如何理解并正确使用 MySQL 索引（下）

5.高效的索引策略

5.1、索引列不能是表达式的一部分，也不能作为函数的参数，否则无法使用索引查询。

SELECT * FROM user_test
WHERE user_name = concat(user_name, ‘fei’);

5.2、前缀索引

有时候需要索引很长的字符列，这会增加索引的存储空间以及降低索引的效率，一种策略是可以使用哈希索引，还有一种就是可以使用前缀索引，前缀索引是选择字符列的前n个字符作为索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。

5.2.1、前缀索引的选择性

前缀索引要选择足够长的前缀以保证高的选择性，同时又不能太长，我们可以通过以下方式来计算出合适的前缀索引的选择长度值：

（1）

SELECT COUNT(DISTINCT index_column)/COUNT(*)
FROM table_name;
-- index_column代表要添加前缀索引的列

注：通过以上方式来计算出前缀索引的选择性比值，比值越高说明索引的效率也就越高效。

（2）

SELECT
COUNT(DISTINCT LEFT(index_column,1))/COUNT(*),
COUNT(DISTINCT LEFT(index_column,2))/COUNT(*),
COUNT(DISTINCT LEFT(index_column,3))/COUNT(*)
...
FROM table_name;

注：通过以上语句逐步找到最接近于（1）中的前缀索引的选择性比值，那么就可以使用对应的字符截取长度来做前缀索引了

5.2.2、前缀索引的创建

ALTER TABLE table_name
ADD INDEX index_name (index_column(length));

5.2.3、使用前缀索引的注意点

前缀索引是一种能使索引更小，更快的有效办法，但是MySql无法使用前缀索引做ORDER BY 和 GROUP BY以及使用前缀索引做覆盖扫描。

5.3、选择合适的索引列顺序

在组合索引的创建中索引列的顺序非常重要，正确的索引顺序依赖于使用该索引的查询方式，对于组合索引的索引顺序可以通过经验法则来帮助我们完成：将选择性最高的列放到索引最前列，该法则与前缀索引的选择性方法一致，但并不是说所有的组合索引的顺序都使用该法则就能确定，还需要根据具体的查询场景来确定具体的索引顺序。

5.4 聚集索引与非聚集索引

1、聚集索引

聚集索引决定数据在物理磁盘上的物理排序，一个表只能有一个聚集索引，如果定义了主键，那么InnoDB会通过主键来聚集数据，如果没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替，如果没有唯一的非空索引，InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚集索引。

聚集索引可以很大程度的提高访问速度，因为聚集索引将索引和行数据保存在了同一个B-Tree中，所以找到了索引也就相应的找到了对应的行数据，但在使用聚集索引的时候需注意避免随机的聚集索引（一般指主键值不连续，且分布范围不均匀），如使用UUID来作为聚集索引性能会很差，因为UUID值的不连续会导致增加很多的索引碎片和随机I/O，最终导致查询的性能急剧下降。

2、非聚集索引

与聚集索引不同的是非聚集索引并不决定数据在磁盘上的物理排序，且在B-Tree中包含索引但不包含行数据，行数据只是通过保存在B-Tree中的索引对应的指针来指向行数据，如：上面在（user_name，city, age）上建立的索引就是非聚集索引。

5.5、覆盖索引

如果一个索引（如：组合索引）中包含所有要查询的字段的值，那么就称之为覆盖索引，如：

SELECT user_name, city, age
FROM user_test
WHERE user_name = 'feinik'
AND age > 25;

因为要查询的字段（user_name, city, age）都包含在组合索引的索引列中，所以就使用了覆盖索引查询，查看是否使用了覆盖索引可以通过执行计划中的Extra中的值为Using index则证明使用了覆盖索引，覆盖索引可以极大的提高访问性能。

5.6、如何使用索引来排序

在排序操作中如果能使用到索引来排序，那么可以极大的提高排序的速度，要使用索引来排序需要满足以下两点即可。

• 1、ORDER BY子句后的列顺序要与组合索引的列顺序一致，且所有排序列的排序方向（正序/倒序）需一致
  
  
• 2、所查询的字段值需要包含在索引列中，及满足覆盖索引
  

通过例子来具体分析

在user_test表上创建一个组合索引

ALTER TABLE user_test
ADD INDEX index_user(user_name , city , age);

可以使用到索引排序的案例

1、SELECT user_name, city, age
FROM user_test
ORDER BY user_name;
2、SELECT user_name, city, age
FROM user_test
ORDER BY user_name, city;
3、SELECT user_name, city, age
FROM user_test
ORDER BY user_name DESC, city DESC;
4、SELECT user_name, city, age
FROM user_test
WHERE user_name = 'feinik'
ORDER BY city;

注：第4点比较特殊一点，如果where查询条件为索引列的第一列，且为常量条件，那么也可以使用到索引

无法使用索引排序的案例

1、sex不在索引列中

SELECT user_name, city, age
FROM user_test
ORDER BY user_name, sex;

2、排序列的方向不一致

SELECT user_name, city, age
FROM user_test
ORDER BY user_name ASC, city DESC;

3、所要查询的字段列sex没有包含在索引列中

SELECT user_name, city, age, sex
FROM user_test
ORDER BY user_name;

4、where查询条件后的user_name为范围查询，所以无法使用到索引的其他列

SELECT user_name, city, age
FROM user_test
WHERE user_name LIKE 'feinik%'
ORDER BY city;

5、多表连接查询时，只有当ORDER BY后的排序字段都是第一个表中的索引列（需要满足以上索引排序的两个规则）时，方可使用索引排序。如：再创建一个用户的扩展表user_test_ext，并建立uid的索引。

DROP TABLE IF EXISTS user_test_ext;
CREATE TABLE user_test_ext(
   id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
   uid int NOT NULL,
   u_password VARCHAR(64) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
ALTER TABLE user_test_ext
ADD INDEX index_user_ext(uid);

走索引排序

SELECT user_name, city, age
FROM user_test u
LEFT JOIN user_test_ext ue
ON u.id = ue.uid
ORDER BY u.user_name;

不走索引排序

SELECT user_name, city, age
FROM user_test u
LEFT JOIN user_test_ext ue
ON u.id = ue.uid
ORDER BY ue.uid;

6.总结

本文主要讲了B+Tree树结构的索引规则，不同索引的创建，以及如何正确的创建出高效的索引技巧来尽可能的提高查询速度，当然了关于索引的使用技巧不单单只有这些，关于索引的更多技巧还需平时不断的积累相关经验。