MySQL索引（二）：建索引的原則

在瞭解了索引的基礎知識及B+樹索引的原理後（如需複習請點這裏），這一節咱們瞭解一下有哪些建索引的原則，來指導咱們去建索引。

建索引的原則

1. 聯合索引

咱們可能聽一些數據庫方面的專業人士說過：「把 Where 條件裏面的列都建上索引」，從而給每一個列給每一個列建獨立的索引，這個理解是很是錯誤的。

若是 Where 條件裏有多種組合的查詢條件，能夠嘗試建聯合索引來減小索引數量，同時提高查詢性能。

2. 覆蓋索引

普通索引查到主鍵後，回到主鍵索引搜索的過程，稱爲回表。

當使用普通索引查詢時，普通索引有咱們所需結果的全部信息（字段），就能夠直接提供查詢結果，而不須要回表。也就是說，在這個查詢裏，索引已經被「覆蓋了」查詢需求，稱爲覆蓋索引。

mysql> create table T (
ID int primary key,
k int NOT NULL DEFAULT 0, 
s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',
index k(k))
engine=InnoDB;

select ID from T where k between 3 and 5

上面的例子中，k索引樹上已經包括了ID的值，就不須要回表了。

因爲覆蓋索引能夠減小樹的搜索次數，顯著提高查詢性能，因此使用覆蓋索引是一個經常使用的性能優化手段。

在使用覆蓋索引時，要注意若是須要返回的字段較多，就要權衡空間和時間。由於覆蓋索引要覆蓋較多字段就須要更多的空間。

3. 最左前綴原則

假設咱們有2個字段，例如身份證號和地址，如今有三種查詢需求：按身份證號查詢、按地址查詢，以及按身份證號和地址查詢。

若是每種須要都要建立一個索引，就顯得有利浪費。

從上一篇文章裏，咱們瞭解到B+樹的特色是有序的，所以咱們能夠只建立兩個索引即知足上面的三種需求，分別是（身份證號，地址）和（地址）。這就是B+樹索引的「最左前綴」原則。

在創建聯合索引的時候，如何安排索引內的字段順序：

1. 第一原則是，若是經過調整順序，能夠少維護一個索引，那麼這個順序每每就是須要優先考慮採用的。
2. 第二原則是，空間。當兩個字段存在一個明顯比另外一個大時，例如name和age，明顯name要比age要大，此時應該建一個（name，age）的聯合索引和一個（age）的單字段索引。

4. 前綴索引和索引選擇性

有時候須要索引很長的字符列，這會讓索引變得大且慢。一種策略是模擬哈希索引。

一般能夠索引開始的部分字符，這樣能夠大大節約索引空間，從而提升索引效率。但這樣也會下降索引的選擇性。

索引的選擇性指，不重複的索引值（也稱爲基數，cardinality）和數據表的記錄總數（T）的比值，範圍從1/T到1之間。

如何肯定前綴索引的長度及建立前綴索引

假設有個訂單表，其中有包括城市名稱的字段（city，且城市名稱爲英文），下面來介紹一下如何肯定前綴索引的長度。

mysql> create table orders (
ID int primary key,
city varchar(16) NOT NULL
)engine=InnoDB;

一種方法是計算完整列的選擇性，並使前綴的選擇性接近於完整列的選擇性。

計算完整列的選擇性：

mysql> SELECT COUNT(DISTINCT city)/COUNT(*) FROM orders;

在同一個查詢中計算不一樣前綴長度的選擇性：

mysql> SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(city, 3))/COUNT(*) AS sel3,
        COUNT(DISTINCT LEFT(city, 4))/COUNT(*) AS sel4,
        COUNT(DISTINCT LEFT(city, 5))/COUNT(*) AS sel5,
        COUNT(DISTINCT LEFT(city, 6))/COUNT(*) AS sel6,
        COUNT(DISTINCT LEFT(city, 7))/COUNT(*) AS sel7
    FROM orders;

建立前綴索引的方法：

mysql> ALTER TABLE orders ADD KEY (city(7));

5. 選擇合適的索引順序

在聯合索引中，索引列的順序是按照從左到右逐列進行排序的。所以索引能夠按照升序或降序進行掃描，以知足精確符合列順序的 ORDERY BY、GROUP BY 和 DISTINCT 等子句的查詢需求。

所以聯合索引的列順序很重要。

如何選擇索引的列順序有一個經驗法則：將選擇性最高的列放到索引最前列。

這個經驗法則在某些場景下有用，但可能在另外場景下，可能就沒效了，這要根據具體狀況進行分析。

參考資料

• 高性能MySQL(第3版) : 第3版
• MySQL技術內幕 : InnoDB存儲引擎(第2版)
• 05 | 深刻淺出索引（下）