MySql索引怎麼創建

1、B 樹索引

顧名思義，結構是B 樹的索引就是B 樹索引，一般情況下，InnoDb引擎中建立的常規索引都是B 的結構。

B 樹索引就是以下這幾種。

1.1、聚集索引/叢集索引

定義主鍵時，主鍵上自動追加的索引就是聚集索引，也稱為叢集索引。

在Mysql中，使用元件建立B 樹結構，如圖所示，每個葉子節點對應一個主鍵，同時也對應著其他相關資料。

如果我們建立表格時沒有定義主鍵，Mysql也會自動建立一個主鍵和對應的索引，主鍵名稱是rowId

1.2、輔助索引/二級索引

輔助索引，也稱為二級索引，是指對於非主鍵列column所建立的索引。同樣的，Mysql會為這個索引建立一個B 樹，樹的葉子節點除了包含這個列column的值以外，就只包含這個列所在行的主鍵值，這樣透過列的索引就可以查到葉子節點，然後葉子節點中的主鍵資訊再從主鍵的索引中搜索，最後得到一整行的資料。

透過二級索引找到主鍵，再從主鍵得到一整行資料的行為叫做回表。

1.3、聯合索引/複合索引

1.3.1、什麼是複合索引

聚合索引可以說是二級索引的一種特殊情況。一般二級索引都是只對一個非主鍵的欄位新增索引，而聚合索引則是一次同時對多個欄位同時新增索引。

一般的二級索引用這樣的語句建立：

CREATE INDEX  order_name_index on t_order(order_name);

複合索引則是這樣建立：

CREATE INDEX  order_name_and_order_type_index on t_order(order_name, order_type);

對於複合索引，Mysql會也會建立一個B 樹，但因為是多個欄位的索引，所以B 樹的排序規則比較特殊，是遵循最左原則。下面會講到什麼是最左原則。

之後葉子節點包含的資訊有多個，一個是作為索引的各個列的值，另一個就是主鍵的值。

1.3.2、最左原則

所謂的最左原則是，B 樹的排序規則是根據索引定義時，定義的語句中的列名從左到右進行排序。

例如定義語句如下：

CREATE INDEX  joint_index on t_order(order_name, order_type, submit_time);

那排序規則是先排order_name，如果order_name相同，再排order_type，最後排submit_time。

那當我們查詢時，根據定義時列的順序從左到右，where子句或order by等子句應該盡量先從order_name開始，然後以此類推。

比如說，我們已經定義了上面的三個欄位組成的複合索引，那麼查詢或是排序的時候盡量先order_name，再order_type，最後submit_time。

select * from t_order where order_name = 'order1'
and order_type = 1
and submit_time = str_to_date('2022-08-02 00:52:26', '%Y-%m-%d %T')

原因很簡單，因為聯合索引的排序規則是先排order_name，如果order_name相同，再排order_type，最後排submit_time。所以只有在查詢排序時也遵循這個規則，我們才能用上索引。

如果我們不完全遵守最左原則，例如查詢排序只排兩個列，忽略中間那個order by order_name, submit_time。那這個時候Mysql會有智慧化的處理，他會自己判斷是用索引快還是不用索引快。

1.3.3、聯合索引的查詢最佳化

盡量使用到組成聯合索引的列，並且保證順序。可以透過查詢索引查看列的順序。查看sql_in_index

show index from t_order;

查詢傳回的欄位盡量只傳回組成聯合索引的欄位和主鍵，不要傳回其它的資料列，以免造成回表。
這應該很容易理解，因為聯合索引的B 樹的葉子節點就只包含主鍵和組成聯合索引的列的值，如果傳回的欄位就這幾列，那在一個B 樹種查詢就完事了。如果還要回傳其它的列的話，就又要去主鍵的索引中查找，有回表操作。

2、雜湊索引

一般資料庫都會用B 樹索引查詢數據，但是當資料庫使用一段時間後，InnoDB 會記錄一些使用頻率較高的熱數據，然後為這些熱數據建立哈希結構的索引，這就是哈希索引的應用場景。

這個索引在Mysql 5.7開始預設為開啟。

2.1、查看哈希索引的命中率等資訊

使用語句：

show engine innodb status;

##其中的

status有許多訊息，其中就包括哈希索引的情況。我們把資訊複製到編輯器中查看。其中的這一段就是哈希索引的資訊。

-------------------------------------
INSERT BUFFER AND ADAPTIVE HASH INDEX
-------------------------------------
Ibuf: size 1, free list len 0, seg size 2, 0 merges
merged operations:
 insert 0, delete mark 0, delete 0
discarded operations:
 insert 0, delete mark 0, delete 0
Hash table size 34679, node heap has 0 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 0 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 5 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 0 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 1 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 0 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 1 buffer(s)
Hash table size 34679, node heap has 1 buffer(s)
-- 哈希索引的命中率，可根据这个来决定是否使用哈希索引
0.00 hash searches/s, 0.00 non-hash searches/s
---

