唯一约束和唯一索引，都可以实现列数据的唯一，列值可以有null。
唯一约束自动创建不独立的唯一索引：创建唯一约束，会自动创建一个同名的唯一索引，该索引不能单独删除，删除约束会自动删除索引。唯一约束是通过唯一索引来实现数据的唯一。
创建一个唯一索引，这个索引就是独立，可以单独删除。
如果一个列上想有约束和索引，且两者可以单独的删除。可以先建唯一索引，再建同名的唯一约束。
外键必须是唯一约束：如果表的一个字段，要作为另外一个表的外键，这个字段必须有唯一约束（或是主键），如果只是有唯一索引，就会报错。

1.1.3. 主键索引（唯一非空）

主键索引就是一种特殊的唯一性索引，在唯一索引的基础上增加了不为空的约束，也就是NOTNULL+UNIQUE，一张表最多只有一个主键索引。

这是由主键索引的物理实现方式决定的，因为数据存储在文件中只能按照一种顺序进行存储。

1.1.4. 单列索引

在表中的单个字段上创建索引。单列索引只根据该字段进行索引。单列索引可以是普通索引，也可以是唯一性索引，还可以是全文索引。只要保证该索引只对应一个字段即可。一个表可以有多个单列索引。

1.1.5. 多列(组合、联合)索引

多列索引是在表的多个字段组合上创建一个索引。该索引指向创建时对应的多个字段，可以通过这几个字段进行查询，但是只有查询条件中使用了这些字段中的第一个字段时才会被使用。例如，在表中的字段id、name和gender上建立一个多列索引idx_id_name_gender，只有在查询条件中使用了字段id时该索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合。

最左前缀集合：指的是由多个列组成的联合索引，在查询时只会使用最左边的几个列进行索引查询。具体来说，如果一个联合索引包含了列A、B和C三列，那么MySQL只能使用A、A+B或者A+B+C这三种方式进行查询。而不能仅仅使用B或者C列进行查询。

1.1.6. 全文索引

全文索引(也称全文检索)是目前搜索引擎使用的一种关键技术。它能够利用[分词术]等多种算法智能分析出文本文字中关键词的频率和重要性，然后按照一定的算法规则智能地筛选出我们想要的搜索结果。全文索引非常适合大型数据集，对于小的数据集，它的用处比较小。

使用参数FULLTEXT可以设置索引为全文索引。在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值。全文索引只能创建在CHAR、VARCHAR或TEXT类型及其系列类型的字段上，查询数据量较大的字符串类型的字段时，使用全文索引可以提高查询速度。例如，表student的字段information是TEXT类型该字段包含了很多文字信息。在字段information上建立全文索引后，可以提高查询字段information的速度.

全文索引典型的有两种类型:自然语言的全文索引和布尔全文索引

自然语言搜索引擎将计算每一个文档对象和查询的相关度。这里，相关度是基于匹配的关键词的个数，以及关键词在文档中出现的次数。在整个索引中出现次数越少的词语，匹配时的相关度就越高。相反，非常常见的单词将不会被搜索，如果一个词语的在超过50%的记录中都出现了，那么自然语言的搜索将不会搜索这类词语。

MySQL数据库从3.23.23版开始支持全文索引，但MySQL5.6.4以前只有Myisam支持，5.6.4版本以后innodb才支持，但是官方版本不支持中文分词，需要第三方分词插件。在5.7.6版本，MySQL内置了ngram全文解析器，用来支持亚洲语种的分词。测试或使用全文索引时，要先看一下自己的MySQL版本、存储引擎和数据类型是否支持全文索引。

随着大数据时代的到来，关系型数据库应对全文索引的需求已力不从心，逐渐被solrElasticSearch等专门的搜索引擎所替代。

1.1.7. 空间索引（不常用）

使用参数SPATIAL可以设置索引为空间索引。空间索引只能建立在空间数据类型上，这样可以提高系统获取空间数据的效率。MySQL中的空间数据类型包括GEOMETRY、POINT、LINESTRING和POLYGON等。目前只有MyISAM存储引擎支持空间检索，而且索引的字段不能为空值。对于初学者来说，这类索引很少会用到。

小结：不同的存储引擎支持的索引类型也不一样

InnoDB：支持B-tree、Full-text等索引，不支持Hash索引；MyISAM：支持B-tree、Full-text等索引，不支持Hash索引；Memory：支持B-tree、Hash等索引，不支持Full-text索引NDB：支持Hash索引，不支持B-tree、Full-text等索引；Archive：不支持B-tree、Hash、Full-text等索引；

