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数据库索引是大多数软件编程开发程序员都需要熟练掌握的一个编程知识点，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，数据库索引应用与优化方法分享。

优化和索引

提升SELECT的好方式是使用索引。索引条目作为表数据行的指针，使得查询能够很快的定位到所要查找的数据。所有的MySQL数据类型都可以创建索引。

不必要的索引会浪费存储空间，同时也会增加数据更新成本(数据更新时，索引也相应的需要被更新)。

MySQL使用索引

索引用于快速定位特定值的表数据行。如果不使用索引，MySQL则需要从一个数据行开始查找整个数据表，直到找到要查找的数据行，表越大，查找成本越高。如果查找条件的列存在索引，那么MySQL就可以快速定位需要查找的数据位置。

大部分MySQL索引(PRIMARYKEY,UNIQUE,INDEX,andFULLTEXT)都是以B-trees形式存储。例外情况：基于R-trees的空间数据索引;MEMORY引擎的HASH索引;InnoDB的基于倒序列表的全文索引。

MySQL使用索引的操作情景：

Where条件查找。

快速排序干扰数据。使用具选择行的索引。

左前缀索引查找，如：在(col1,col2,col3)存在索引，则可以使用包括(col1),(col1,col2)及(col1,col2,col3)索引来进行查询。

联合查询，从联合表查询数据。相同类型和大小的索引列使用更加高效。例如，VARCHARandCHAR列设定大小相同时，会被认为相同类型，如VARCHAR(10)和CHAR(10)。

比较的列必须具有相同的字符类型。

查找索引列的MIN()或MAX()值。

GROUPBY或者ORDERBY使用的索引列使用相同的排序方向。

使用覆盖索引查询。

SELECTMIN(key_part2),MAX(key_part2)

FROMtbl_nameWHEREkey_part1=10;

SELECTkey_part3FROMtbl_name

WHEREkey_part1=1

索引对于小表查询，或者需要访问大部分数据的大表(此时全表扫描比较高效)作用很小。

主键优化

主键即表查询应用列。主键上有相应的索引，用于快速查询。主键要求不能为null。InnoDB引擎物理上以一种有助于快速查询的方式存储。

如果表比较大，且很重要，但是没有特别适合做主键的列，则，应该创建一个额外的列，以auto-increment方式增长，作为主键。可以作为联合查询的外键。

外键优化

如果表有很多的列，查询也有很多的组合，那么有必要将使用率较低的列划分到关联的不同表中，并使用主表主键进行关联。这样，每个小表都有个主键来提供快速查询使用，对于综合查询，可以使用相关的表进行联合查询。数据存储分布的不同及具体数据的组织形式不同，会对查询缓存需求及I/O访问产生较大影响。为了尽可能的提高性能，应该尽量减少磁盘I/O，一些具有较少列的表可以尽量一次将较多的行数据查询到内存。

列索引

常见的索引类型通常涉及单个数据列，索引以一定的数据结构存储一列的数据，这样就可以快速定位这一列的某一特定值。B-tree数据结构提供了对特定值，值列表，范围值包括=,>,≤,BETWEEN,IN等在内的条件查询的快速定位。

不同存储引擎对于但表大索引数及索引长度都有规定。所有的引擎都支持至少但表16个索引及索引总长度至少256bytes的约定。一些引擎的限制限度宽泛。

前缀索引(IndexPrefixes)

索引定义中，对于string类型列使用col_name(N)语句，可以创建只使用列前N个字符作为索引数据。只使用列前部分数据作为索引能够减少索引空间占用。例如，对于BLOB或者TEXT类型列，必须使用这种方式：

CREATETABLEtest(blob_colBLOB,INDEX(blob_col(10)));

前缀多支持使用长度为1000bytes(InnoDB多支持767bytes长度，除非另外设置innodb_large_prefix变量).

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