数据库哪些列适合索引

㈠ MySql索引之哪些情况适合创建索引

说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的。

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了。尤其是在

数据量大的情况下，创建普通索引就可以大幅提升数据查询的效率。

比如student_info数据表（含100万条数据），假设我们想要查询 student_id=123110 的用户信息。

索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索，因此当我们使用 GROUP BY 对数据进行分组查询，或者

使用 ORDER BY 对数据进行排序的时候，就需要 对分组或者排序的字段进行索引 。如果待排序的列有多

个，那么可以在这些列上建立 组合索引 。

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

能大幅提升效率。原理是因为我们需要先根据 WHERE 条件列检索出来这条记录，然后再对它进行更新或

删除。如果进行更新的时候，更新的字段是非索引字段，提升的效率会更明显，这是因为非索引字段更

新不需要对索引进行维护。

有时候我们需要对某个字段进行去重，使用 DISTINCT，那么对这个字段创建索引，也会提升查询效率。

比如，我们想要查询课程表中不同的 student_id 都有哪些，如果我们没有对 student_id 创建索引，执行

SQL 语句：

运行结果（600637 条记录，运行时间 0.683s ）：

如果我们对 student_id 创建索引，再执行 SQL 语句：

运行结果（600637 条记录，运行时间 0.010s ）：

你能看到 SQL 查询效率有了提升，同时显示出来的 student_id 还是按照 递增的顺序 进行展示的。这是因

为索引会对数据按照某种顺序进行排序，所以在去重的时候也会快很多。

首先， 连接表的数量尽量不要超过 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

长会非常快，严重影响查询的效率。

其次， 对 WHERE 条件创建索引 ，因为 WHERE 才是对数据条件的过滤。如果在数据量非常大的情况下，

没有 WHERE 条件过滤是非常可怕的。

最后， 对用于连接的字段创建索引 ，并且该字段在多张表中的 类型必须一致 。比如 course_id 在

student_info 表和 course 表中都为 int(11) 类型，而不能一个为 int 另一个为 varchar 类型。

举个例子，如果我们只对 student_id 创建索引，执行 SQL 语句：

运行结果（1 条数据，运行时间 0.189s ）：

这里我们对 name 创建索引，再执行上面的 SQL 语句，运行时间为 0.002s 。

创建一张商户表，因为地址字段比较长，在地址字段上建立前缀索引

问题是，截取多少呢？截取得多了，达不到节省索引存储空间的目的；截取得少了，重复内容太多，字

段的散列度(选择性)会降低。 怎么计算不同的长度的选择性呢？

先看一下字段在全部数据中的选择度：

通过不同长度去计算，与全表的选择性对比：

公式：

例如：

引申另一个问题：索引列前缀对排序的影响

拓展：Alibaba《Java开发手册》

【 强制 】在 varchar 字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本

区分度决定索引长度。

说明：索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为 20 的索引，区分度会 高达

90% 以上 ，可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。

这样也可以较少的建立一些索引。同时，由于"最左前缀原则"，可以增加联合索引的使用率。

结论：在数据表中的数据行数比较少的情况下，比如不到 1000 行，是不需要创建索引的。

举例1：要在 100 万行数据中查找其中的 50 万行（比如性别为男的数据），一旦创建了索引，你需要先

访问 50 万次索引，然后再访问 50 万次数据表，这样加起来的开销比不使用索引可能还要大。

举例2：假设有一个学生表，学生总数为 100 万人，男性只有 10 个人，也就是占总人口的 10 万分之 1。

学生表 student_gender 结构如下。其中数据表中的 student_gender 字段取值为 0 或 1，0 代表女性，1 代

表男性。

如果我们要筛选出这个学生表中的男性，可以使用：

运行结果（10 条数据，运行时间 0.696s ）：

结论：当数据重复度大，比如 高于 10% 的时候，也不需要对这个字段使用索引。

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。

① 冗余索引

举例：建表语句如下

我们知道，通过 idx_name_birthday_phone_number 索引就可以对 name 列进行快速搜索，再创建一

个专门针对 name 列的索引就算是一个 冗余索引 ，维护这个索引只会增加维护的成本，并不会对搜索有

什么好处。

② 重复索引

另一种情况，我们可能会对某个列 重复建立索引 ，比方说这样：

我们看到，col1 既是主键、又给它定义为一个唯一索引，还给它定义了一个普通索引，可是主键本身就

会生成聚簇索引，所以定义的唯一索引和普通索引是重复的，这种情况要避免。

欢迎共同进步：
QQ群：1007576722
https://huchao.blog.csdn.net/article/details/124220802?spm=1001.2014.3001.5502

