MySql 表索引设计原则

MySql 表索引设计原则 2016-07-13 13:07:59 613人浏览绘本

摘要

索引的优点加快数据的检索速度，这是创建索引的最主要的原因; 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性; 加速表和表之间的连接; 在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。索引的缺点创

索引的优点

加快数据的检索速度，这是创建索引的最主要的原因;
通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性;
加速表和表之间的连接;
在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。

索引的缺点

创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要同步动态的维护，这样就降低了数据的增删改速度。

所以单表数据太少，索引反而会影响速度；更新非常频繁的数据不适宜建索引

索引设计原则

根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建三种索引

唯一索引：唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引
主键索引：表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它允许对数据的快速访问
聚集索引：表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引

选择索引的最终目的是为了使查询的速度变快。下面给出的原则是最基本的准则，但不能拘泥于这些准则，应该根据应用的实际情况进行分析和判断，选择最合适的索引方式。

1.索引最左匹配原则

索引可以简单如一个列(a)，也可以复杂如多个列(a, b, c, d)，即联合索引。
如果是联合索引，那么key也由多个列组成，同时，索引只能用于查找key是否存在（相等），遇到范围查询(>、<、between、like左匹配)等就不能进一步匹配了，后续退化为线性查找。因此，列的排列顺序决定了可命中索引的列数。

例子：

如有索引(a, b, c, d)，查询条件a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4，则会在每个节点依次命中a、b、c，无法命中d。(很简单：索引命中只能是相等的情况，不能是范围匹配)

明白最左匹配原则，对我们设计索引和编写高效sql语句非常有帮助

2.为经常需要排序、分组操作的字段建立索引

经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT等操作的字段，排序操作会浪费很多时间。如果为其建立索引，可以有效地避免排序操作。

分组字段或者排序字段应该创建索引

3.为常作为查询条件的字段建立索引

如果某个字段经常用来做查询条件，那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。因此，为这样的字段建立索引，可以提高整个表的查询速度。

Where 子句中经常使用的字段应该创建索引

4.限制索引的数目

索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。

5.尽量选择区分度高的列作为索引

尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录

6.索引列不能参与计算

索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2019-12-02’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);