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MySQL索引使用说明(单列索引和多列索引)

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1. 单列索引

在性能优化过程中,选择在哪些列上创建索引是最重要的步骤之一。可以考虑使用索引的主要有两种类型的列:在Where子句中出现的列,在join子句中出现的列。请看下面这个查询:

Select age ## 不使用索引  
FROM people Where firstname='Mike' ## 考虑使用索引  
AND lastname='Sullivan' ## 考虑使用索引 

这个查询与前面的查询略有不同,但仍属于简单查询。由于age是在Select部分被引用,MySQL不会用它来限制列选择操作。因此,对于这个查询来说,创建age列的索引没有什么必要。

下面是一个更复杂的例子:

Select people.age, ##不使用索引  
town.name ##不使用索引  
FROM people LEFT JOIN town ON people.townid=town.townid ##考虑使用索引  
Where firstname='Mike' ##考虑使用索引  
AND lastname='Sullivan' ##考虑使用索引 

与前面的例子一样,由于firstname和lastname出现在Where子句中,因此这两个列仍旧有创建索引的必要。除此之外,由于town表的townid列出现在join子句中,因此我们需要考虑创建该列的索引。

那么,我们是否可以简单地认为应该索引Where子句和join子句中出现的每一个列呢?差不多如此,但并不完全。我们还必须考虑到对列进行比较的操作符类型。MySQL只有对以下操作符才使用索引:,=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE。

可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一个操作数不是以通配符(%或者_)开头的情形。

例如:

Select peopleid FROM people Where firstname LIKE 'Mich%' 

这个查询将使用索引;但下面这个查询不会使用索引。

Select peopleid FROM people Where firstname LIKE '%ike'; 

2. 多列索引

索引可以是单列索引,也可以是多列索引。下面我们通过具体的例子来说明这两种索引的区别。假设有这样一个people表:

Create TABLE people (  
peopleid SMALLINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,  
firstname CHAR(50) NOT NULL,  
lastname CHAR(50) NOT NULL,  
age SMALLINT NOT NULL,  
townid SMALLINT NOT NULL,  
PRIMARY KEY (peopleid) ); 

下面是我们插入到这个people表的数据:

这个数据片段中有四个名字为“Mikes”的人(其中两个姓Sullivans,两个姓McConnells),有两个年龄为17岁的人,还有一个名字与众不同的Joe Smith。

这个表的主要用途是根据指定的用户姓、名以及年龄返回相应的peopleid。例如,我们可能需要查找姓名为Mike Sullivan、年龄17岁用户的peopleid:

Select peopleid 
FROM people  
Where firstname='Mike'  
   AND lastname='Sullivan' AND age=17; 

由于我们不想让MySQL每次执行查询就去扫描整个表,这里需要考虑运用索引。

首先,我们可以考虑在单个列上创建索引,比如firstname、lastname或者age列。如果我们创建firstname列的索引(Alter TABLE people ADD INDEX firstname (firstname);),MySQL将通过这个索引迅速把搜索范围限制到那些firstname='Mike'的记录,然后再在这个“中间结果集”上进行其他条件的搜索:它首先排除那些lastname不等于“Sullivan”的记录,然后排除那些age不等于17的记录。当记录满足所有搜索条件之后,MySQL就返回最终的搜索结果。

由于建立了firstname列的索引,与执行表的完全扫描相比,MySQL的效率提高了很多,但我们要求MySQL扫描的记录数量仍旧远远超过了实际所需要的。虽然我们可以删除firstname列上的索引,再创建lastname或者age列的索引,但总地看来,不论在哪个列上创建索引搜索效率仍旧相似。

为了提高搜索效率,我们需要考虑运用多列索引。如果为firstname、lastname和age这三个列创建一个多列索引,MySQL只需一次检索就能够找出正确的结果!下面是创建这个多列索引的SQL命令:

Alter TABLE people  
ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age); 

由于索引文件以B-树格式保存,MySQL能够立即转到合适的firstname,然后再转到合适的lastname,最后转到合适的age。在没有扫描数据文件任何一个记录的情况下,MySQL就正确地找出了搜索的目标记录!

那么,如果在firstname、lastname、age这三个列上分别创建单列索引,效果是否和创建一个firstname、lastname、age的多列索引一样呢?

答案是否定的,两者完全不同。当我们执行查询的时候,MySQL只能使用一个索引。如果你有三个单列的索引,MySQL会试图选择一个限制最严格的索引。但是,即使是限制最严格的单列索引,它的限制能力也肯定远远低于firstname、lastname、age这三个列上的多列索引。

3. 多列索引中最左前缀(Leftmost Prefixing)

多列索引还有另外一个优点,它通过称为最左前缀(Leftmost Prefixing)的概念体现出来。继续考虑前面的例子,现在我们有一个firstname、lastname、age列上的多列索引,我们称这个索引为fname_lname_age。当搜索条件是以下各种列的组合时,MySQL将使用fname_lname_age索引:

firstname,lastname,age
firstname,lastname
firstname

从另一方面理解,它相当于我们创建了(firstname,lastname,age)、(firstname,lastname)以及(firstname)这些列组合上的索引。下面这些查询都能够使用这个fname_lname_age索引:

Select peopleid FROM people  
Where firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age='17';  
Select peopleid FROM people  
Where firstname='Mike' AND lastname='Sullivan';  
Select peopleid FROM people  
Where firstname='Mike';  

下面这些查询不能够使用这个fname_lname_age索引:

Select peopleid FROM people  
Where lastname='Sullivan'; 
Select peopleid FROM people  
Where age='17';  
Select peopleid FROM people  
Where lastname='Sullivan' AND age='17'; 

到这里这篇文章就结束了,后面脚本之家小编将会为大家介绍更多关于mysql索引的相关文章。

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