既然索引可以加快查询速度,那么是不是只要是查询语句需要,就建上索引?答案是否定的。因为索引虽然加快了查询速度,但索引也是有代价的:索引文件本身要消耗存储空间,同时索引会加重插入、删除和修改记录时的负担,另外,MySQL在运行时也要消耗资源维护索引,因此索引并不是越多越好。一般两种情况下不建议建索引。 第一种情况是表记录比较少,例如一两千条甚至只有几百条记录的表,没必要建索引,让查询做全表扫描就好了。至于多少条记录才算多,这个个人有个人的看法,我个人的经验是以2000作为分界线,记录数不超过 2000可以考虑不建索引,超过2000条可以酌情考虑索引。 另一种不建议建索引的情况是索引的选择性较低。所谓索引的选择性(Selectivity),是指不重复的索引值(也叫基数,Cardinality)与表记录数(#T)的比值: ~~~ Index Selectivity = Cardinality / #T ~~~ 显然选择性的取值范围为(0, 1],选择性越高的索引价值越大,这是由B+Tree的性质决定的。例如,上文用到的employees.titles表,如果title字段经常被单独查询,是否需要建索引,我们看一下它的选择性: ~~~ SELECT count(DISTINCT(title))/count(*) AS Selectivity FROM employees.titles; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.0000 | +-------------+ ~~~ title的选择性不足0.0001(精确值为0.00001579),所以实在没有什么必要为其单独建索引。 有一种与索引选择性有关的索引优化策略叫做前缀索引,就是用列的前缀代替整个列作为索引key,当前缀长度合适时,可以做到既使得前缀索引的选择性接近全列索引,同时因为索引key变短而减少了索引文件的大小和维护开销。下面以employees.employees表为例介绍前缀索引的选择和使用。 从图12可以看到employees表只有一个索引,那么如果我们想按名字搜索一个人,就只能全表扫描了: ~~~ EXPLAIN SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido'; +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | 1 | SIMPLE | employees | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 300024 | Using where | +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ ~~~ 如果频繁按名字搜索员工,这样显然效率很低,因此我们可以考虑建索引。有两种选择,建或,看下两个索引的选择性: ~~~ SELECT count(DISTINCT(first_name))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.0042 | +-------------+ SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, last_name)))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.9313 | +-------------+ ~~~ 显然选择性太低,选择性很好,但是first_name和last_name加起来长度为30,有没有兼顾长度和选择性的办法?可以考虑用first_name和last_name的前几个字符建立索引,例如,看看其选择性: ~~~ SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 3))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.7879 | +-------------+ ~~~ 选择性还不错,但离0.9313还是有点距离,那么把last_name前缀加到4: ~~~ SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 4))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.9007 | +-------------+ ~~~ 这时选择性已经很理想了,而这个索引的长度只有18,比短了接近一半,我们把这个前缀索引 建上: ~~~ ALTER TABLE employees.employees ADD INDEX `first_name_last_name4` (first_name, last_name(4)); ~~~ 此时再执行一遍按名字查询,比较分析一下与建索引前的结果: ~~~ SHOW PROFILES; +----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+ | Query_ID | Duration | Query | +----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+ | 87 | 0.11941700 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido' | | 90 | 0.00092400 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido' | +----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+ ~~~ 性能的提升是显著的,查询速度提高了120多倍。 前缀索引兼顾索引大小和查询速度,但是其缺点是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作,也不能用于Covering index(即当索引本身包含查询所需全部数据时,不再访问数据文件本身)。