创建高性能索引笔记

可以使用B-Tree索引的查询类型

• 全值匹配 ：和索引中的所有列进行匹配
• 匹配最左前缀 ：可只是用索引的第一列
• 匹配列前缀 ：也可以只匹配某一列的值的开头部分
• 匹配范围值 ：查找在某个范围的
• 精确匹配某一列并范围匹配另外一列 ：即第一列全批评，第二列范围匹配

B-Tree索引的一些限制

如果不是按照索引的最左列开始查询，则无法使用索引

不能跳过索引中的列，只有索引中的1、3列缺失了第二列，则只能使用索引的第一列

如果查询中有某个列的范围查询，则其右边的所有列无法使用索引进行优化查询

高性能索引的策略

• 独立的列

        ”独立的列“ 是指索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数

• 前缀索引和索引的选择性

        有时需要索引很长的字符列，这会让索引变得大且慢。一个策略是模拟哈希索引，通常还可以索引开始的部分字符，这里需要选择合适的前缀长度，使前缀的选择性达到完整列的选择性，计算方式

SELECT COUNT(DISTINCT city)/COUNT(*) FROM sakila.city_demo;

+----------------------------------------+
|COUNT(DISTINCT city)/COUNT(*)    |
+----------------------------------------+
|                                       0.0312    |
+----------------------------------------+

SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(city, 3))/COUNT(*) AS sel3,
       COUNT(DISTINCT LEFT(city, 4))/COUNT(*) AS sel4,
       COUNT(DISTINCT LEFT(city, 5))/COUNT(*) AS sel5,    
       COUNT(DISTINCT LEFT(city, 6))/COUNT(*) AS sel6,
       COUNT(DISTINCT LEFT(city, 7))/COUNT(*) AS sel7,
FROM sakila.city_demo;

+--------------------------------------------------+
|sel3      |sel4       |sel5      |sel6      |sel7       |
|0.0239  |0.0293  |0.0305  |0.0309  |0.0310  |
+-------------------------------------------------+

查询显示达到7的时候再曾经长度，提升的效果已经很小了

• 多列索引
• 选择合适的索引列顺序
• 聚簇索引，innodb的数据存储方式