3、索引的创建策略

3.1、 单列索引的策略

3.1.1、列的类型占用的空间越小，越适合作为索引

因为B+树也是占用空间的，所以在固定空间中，如果列的类型占用的空间越小，那我们一次就能读取更多的B+树节点，这样自然就加快了效率。

3.1.2、根据列的值的离散性

离散性是指数据的值重复的程度高不高，假如有N条数据的话，那离散性就可以用数值表示，范围是1/N 到 1。

比如说某个列在数据库中有下面几条数据（1, 2, 3, 4, 5, 5, 3），其中5和3都有重复，去重后应该是（1, 2, 3, 4, 5）。我们将去重后的条数除以总条数就得到离散性。这里是5/7。列中重复数据较多时，对应的数值较小，而重复数据较少时，数值相应较大。

如果一个列的数据的重复性越低，那么这个列就越适合加索引。

因为索引是需要起到筛选的作用。比如我们有个where条件是where id = 1，如果数据重复性较高，那可能根据索引会返回100条数据，然后我们在根据其他where条件在100条数据中再筛选。

如果数据重复性较低，那可能就只返回1条数据，那之后的运算量明显小得多。

所以一个列的数据离散性越高，那这个列越适合添加索引。

我们可以用下面的语句得到某个列的离散性程度。

select count(distinct id)/count(*) form t_table;

3.1.3、前缀索引

前缀索引和后缀索引：

有些列的值比较长，比如一些备注日志信息也会记录在数据库当中，这类信息的长度往往比较长，如果我们需要对这类列加索引，那索引并不是索引字符串的全部长度。这时候我们就可以建立前缀索引，即对字符串的前面几位建立索引。

所以前缀索引就是建立范围更小索引，选择一个好前缀位数就能有一个更好的查询效率。

不过有一些缺点，就是这类索引无法应用到order by和group语句上。

Mysql没有后缀索引，如果非要实现后缀索引，那在数据存储时我们应该将数据反转，这样就能用前缀索引达到后缀索引的效果。后缀索引的一个经典应用就是邮箱，快速查询某种类型的邮箱。

选择前缀索引的位数：

这里的逻辑和列的离散性类似，我们需要看看字符串的前面几位的子字符串的离散性如何。比如对于下面的表，内容是电影票的相关信息，我们需要对order_note建立前缀索引。

来比较一下各个位的子字符串的离散性。

SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(order_note,3))/COUNT(*) AS sel3,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note,4))/COUNT(*)AS sel4,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note,5))/COUNT(*) AS sel5,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 6))/COUNT(*) As sel6,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 7))/COUNT(*) As sel7,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 8))/COUNT(*) As sel8,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 9))/COUNT(*) As sel9,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 10))/COUNT(*) As sel10,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 11))/COUNT(*) As sel11,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 12))/COUNT(*) As sel12,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 13))/COUNT(*) As sel13,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 14))/COUNT(*) As sel14,
COUNT(DISTINCT LEFT(order_note, 15))/COUNT(*) As sel15,
COUNT(DISTINCT order_note)/COUNT(*) As total
FROM order_exp;

可以看出，前面几位的子字符串的离散程度较低，后面sel13开始就比较高，那我们可以根据实际情况，建立13~15位的前缀索引。

建立前缀索引SQL语句：

alter table order_exp add key(order_note(13));

3.1.2、只为搜索、排序和分组的列建索引

这个理由很简单，不解释了。

3.2、 多列索引的策略

3.2.1、离散性最高的列放前面

原因很简单，查询时根据定义复合索引时的列的顺序来查询的，离散性高的列放在前面的话，就能更早的将更多的数据排除在外。

3.2.2、三星索引

三星索引是一种策略。有三种条件，满足一条则索引获得一颗星，三颗星则是很好的索引。

三条策略分别是

索引将相关记录放在一起。

意思是查询需要的数据在索引树的叶子节点中连续或者足够靠近。举个例子，下面是某个索引的B+树。查询所需数据仅在叶节点的前两个范围内，即0000至a。这很明显，后面的片我们就没必要再去查询了，这无疑增加了效率。当所需数据分布在每个片上时，查询次数就会显著增加。

所以查询需要的数据在叶子节点上越连续，越窄就越好。

索引中的数据顺序与查找中的数据排序一致。

这容易理解，讲解联合索引中说过，B+树的排序顺序和索引中的数据一样，所以查询时的where的数据顺序越贴近索引中的顺序，就越能更好地利用B+树。

索引的列包含查询中的所有列。

这个可以避免回文操作，不多解释。

三星索引的权重：

一般来说第三个策略权重占到50%，之后是第一个策略27%， 第二个策略23%。

三星索引实例：

CREATE TABLE customer (
	cno INT,
	lname VARCHAR (10),
	fname VARCHAR (10),
	sex INT,
	weight INT,
	city VARCHAR (10)
);

CREATE INDEX idx_cust ON customer (city, lname, fname, cno);

我们创建以上的索引，那么对于下面的查询语句，这个索引就是三星索引。

select cno,fname from customer where lname='xx' and city ='yy' order by fname;

首先，查询条件中有lname=’xx’ and city =’yy’，这条件让我们这需要在lname=’xx’ and city =’yy’的那一片B+树的叶子节点中查询，让我们的查询变窄了很多，并且这部分的数据是连续的，因为B+树是先根据city排序，再根据lname查询。

另外，因为已经锁定lname=’xx’ and city =’yy’，所以这部分的数据是根据fname和cno排序。查询语句正好是根据`fname```排序，所以第二点也满足。

最后是查询的结果都包含正在索引中，不会有回文，第三点也满足，所以这个索引是三星索引。

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