㈡ 数据库索引有哪几种怎样建立索引

• 种类：

1、按照索引列值的唯一性，索引可分为唯一索引和非唯一索引；

• 非唯一索引：

create index 索引名 on 表名（列名） tablespace表空间名；

• 唯一索引：

建立主键或者唯一约束时会自动在对应的列上建立唯一索引；

2、索引列的个数：单列索引和复合索引；

3、按照索引列的物理组织方式。

• 索引的创建格式：

CREATEUNIUQE|BITMAPINDEX<schema>.<index_name>ON<schema>.<table_name>(<column_name>|<expression>ASC|DESC,<column_name>|<expression>ASC|DESC,...)TABLESPACE<tablespace_name>STORAGE<storage_settings>LOGGING||COMPRESS<nn>NOSORT|REVERSEPARTITION|GLOBALPARTITION<partition_setting>

使用USER_IND_COLUMNS查询某个TABLE中的相应字段索引建立情况

使用DBA_INDEXES/USER_INDEXES查询所有索引的具体设置情况。

在Oracle中的索引可以分为：B树索引、位图索引、反向键索引、基于函数的索引、簇索引、全局索引、局部索引等，下面逐一讲解：

一、B树索引：

最常用的索引，各叶子节点中包括的数据有索引列的值和数据表中对应行的ROWID，简单的说，在B树索引中，是通过在索引中保存排过续的索引列值与相对应记录的ROWID来实现快速查询的目的。其逻辑结构如图：

可以保证无论用户要搜索哪个分支的叶子结点，都需要经过相同的索引层次，即都需要相同的I/O次数。

B树索引的创建示例：

create index ind_t on t1(id);

注1：索引的针对字段创建的，相同字段不能创建一个以上的索引；

注2：默认的索引是不唯一的，但是也可以加上unique，表示该索引的字段上没有重复值(定义unique约束时会自动创建)；

注3：创建主键时，默认在主键上创建了B树索引，因此不能再在主键上创建索引。

二、位图索引：

有些字段中使用B树索引的效率仍然不高，例如性别的字段中，只有“男、女”两个值，则即便使用了B树索引，在进行检索时也将返回接近一半的记录。

所以当字段的基数很低时，需要使用位图索引。(“低”的标准是取值数量 < 行数*1%)

反向键索引是一种特殊的B树索引，在存储构造中与B树索引完全相同，但是针对数值时，反向键索引会先反向每个键值的字节，然后对反向后的新数据进行索引。例如输入2008则转换为8002，这样当数值一次增加时，其反向键在大小中的分布仍然是比较平均的。

反向键索引的创建示例：

createindex ind_t on t1(id) reverse;

注：键的反转由系统自行完成。对于用户是透明的。

四、基于函数的索引：

有的时候，需要进行如下查询：select * from t1 where to_char(date,'yyyy')>'2007';

但是即便在date字段上建立了索引，还是不得不进行全表扫描。在这种情况下，可以使用基于函数的索引。其创建语法如下：

create index ind_t on t1(to_char(date,'yyyy'));

注：简单来说，基于函数的索引，就是将查询要用到的表达式作为索引项。

五、全局索引和局部索引：

这个索引貌似很复杂，其实很简单。总得来说一句话，就是无论怎么分区，都是为了方便管理。

具体索引和表的关系有三种：

1、局部分区索引：分区索引和分区表1对1

2、全局分区索引：分区索引和分区表N对N

3、全局非分区索引：非分区索引和分区表1对N

创建示例：

首先创建一个分区表

createtable student

(

stuno number(5),

sname vrvhar2(10),

deptno number(5)

)

partition by hash (deptno)

(

partition part_01 tablespace A1,

partition part_02 tablespace A2

);

创建局部分区索引(1v1)：

create index ind_t on student(stuno)

local(

partition part_01 tablespace A2,

partition part_02 tablespace A1

);--local后面可以不加

创建全局分区索引(NvN)：

create index ind_t on student(stuno)

globalpartition by range(stuno)

(

partition p1 values less than(1000) tablespace A1,

partition p2 values less than(maxvalue) tablespace A2

);--只可以进行range分区

创建全局非分区索引(1vN)

createindex ind_t on student(stuno) GLOBAL;