1.2 创建表的时候创建索引

MySQL支持多种方法在单个或多个列上创建索引: 在创建表的定义语句 CREATE TABLE 中指定索引列，使用ALTER TABLE语句在存在的表上创建索引，或者使用CREATE INDEX语句在已存在的表上添加索引。

1.2.1 约束字段会隐式自动创建索引

使用CREATE TABLE创建表时，除了可以定义列的数据类型外，还可以定义主键约束、外键约束或者唯一性约束而不论创建哪种约束，在定义约束的同时相当于在指定列上创建了一个索引。

例如下面部门员工表的主键、唯一字段都隐式的创建了索引：


CREATE TABLE dept(
    dept_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,    #主键会自动创建主键索引
    dept_name VARCHAR(20)
);
CREATE TABLE emp(
    emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    emp_name VARCHAR(20) UNIQUE,    #唯一约束会自动创建唯一索引
    dept_id INT,
    CONSTRAINT emp_dept_id_fk FOREIGN KEY(dept_id) REFERENCES dept(dept_id)
);

1.2.1 显式、创建表的时候创建索引


CREATE TABLE 表名 [字段名 字段类型]
[UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY] [索引名] (字段名 [length]) [ASC |
DESC]

UNIQUE 、FULLTEXT 和SPATIAL 为可选参数，分别表示唯一索引、全文索引和空间索引；
INDEX 与KEY 为同义词，两者的作用相同，用来指定创建索引；
index_name 指定索引的名称，为可选参数，如果不指定，那么MySQL默认col_name为索引名；
col_name 为需要创建索引的字段列，该列必须从数据表中定义的多个列中选择；
length 为可选参数，表示索引的长度，只有字符串类型的字段才能指定索引长度；
ASC 或DESC 指定升序或者降序的索引值存储。

1. 创建普通索引

在book表中的year_publication字段上建立普通索引，SQL语句如下：


CREATE TABLE book(
    book_id INT ,
    book_name VARCHAR(100),
    authors VARCHAR(100),
    info VARCHAR(100) ,
    comment VARCHAR(100),
    year_publication YEAR,    #被索引的字段
    INDEX(year_publication)    #普通索引，不附加任何限制条件；不指定索引名，那么默认字段名为索引名；
);

2. 创建唯一索引


CREATE TABLE test1(
id INT NOT NULL,    #被索引的字段
name varchar(30) NOT NULL,    
UNIQUE INDEX uk_idx_id(id)    #索引的值必须是唯一的，但允许有空值。
);

3. 主键索引

设定为主键后数据库会自动建立索引，innodb为聚簇索引，语法：

随表一起建索引：


CREATE TABLE student (
id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,    #被索引字段
student_no VARCHAR(200),
student_name VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id)    #主键索引，唯一不为空
);

删除主键索引：


ALTER TABLE student
drop PRIMARY KEY ;

修改主键索引：必须先删除掉(drop)原索引，再新建(add)索引

4. 创建单列索引


CREATE TABLE test2(
id INT NOT NULL,
name CHAR(50) NULL,
INDEX single_idx_name(name(20))
);

5. 创建组合索引

在表中的id、name和age字段上建立组合索引


CREATE TABLE test3(
id INT(11) NOT NULL,
name CHAR(30) NOT NULL,
age INT(11) NOT NULL,
info VARCHAR(255),
INDEX multi_idx(id,name,age)
);

6. 创建全文索引

在表中的info字段上建立全文索引


CREATE TABLE test4(
id INT NOT NULL,
name CHAR(30) NOT NULL,
age INT NOT NULL,
info VARCHAR(255),
FULLTEXT INDEX futxt_idx_info(info)
) ENGINE=MyISAM;    #在MySQL5.7及之后版本中可以不指定最后的ENGINE了，因为在此版本中InnoDB支持全文索引。

给title和body字段添加全文索引


CREATE TABLE articles (
id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
title VARCHAR (200),
body TEXT,
FULLTEXT index (title, body)
) ENGINE = INNODB ;

演示全文索引查询：


CREATE TABLE `papers` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`title` varchar(200) DEFAULT NULL,
`content` text,
PRIMARY KEY (`id`),
FULLTEXT KEY `title` (`title`,`content`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

全文索引用match+against方式查询：

SELECT * FROM papers WHERE MATCH(title,content) AGAINST (‘查询字符串’);

