創(chuàng)建索引(關于mysql建立索引需要注意的幾點事項)
1.關于mysql建立索引需要注意的幾點事項
1.索引不存儲null值。
更準確的說，單列索引不存儲null值，復合索引不存儲全為null的值。索引不能存儲Null，所以對這列采用is null條件時，因為索引上根本沒Null值，不能利用到索引，只能全表掃描。
為什么索引列不能存Null值？將索引列值進行建樹，其中必然涉及到諸多的比較操作。Null值的特殊性就在于參與的運算大多取值為null。
這樣的話，null值實際上是不能參與進建索引的過程。也就是說，null值不會像其他取值一樣出現(xiàn)在索引樹的葉子節(jié)點上。
2.不適合鍵值較少的列（重復數據較多的列）。假如索引列TYPE有5個鍵值，如果有1萬條數據，那么 WHERE TYPE = 1將訪問表中的2000個數據塊。
再加上訪問索引塊，一共要訪問大于200個的數據塊。如果全表掃描，假設10條數據一個數據塊，那么只需訪問1000個數據塊，既然全表掃描訪問的數據塊少一些，肯定就不會利用索引了。
3.前導模糊查詢不能利用索引（like '%XX'或者like '%XX%'）假如有這樣一列code的值為'AAA','AAB','BAA','BAB' ，如果where code like '%AB'條件，由于前面是模糊的，所以不能利用索引的順序，必須一個個去找，看是否滿足條件。這樣會導致全索引掃描或者全表掃描。
如果是這樣的條件where code like 'A % '，就可以查找CODE中A開頭的CODE的位置，當碰到B開頭的數據時，就可以停止查找了，因為后面的數據一定不滿足要求。這樣就可以利用索引了。
4.MySQL主要提供2種方式的索引：B-Tree索引，Hash索引。B樹索引具有范圍查找和前綴查找的能力，對于有N節(jié)點的B樹，檢索一條記錄的復雜度為O(LogN)。
相當于二分查找。哈希索引只能做等于查找，但是無論多大的Hash表，查找復雜度都是O(1)。
顯然，如果值的差異性大，并且以等值查找（=、、in）為主，Hash索引是更高效的選擇，它有O(1)的查找復雜度。如果值的差異性相對較差，并且以范圍查找為主，B樹是更好的選擇，它支持范圍查找。
2.數據庫索引的注意事項
索引是建立在數據庫表中的某些列的上面。在創(chuàng)建索引的時候，應該考慮在哪些列上可以創(chuàng)建索引，在哪些列上不能創(chuàng)建索引。一般來說，應該在這些列上創(chuàng)建索引：
在經常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
在作為主鍵的列上，強制該列的唯一性和組織表中數據的排列結構；
在經常用在連接的列上，這些列主要是一些外鍵，可以加快連接的速度；在經常需要根據范圍進行搜索的列上創(chuàng)建索引，因為索引已經排序，其指定的范圍是連續(xù)的；
在經常需要排序的列上創(chuàng)建索引，因為索引已經排序，這樣查詢可以利用索引的排序，加快排序查詢時間；
在經常使用在WHERE子句中的列上面創(chuàng)建索引，加快條件的判斷速度。
同樣，對于有些列不應該創(chuàng)建索引。一般來說，不應該創(chuàng)建索引的這些列具有下列特點：
第一，對于那些在查詢中很少使用或者參考的列不應該創(chuàng)建索引。這是因為，既然這些列很少使用到，因此有索引或者無索引，并不能提高查詢速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系統(tǒng)的維護速度和增大了空間需求。
第二，對于那些只有很少數據值的列也不應該增加索引。這是因為，由于這些列的取值很少，例如人事表的性別列，在查詢的結果中，結果集的數據行占了表中數據行的很大比例，即需要在表中搜索的數據行的比例很大。增加索引，并不能明顯加快檢索速度。
