❶ 資料庫有多少條記錄里需要建立索引
據經驗來說，一般超過10萬條就應該考慮索引，但不是絕對的。有些表查詢頻繁，消耗資源多。應該及時查看進行分析，及時加上應該有的索引，使應用系統跑得輕松。用戶會滿意。某些表不常使用，就可以緩一緩，看情況和用戶反響再決定加不加。因為加了索引相關表的數據的插入和修改都會由於索引的問題額外消耗一些資源。總之這是個權衡效率的問題。可以通過一段時間的觀察和試驗來取捨。
❷ MySql索引之哪些情況適合創建索引
說明：不要以為唯一索引影響了 insert 速度，這個速度損耗可以忽略，但提高查找速度是明顯的。
某個欄位在SELECT語句的 WHERE 條件中經常被使用到，那麼就需要給這個欄位創建索引了。尤其是在
數據量大的情況下，創建普通索引就可以大幅提升數據查詢的效率。
比如student_info數據表（含100萬條數據），假設我們想要查詢 student_id=123110 的用戶信息。
索引就是讓數據按照某種順序進行存儲或檢索，因此當我們使用 GROUP BY 對數據進行分組查詢，或者
使用 ORDER BY 對數據進行排序的時候，就需要 對分組或者排序的欄位進行索引 。如果待排序的列有多
個，那麼可以在這些列上建立 組合索引 。
對數據按照某個條件進行查詢後再進行 UPDATE 或 DELETE 的操作，如果對 WHERE 欄位創建了索引，就
能大幅提升效率。原理是因為我們需要先根據 WHERE 條件列檢索出來這條記錄，然後再對它進行更新或
刪除。如果進行更新的時候，更新的欄位是非索引欄位，提升的效率會更明顯，這是因為非索引欄位更
新不需要對索引進行維護。
有時候我們需要對某個欄位進行去重，使用 DISTINCT，那麼對這個欄位創建索引，也會提升查詢效率。
比如，我們想要查詢課程表中不同的 student_id 都有哪些，如果我們沒有對 student_id 創建索引，執行
SQL 語句：
運行結果（600637 條記錄，運行時間 0.683s ）：
如果我們對 student_id 創建索引，再執行 SQL 語句：
運行結果（600637 條記錄，運行時間 0.010s ）：
你能看到 SQL 查詢效率有了提升，同時顯示出來的 student_id 還是按照 遞增的順序 進行展示的。這是因
為索引會對數據按照某種順序進行排序，所以在去重的時候也會快很多。
首先， 連接表的數量盡量不要超過 3 張 ，因為每增加一張表就相當於增加了一次嵌套的循環，數量級增
長會非常快，嚴重影響查詢的效率。
其次， 對 WHERE 條件創建索引 ，因為 WHERE 才是對數據條件的過濾。如果在數據量非常大的情況下，
沒有 WHERE 條件過濾是非常可怕的。
最後， 對用於連接的欄位創建索引 ，並且該欄位在多張表中的 類型必須一致 。比如 course_id 在
student_info 表和 course 表中都為 int(11) 類型，而不能一個為 int 另一個為 varchar 類型。
舉個例子，如果我們只對 student_id 創建索引，執行 SQL 語句：
運行結果（1 條數據，運行時間 0.189s ）：
這里我們對 name 創建索引，再執行上面的 SQL 語句，運行時間為 0.002s 。
創建一張商戶表，因為地址欄位比較長，在地址欄位上建立前綴索引
問題是，截取多少呢？截取得多了，達不到節省索引存儲空間的目的；截取得少了，重復內容太多，字
段的散列度(選擇性)會降低。 怎麼計算不同的長度的選擇性呢？
先看一下欄位在全部數據中的選擇度：
通過不同長度去計算，與全表的選擇性對比：
公式：
例如：
引申另一個問題：索引列前綴對排序的影響
拓展：Alibaba《Java開發手冊》
【 強制 】在 varchar 欄位上建立索引時，必須指定索引長度，沒必要對全欄位建立索引，根據實際文本
區分度決定索引長度。
說明：索引的長度與區分度是一對矛盾體，一般對字元串類型數據，長度為 20 的索引，區分度會 高達
90% 以上 ，可以使用 count(distinct left(列名, 索引長度))/count(*)的區分度來確定。
這樣也可以較少的建立一些索引。同時，由於"最左前綴原則"，可以增加聯合索引的使用率。
結論：在數據表中的數據行數比較少的情況下，比如不到 1000 行，是不需要創建索引的。
舉例1：要在 100 萬行數據中查找其中的 50 萬行（比如性別為男的數據），一旦創建了索引，你需要先
訪問 50 萬次索引，然後再訪問 50 萬次數據表，這樣加起來的開銷比不使用索引可能還要大。
舉例2：假設有一個學生表，學生總數為 100 萬人，男性只有 10 個人，也就是占總人口的 10 萬分之 1。
學生表 student_gender 結構如下。其中數據表中的 student_gender 欄位取值為 0 或 1，0 代表女性，1 代
表男性。
如果我們要篩選出這個學生表中的男性，可以使用：
運行結果（10 條數據，運行時間 0.696s ）：
結論：當數據重復度大，比如 高於 10% 的時候，也不需要對這個欄位使用索引。
例如身份證、UUID(在索引比較時需要轉為ASCII，並且插入時可能造成頁分裂)、MD5、HASH、無序長字
符串等。
① 冗餘索引
舉例：建表語句如下
我們知道，通過 idx_name_birthday_phone_number 索引就可以對 name 列進行快速搜索，再創建一
個專門針對 name 列的索引就算是一個 冗餘索引 ，維護這個索引只會增加維護的成本，並不會對搜索有
什麼好處。
② 重復索引
另一種情況，我們可能會對某個列 重復建立索引 ，比方說這樣：
我們看到，col1 既是主鍵、又給它定義為一個唯一索引，還給它定義了一個普通索引，可是主鍵本身就
會生成聚簇索引，所以定義的唯一索引和普通索引是重復的，這種情況要避免。
歡迎共同進步：
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