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本篇内容介绍了“MySQL 索引创建原则是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让丸趣 TV 小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
一、适合创建索引 1、字段的数值有唯一性限制
根据 Alibaba 规范，指明在业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。
例如，学生表中的学号时具有唯一性的字段，为该字段建立唯一性索引可以快速查询出某个学生的信息，如果使用姓名的话，可能存在同名的情况，从而降低查询速度。
2、频繁作为 Where 查询条件的字段
某个字段在 Select 语句的 Where 条件中经常被使用到，那么就需要给这个字段创建索引，尤其实在数据量大的情况下，创建普通索引就可以大幅提升查询效率。
比如测试表 student_info 有 100 万数据，假设查询 student_id=112322 的用户信息，如果没有对 student_id 字段创建索引，查询结果如下：
select course_id, class_id, name, create_time,student_id from student_info where student_id = 112322;# 花费 211ms为 student_id 创建索引后，查询结果如下：
alter table student_info add index idx_sid(student_id);
select course_id, class_id, name, create_time,student_id from student_info where student_id = 112322;# 花费 3ms3、经常 Group by 和 Order by 的列
索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索，因此当使用 Group by 对数据进行分组查询或使用 Order by 对数据进行排序的时候，就需要对分组或排序的字段进行索引。如果待排序的列有多个，那可以在这些列上建立组合索引。
比如，按照 student_id 对学生选秀的课程进行分组，显示不同的 student_id 和课程的数量，显示 100 条。如果不对 student_id 创建索引，查询结果如下：
select student_id,count(*) as num from student_info group by student_id limit 100;# 花费 2.466s为 student_id 创建索引后，查询结果如下：
alter table student_info add index idx_sid(student_id);
select student_id,count(*) as num from student_info group by student_id limit 100;# 花费 6ms对于既有 group by 又有 order by 的查询语句，建议最好建立联合索引，并且将 group by 中的字段放到 order by 字段的前边，满足 lsquo; 最左前缀匹配原则 rsquo;，这样索引的利用率就会高，自然查询的效率也就会高；同时 8.0 之后的版本支持降序索引，如果 order by 之后的字段时降序的，可以考虑直接创建降序索引，也会提高查询效率。
4、Update、Delete 的 where 条件列
对数据按照某个条件进行查询后再进行 Update 或 Delete 的操作，如果对 Where 字段创建了索引，就能答复提升效率。原因是因为需要先根据 Where 条件列检索出来这条记录，然后再对他进行更新或删除。如果进行更新的时候，更新的字段是非索引字段，提升效率会更明显，这是因为费索引字段更新不需要对所以进行维护。
比如对 student_info 表中的 name 字段为 sdfasdfas123123 的数据修改 student_id 为 110119，在没有对 name 字段建立索引的情况下，执行情况如下：
update student_info set student_id = 110119 where name = sdfasdfas123123 #花费 549ms添加索引后，执行情况如下：
alter table student_info add index idx_name(name);
update student_info set student_id = 110119 where name = sdfasdfas123123 #花费 2ms5、Distinct 字段需要创建索引
有时候需要对某个字段进行去重，使用 Distinct，那么对这个创建索引也会提升查询效率。
比如查询课程表中不同 student_id 都有哪些，如果没有为 student_id 创建索引，执行情况如下：
select distinct(student_id) from student_id;# 花费 2ms创建索引后，执行情况如下：
alter table student_info add index idx_sid(student_id);
select distinct(student_id) from student_id;# 花费 0.1ms6、多表 Join 连接操作时，创建索引注意事项
首先，连接表的数据量尽量不超过 3 张，因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环，数量级增长非常快，严重影响查询效率。其次，对 Where 条件创建索引，因为 Where 才是对数据条件的过滤，如果再数据量非常大的情况下，没有 Where 条件过滤时非常可怕的，最后，对于连接的字段创建索引，并且改字段再多张表中类型必须一致。
