（转）Mysql哪些字段适合建立索引

工作中处理数据时，发现某个表的数据达近亿条，所以要为表建索引提高查询性能，以下两篇文章总结的很好，记录一下，以备后用。

数据库建立索引常用的规则如下：

1、表的主键、外键必须有索引；
2、数据量超过300的表应该有索引；
3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；
4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；
5、索引应该建在选择性高的字段上；
6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；
7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：

A、正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；

B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；

C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；

E、如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；

8、频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；
9、删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；

以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。
索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。
因为太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处：在表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。另外，过多的复合索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更大。
总的来说，小型表肯定不建索引，
或者数据库记录在亿条数据级以上，还是建议使用非关系型数据库。
还有些特殊字段的数据库，比如BLOB，CLOB字段肯定也不适合建索引。
其实这个问题更感觉偏向于做软件项目的一种经验。

对千万级MySQL数据库建立索引的事项及提高性能的手段

一、注意事项：

首先，应当考虑表空间和磁盘空间是否足够。我们知道索引也是一种数据，在建立索引的时候势必也会占用大量表空间。因此在对一大表建立索引的时候首先应当考虑的是空间容量问题。
其次，在对建立索引的时候要对表进行加锁，因此应当注意操作在业务空闲的时候进行。

二、性能调整方面：

首当其冲的考虑因素便是磁盘I/O。物理上，应当尽量把索引与数据分散到不同的磁盘上（不考虑阵列的情况）。逻辑上，数据表空间与索引表空间分开。这是在建索引时应当遵守的基本准则。

其次，我们知道，在建立索引的时候要对表进行全表的扫描工作，因此，应当考虑调大初始化参数db_file_multiblock_read_count的值。一般设置为32或更大。

再次，建立索引除了要进行全表扫描外同时还要对数据进行大量的排序操作，因此，应当调整排序区的大小。

9i之前，可以在session级别上加大sort_area_size的大小，比如设置为100m或者更大。

9i以后，如果初始化参数workarea_size_policy的值为TRUE，则排序区从pga_aggregate_target里自动分配获得。

最后，建立索引的时候，可以加上nologging选项。以减少在建立索引过程中产生的大量redo，从而提高执行的速度。

MySql在建立索引优化时需要注意的问题

设计好MySql的索引可以让你的数据库飞起来，大大的提高数据库效率。设计MySql索引的时候有以下几点注意：

1，创建索引

对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话，那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描，如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少，那么不加索引会引起致命的性能下降。但是也不是什么情况都非得建索引不可，比如性别可能就只有两个值，建索引不仅没什么优势，还会影响到更新速度，这被称为过度索引。

2，复合索引

比如有一条语句是这样的：select * from users where area=’beijing’ and age=22;
如果我们是在area和age上分别创建单个索引的话，由于mysql查询每次只能使用一个索引，所以虽然这样已经相对不做索引时全表扫描提高了很多效率，但是如果在area、age两列上创建复合索引的话将带来更高的效率。如果我们创建了(area, age, salary)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀
特性。因此我们在创建复合索引时应该将最常用作限制条件的列放在最左边，依次递减。

3，索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。

4，使用短索引

对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10 个或20 个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

5，排序的索引问题

mysql查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。

6，like语句操作

一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%a%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

7，不要在列上进行运算

select * from users where YEAR(adddate)

8，不使用NOT IN和操作

NOT IN操作不会使用索引将进行全表扫描。NOT IN可以NOT EXISTS代替

添加索引示例:

CREATE INDEX IDX_AUDITSTATUS ON [shanghaiDB].[dbo].[Activity](AUDITSTATUS) WITH(ONLINE=ON)

CREATE INDEX IDX_ANUMMID ON [nantongDB].[dbo].[Orders](ANUM,MID) WITH(ONLINE=ON)

CREATE INDEX IDX_SiteCode ON Usercenter.[dbo].MO(SiteCode) WITH(ONLINE=ON)

CREATE INDEX IDX_AccessDt ON [all].[dbo].[AccessLog](AccessDt) WITH(ONLINE=ON)

Create index注意n如果是大表建立索引，切记加上ONLINE参数

这几天在做数据库的优化，有个2亿记录的表，发现需要添加一个联合索引，结果就采用普通的create index index_name on tablename (entp_id,sell_date),结果悲剧了，把所有的DML语句都阻塞了，导致系统不能正常使用，还好是晚上10点，用户不是非常多，1个小时候，索引结束，阻塞解决；

上网查了一下，如果加上 online参数后，就可以在线做索引，而不需要阻塞所有的DML语句，血的教训，拿出来与各位共勉，具体online与不加online区别如下：

1. DML操作对create index 的影响。如果在create的时候，有其他的进程在对这个index 所对应的数据进行DML操作，create会受影响:

SQL> create table test (id number, name varchar2(20));

Table created.