回顾like方式的的查询：

SELECT * FROM papers WHERE content LIKE ‘%查询字符串%’;

注意点

1. 使用全文索引前，搞清楚版本支持情况；
2. 全文索引比 like + % 快 N 倍，但是可能存在精度问题；
3. 如果需要全文索引的是大量数据，建议先添加数据，再创建索引。

1.3 在已经存在的表上创建索引

在已经存在的表中创建索引可以使用ALTER TABLE语句或者CREATE INDEX语句。

方法一： 使用ALTER TABLE语句创建索引 ALTER TABLE语句创建索引的基本语法如下：


ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY]
[index_name] (col_name[length],...) [ASC | DESC]

方法二（推荐）：使用CREATE INDEX创建索引 CREATE INDEX语句可以在已经存在的表上添加索引，在MySQL中，CREATE INDEX被映射到一个ALTER TABLE语句上，基本语法结构为：


CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX index_name
ON table_name (col_name[length],...) [ASC | DESC]

示例：在学生表上，给年纪、班级字段创建联合索引
CREATE INDEX idx_age_classid ON student(age,classId);

1.4 删除索引

1. 使用ALTER TABLE删除索引 ALTER TABLE删除索引的基本语法格式如下：

ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;

2. 使用DROP INDEX语句删除索引 DROP INDEX删除索引的基本语法格式如下：

DROP INDEX index_name ON table_name;

提示

删除表中的列时，如果要删除的列为索引的组成部分，则该列也会从索引中删除。如果组成
索引的所有列都被删除，则整个索引将被删除。

1.5 查看索引

SHOW INDEX FROM student;

只有主键索引：

创建联合索引并查看：


CREATE INDEX idx_age_classid_name ON student(age,classId,name);
SHOW INDEX FROM student;

二、MySQL8.0索引新特性

2.1 支持降序索引

创建降序的外键索引：

CREATE TABLE ts1(a int,b int,index idx_a_b(a,b desc));

在MySQL 8.0版本中查看数据表ts1的结构，可以发现是降序，结果如下：

在MySQL 5.7版本中查看数据表ts1的结构，索引仍然是默认的升序，结果如下：

2.2 隐藏索引

在MySQL 5.7版本及之前，只能通过显式的方式删除索引。此时，如果发现删除索引后出现错误，又只能通过显式创建索引的方式将删除的索引创建回来。如果数据表中的数据量非常大，或者数据表本身比较大，这种操作就会消耗系统过多的资源，操作成本非常高。

将待删除的索引设置为隐藏索引，mysql确认删除索引后不会出错后再彻底删除索引。

从MySQL 8.x开始支持隐藏索引（invisible indexes），只需要将待删除的索引设置为隐藏索引，使查询优化器不再使用这个索引（即使使用force index（强制使用索引），优化器也不会使用该索引），确认将索引设置为隐藏索引后系统不受任何影响，就可以彻底删除索引。这种通过先将索引设置为隐藏索引，再删除索引的方式就是软删除。


ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name INVISIBLE; #切换成隐藏索引
ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name VISIBLE; #切换成非隐藏索引

三、索引的设计原则

3.1 适合创建索引的情况

3.1.1 简洁版

唯一特性的字段，适合创建索引
频繁作为where条件的字段，适合创建索引
经常分组或排序查询的字段，适合创建索引
增改语句的查询条件字段，适合创建索引
DISTINCT字段，适合创建索引
多表连接时，连接表数量别超过3张，where字段和连接字段，适合创建索引
数据范围越小的字段，越适合创建索引
很长的varchar字段，适合创建前缀索引
区分度高的字段，适合作为索引
联合索引，将频繁查询的列放到左侧
多个字段都要创建索引时，联合索引优于单值索引
单张表索引数建议别超过6个

3.1.2 详细版

1. 唯一特性的字段，适合创建索引

业务上具有唯一特性（例如唯一约束、主键约束）的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。（来源：Alibaba）

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。

2. 频繁作为where条件的字段，适合创建索引

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。

3. 经常分组或排序查询的字段，适合创建索引

本身索引就已经排好序了，而且B+树叶节点一起组成双向链表，很适合范围查询。很适合建立索引。

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联合索引。

4. 增改语句的查询条件字段，适合创建索引

UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列。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。

5.DISTINCT字段，适合创建索引

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。因为索引会对数据按照某种顺序进行排序，排序后再去重会快很多。

SELECT DISTINCT 字段列表 FROM 表名;