比如，只对 student_id 创建索引，查询结果如下：
select course_id, name, student_info.student_id,course_name
from student_info join course
on student_info.course_id = course.course_id
where name = aAAaAA # 花费 176ms给 name 字段创建索引后，查询结果如下：
alter table student_info add index idx_name(name);
select course_id, name, student_info.student_id,course_name
from student_info join course
on student_info.course_id = course.course_id
where name = aAAaAA # 花费 2ms
7、使用列的类型小的创建索引
这里所说的类型小值意思是该类型表示的数据范围的大小。比如在定义表结构的时候要显示的指定列的类型，以整数类型为例，有 TINYINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT 等，他们占用的存储空间依次递增，能表示的数据范围也是一次递增。如果相对某个整数列建立索引的话，在表示的整数范围允许的情况下，尽量让索引列使用较小的类型，例如能使用 INT 不要使用 BIGINT，能使用 MEDIUMINT 不使用 INT，原因如下：
数据类型越小，在查询时进行的比较操作越快
数据类型越小，索引占用的空间就越少，在一个数据页内就可以存下更多的记录，从而减少磁盘 I / O 带来的性能损耗，也就意味着可以存储更多的数据在数据页中，提高读写效率。
上述对于主键来说很合适，因为在聚簇索引中既存储了数据，也存储了索引，可以很好的减少磁盘 I /O；而对于二级索引来说，还需要一次回表操作才能查到完整的数据，也就能加了一次磁盘 I /O。
8、使用字符串前缀创建索引
根据 Alibaba 开发手册，在字符串上建立索引时，必须指定索引长度，没有必要对全字段建立索引。
比如有一张商品表，表中的商品描述字段较长，在描述字段上建立前缀索引如下：
create table product(id int, desc varchar(120) not null);
alter table product add index(desc(12));
区分度的计算可以使用 count(distinct left( 列名, 索引长度))/count(*) 来确定。
9、区分度高的列适合作为索引
列的基数值得时某一列中不重复数据的个数，比如说某个列包含值 2，5，3，6，2，7，2，虽然有 7 条记录，但该列的基数却是 5，也就是说，在记录行数一定的情况下，列的基数越大，该列中的值就越分散；列的基数越小，该列中的值就越集中。这里列的基数指标非常重要，直接影响是否能有效利用索引。最好为列的基数大的列建立索引，为基数太小的列建立索引效果反而不好。
可以使用公式 select count(distinct col)/count(*) from table 来计算区分度，越接近 1 区分度越好。
10、使用最频繁的列放到联合索引的左侧
这条就是通常说的最左前缀匹配原则。通俗来讲就是将 Where 条件后经常使用的条件字段放在索引的最左边，将使用频率相对低的放到右边。
11、在多个字段都要创建索引的情况下，联合索引由于单值索引二、不适合创建索引 1、在 where 中使用不到的字段不要设置索引
通常索引的建立是有代价的，如果建立索引的字段没有出现在 where 条件（包括 group by、order by) 中，建议一开始就不要创建索引或将索引删除，因为索引的存在也会占用空间。
2、数据量小的表最好不要使用索引 3、有大量重复数据的列上不要建立索引
在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立索引，但字段中如果有大量重复数据，也不用创建索引。比如学生表中的性别字段，只有男和女两种值，因此无需建立索引。如果建立索引，不但不会提高查询效率，反而会严重降低数据更新速度。
4、避免对经常更新的表创建过多的索引
频繁更新的字段不一定要创建索引，因为更新数据的时候，索引也要跟着更新，如果索引太多，更新的时候会造成服务器压力，从而影响效率。
避免对经常更新的表创建过多的索引，并且索引中的列尽可能少。此时虽然提高了查询速度，同时也会降低更新表的速度。
5、不建议用无序的值作为索引
例如身份证、UUID（在索引比较时需要转为 ASCII，并且插入时可能造成页分裂）、MD5、HASH、无序长字符串等。
6、删除不在使用或很少使用的索引
表中的数据被大量更新或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不会被使用到。DBA 应定期找出这些索引并将之删除，从而较少无用索引对更新操作的影响。
7、不要定义冗余或重复的索引
例如身份证、UUID（在索引比较时需要转为 ASCII，并且插入时可能造成页分裂）、MD5、HASH、无序长字符串等。
8、删除不在使用或很少使用的索引
表中的数据被大量更新或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不会被使用到。DBA 应定期找出这些索引并将之删除，从而较少无用索引对更新操作的影响。
9、不要定义冗余或重复的索引
“MySQL 索引创建原则是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
