整张表，效率有所提高，但离我们的要求还有一定的距离。同样的，在vc_City和i_Age分别建立的单列索引的效率相似。

为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。就是将vc_Name,vc_City,i_Age建到一个索引里：
ALTER TABLE myIndex ADD INDEX name_city_age (vc_Name(10),vc_City,i_Age);--注意了，建表时，vc_Name长度为50，这里为什么用10呢？因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。

执行T-SQL时，MySQL无须扫描任何记录就到找到唯一的记录！！

肯定有人要问了，如果分别在vc_Name,vc_City,i_Age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率一样吧？嘿嘿，大不一样，远远低于我们的组合索引~~虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。

建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了

vc_Name,vc_City,i_Age vc_Name,vc_City vc_Name

这样的三个组合索引！为什么没有vc_City,i_Age等这样的组合索引呢？这是因为mysql组合索引"最左前缀"的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引，下面的几个T-SQL会用到：

SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan" AND vc_City="郑州" SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan"

而下面几个则不会用到：

SELECT * FROM myIndex WHREE i_Age=20 AND vc_City="郑州" SELECT * FROM myIndex WHREE vc_City="郑州"

三、使用索引

到此你应该会建立、使用索引了吧？但什么情况下需要建立索引呢？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(后面有说明)才会使用索引。
SELECT t.vc_Name FROM testIndex t LEFT JOIN myIndex m ON t.vc_Name=m.vc_Name WHERE m.i_Age=20 AND m.vc_City='郑州' 时，有对myIndex表的vc_City和i_Age建立索引的需要，由于testIndex表的vc_Name开出现在了JOIN子句中，也有对它建立索引的必要。

刚才提到了，只有某些时候的LIKE才需建立索引？是的。因为在以通配符 % 和 _ 开头作查询时，MySQL不会使用索引，如

SELECT * FROM myIndex WHERE vc_Name like'erquan%' 

会使用索引，而

SELECT * FROM myIndex WHEREt vc_Name like'%erquan'

就不会使用索引了。

四、索引的不足之处

上面说了那么多索引的好话，它真的有像传说中那么优秀么？当然会有缺点了。

1.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

2.建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。

篇尾：

讲了这么多，无非是想利用索引提高数据库的执行效率。不过索引只是提高效率的一个因素。如果你的MySQL有大数据的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引或优化查询语句。

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