第三，對于那些定義為text, image和bit數據類型的列不應該增加索引。這是因為，這些列的數據量要么相當大，要么取值很少，不利于使用索引。
第四，當修改性能遠遠大于檢索性能時，不應該創(chuàng)建索引。這是因為，修改性能和檢索性能是互相矛盾的。當增加索引時，會提高檢索性能，但是會降低修改性能。當減少索引時，會提高修改性能，降低檢索性能。因此，當修改操作遠遠多于檢索操作時，不應該創(chuàng)建索引。
3.關于mysql建立索引需要注意的幾點事項
1.索引不存儲null值。
更準確的說，單列索引不存儲null值，復合索引不存儲全為null的值。索引不能存儲Null，所以對這列采用is null條件時，因為索引上根本沒Null值，不能利用到索引，只能全表掃描。
為什么索引列不能存Null值？
將索引列值進行建樹，其中必然涉及到諸多的比較操作。Null值的特殊性就在于參與的運算大多取值為null。這樣的話，null值實際上是不能參與進建索引的過程。也就是說，null值不會像其他取值一樣出現(xiàn)在索引樹的葉子節(jié)點上。
2.不適合鍵值較少的列（重復數據較多的列）。
假如索引列TYPE有5個鍵值，如果有1萬條數據，那么 WHERE TYPE = 1將訪問表中的2000個數據塊。
再加上訪問索引塊，一共要訪問大于200個的數據塊。
如果全表掃描，假設10條數據一個數據塊，那么只需訪問1000個數據塊，既然全表掃描訪問的數據塊少一些，肯定就不會利用索引了。
3.前導模糊查詢不能利用索引（like '%XX'或者like '%XX%'）
假如有這樣一列code的值為'AAA','AAB','BAA','BAB' ，如果where code like '%AB'條件，由于前面是模糊的，所以不能利用索引的順序，必須一個個去找，看是否滿足條件。這樣會導致全索引掃描或者全表掃描。如果是這樣的條件where code like 'A % '，就可以查找CODE中A開頭的CODE的位置，當碰到B開頭的數據時，就可以停止查找了，因為后面的數據一定不滿足要求。這樣就可以利用索引了。
4.MySQL主要提供2種方式的索引：B-Tree索引，Hash索引。
B樹索引具有范圍查找和前綴查找的能力，對于有N節(jié)點的B樹，檢索一條記錄的復雜度為O(LogN)。相當于二分查找。
哈希索引只能做等于查找，但是無論多大的Hash表，查找復雜度都是O(1)。
顯然，如果值的差異性大，并且以等值查找（=、<；、>；、in）為主，Hash索引是更高效的選擇，它有O(1)的查找復雜度。
如果值的差異性相對較差，并且以范圍查找為主，B樹是更好的選擇，它支持范圍查找。
4.索引的注意事項
并非所有的數據庫都以相同的方式使用索引。
作為通用規(guī)則，只有當經常查詢索引列中的數據時，才需要在表上創(chuàng)建索引。索引占用磁盤空間，并且降低添加、刪除和更新行的速度。
在多數情況下，索引用于數據檢索的速度優(yōu)勢大大超過它的不足之處。但是，如果應用程序非常頻繁地更新數據或磁盤空間有限，則可能需要限制索引的數量。
可以基于數據庫表中的單列或多列創(chuàng)建索引。多列索引使您可以區(qū)分其中一列可能有相同值的行。
如果經常同時搜索兩列或多列或按兩列或多列排序時，索引也很有幫助。例如，如果經常在同一查詢中為姓和名兩列設置判據，那么在這兩列上創(chuàng)建多列索引將很有意義。
確定索引的有效性：檢查查詢的 WHERE 和 JOIN 子句。在任一子句中包括的每一列都是索引可以選擇的對象。
對新索引進行試驗以檢查它對運行查詢性能的影響。考慮已在表上創(chuàng)建的索引數量。
最好避免在單個表上有很多索引。檢查已在表上創(chuàng)建的索引的定義。
最好避免包含共享列的重疊索引。檢查某列中唯一數據值的數量，并將該數量與表中的行數進行比較。
比較的結果就是該列的可選擇性，這有助于確定該列是否適合建立索引，如果適合，確定索引的類型。