然后重新开一个session:

SQL> insert into test values (1,'lms');

1 row created.

<no commit>

SQL> create index t1 on test(id);

create index t1 on test(id)

*

ERROR at line 1:

ORA-00054: resource busy and acquire with NOWAIT specified

2. 加online这个参数，这个参数加上以后，除了create过程中index 保持online状态，Oracle还会在create index之前等待所有DML操作结束，然后得到DDL锁，开始create.

 
   SQL> create index t1 on test(id) online; 
  

<hold before commit>

<after commit>

SQL> commit;

Commit complete.

Index altered.

如果不commit,上面的操作就会一直hold。

所以以后create索引和rebuild索引的时候最好加上online。

转自：https://blog.csdn.net/Su_Xingyu/article/details/79900290

mysql 索引类型以及创建

关于MySQL索引的好处，如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据就是瓶颈，而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据，没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说，其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引，比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE索引。

MySQL索引的概念

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。上述SQL语句，在没有索引的情况下，数据库会遍历全部200条数据后选择符合条件的；而有了相应的索引之后，数据库会直接在索引中查找符合条件的选项。如果我们把SQL语句换成“SELECT * FROM article WHERE id=2000000”，那么你是希望数据库按照顺序读取完200万行数据以后给你结果还是直接在索引中定位呢？（注：一般数据库默认都会为主键生成索引）。

索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。 MySQL索引的类型

1. 普通索引

ALTER TABLE article ADD INDEX index_article_title ON title(200);

这是最基本的索引，它没有任何限制，比如为title字段创建的索引就是一个普通索引，MyIASM中默认的BTREE类型的索引，也是我们大多数情况下用到的索引。

直接创建索引

CREATE INDEX index_name ON table(column(length))

修改表结构的方式添加索引

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column(length))

创建表的时候同时创建索引

CREATE TABLE `table` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,

`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,

`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,

`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,

PRIMARY KEY (`id`),

INDEX index_name (title(length))

)

删除索引

DROP INDEX index_name ON table

2. 唯一索引

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（注意和主键不同）。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一，创建方法和普通索引类似。

#创建唯一索引

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON TABLE(COLUMN(LENGTH))

#修改表结构

ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE indexName ON (COLUMN(LENGTH))

#创建表的时候直接指定

CREATE TABLE `table` (

`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,

`title` CHAR(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,

`content` TEXT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,

`time` INT(10) NULL DEFAULT NULL ,

PRIMARY KEY (`id`),

UNIQUE indexName (title(LENGTH))

)

3. 全文索引（FULLTEXT）

MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索，FULLTEXT索引仅可用于 MyISAM 表；他们可以从CHAR、VARCHAR或TEXT列中作为CREATE TABLE语句的一部分被创建，或是随后使用ALTER TABLE 或CREATE INDEX被添加。对于较大的数据集，将你的资料输入一个没有FULLTEXT索引的表中，然后创建索引，其速度比把资料输入现有FULLTEXT索引的速度更为快。不过切记对于大容量的数据表，生成全文索引是一个非常消耗时间非常消耗硬盘空间的做法。

创建表的适合添加全文索引

CREATE TABLE `table` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT ,

`title` char(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL ,

`content` text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL ,

`time` int(10) NULL DEFAULT NULL ,

PRIMARY KEY (`id`),

FULLTEXT INDEX index_name (column)

)

修改表结构添加全文索引

ALTER TABLE article ADD FULLTEXT INDEX index_name (column)

直接创建索引

CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON article(column)

4. 单列索引、多列索引

多个单列索引与单个多列索引的查询效果不同，因为执行查询时，MySQL只能使用一个索引，会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引。

5. 组合索引（最左前缀）

平时用的SQL查询语句一般都有比较多的限制条件，所以为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。例如上表中针对title和time建立一个组合索引：ALTER TABLE article ADD INDEX index_titme_time (title(50),time(10))。建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面两组组合索引：（ title,time）， title，为什么没有time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。并不是只要包含这两列的查询都会用到该组合索引，如下面的几个SQL所示：

使用到上面的索引

SELECT * FROM article WHREE title='测试' AND time=1234567890;

SELECT * FROM article WHREE utitle='测试';

不使用上面的索引

SELECT * FROM article WHREE time=1234567890;

MySQL索引的优化

上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此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。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。索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。下面是一些总结以及收藏的MySQL索引的注意事项和优化方法。

何时使用聚集索引或非聚集索引？

动作描述	使用聚集索引	使用非聚集索引
列经常被分组排序	使用	使用
返回某范围内的数据	使用	不使用
一个或极少不同值	不使用	不使用
小数目的不同值	使用	不使用
大数目的不同值	不使用	使用
频繁更新的列	不使用	使用
外键列	使用	使用
主键列	使用	使用
频繁修改索引列	不使用	使用

事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。

转自：http://feiyan.info/16.html