6. 多表连接时，连接表数量别超过3张，where字段和连接字段适合创建索引

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。

7. 数据范围越小的字段，越适合创建索引

我们这里所说的类型大小指的就是该类型表示的数据范围的大小。

我们在定义表结构的时候要显式的指定列的类型，以整数类型为例，有TINYINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT等，它们占用的存储空间依次递增，能表示的整数范围当然也是依次递增。如果我们想要对某个整数列建立索引的话，在表示的整数范围允许的情况下，尽量让索引列使用较小的类型，比如我们能使用INT就不要使用BIGINT，能使用MEDIUMINT就不要使用INT。这是因为:

数据类型越小，在查询时进行的比较操作越快

数据类型越小，索引占用的存储空间就越少，在一个数据页内就可以放下更多的记录，从而减少磁盘I/0带来的性能损耗，也就意味着可以把更多的数据页缓存在内存中，从而加快读写效率。

这个建议对于表的主键来说更加适用，因为不仅是聚簇索引中会存储主键值，其他所有的二级索引的节点处都会存储一份记录的主键值，如果主键使用更小的数据类型，也就意味着节省更多的存储空间和更高效的I/0。

8. 很长的varchar字段，适合创建前缀索引

假设我们的字符串很长，那存储一个字符串就需要占用很大的存储空间。在我们需要为这个字符串列建立索引时，那就意味着在对应的B+树中有这么两个问题:

B+树索引中的记录需要把该列的完整字符串存储起来，更费时。而且字符串越长，在索引中占用的存储空间越大；

如果B+树索引中索引列存储的字符串很长，那在做字符串比较时会占用更多的时间。我们可以通过截取字符串区分度高的前缀子串建立索引，这个就叫前缀索引。这样在查找记录时虽然不能精确的定位到记录的位置，但是能定位到相应前缀所在的位置，然后根据前缀相同的记录的主键值回表查询完整的字符串值。既节约空间，又减少了符串的比较时间，还大体能解决排序的问题。

计算区分度度：

count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)

left()函数用于取字符串前缀。

案例：

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
create table shop(address varchar(120) not null);
alter table shop add index(address(12));
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。

计算不同的长度的区分性，通过区分度判断
完整字段在全部数据中的选择度：
select count(distinct address) / count(*) from shop;
通过不同长度去计算，与全表的选择性对比：
count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)

索引列前缀对排序的影响：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。

9. 区分度高的字段，适合作为索引

10. 联合索引，将频繁查询的列放到左侧

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。

11. 多个字段都要创建索引时，联合索引优于单值索引

12.单张表索引数建议别超过6个

在实际工作中，我们也需要注意平衡，索引的数目不是越多越好。我们需要限制每张表上的索引数量，建议单张表索引数量不超过6个。原因:

- 每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大

- 索引会影响INSERT、DELETE、UPDATE等语句的性能，因为表中的数据更改的同时，索引也会进行调整和更新，会造成负担。

- 优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，会增加MySQL优化器生成执行计划时间，降低查询性能.

3.2 不适合创建索引的情况

1. 在where中使用不到的字段，不要设置索引

2. 数据量小的表，不要设置索引

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。

3. 有大量重复数据的列上，不要设置索引

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100万数据量的学生表，只有10个男生，其他都是女生，性别字段就别设置索引。

4. 经常更新的表，不要创建过多索引

第一层含义:频繁更新的字段不一定要创建索引。因为更新数据的时候，也需要更新索引，如果索引太多，在更新索引的时候也会造成负担，从而影响效率。

第二层含义:避免对经常更新的表创建过多的索引，并且索引中的列尽可能少。此时，虽然提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度。

5. 不建议用无序的值作为索引

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。

6. 删除很少使用的索引

表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。

7. 不要定义冗余或重复的索引

冗余索引示例：个人信息表，联合索引最左边字段不需再创建索引


CREATE TABLE person_info(
    id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    birthday DATE NOT NULL,
    phone_number CHAR(11) NOT NULL,
    country varchar(100) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id),
    KEY idx_name_birthday_phone_number (name(10), birthday, phone_number),
    KEY idx_name (name(10))
);

我们知道，通过idx_name_birthday_phone_number 联合索引就可以对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。

重复索引示例：

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：


CREATE TABLE repeat_index_demo (
    col1 INT PRIMARY KEY,
    col2 INT,
    UNIQUE uk_idx_c1 (col1),
    INDEX idx_c1 (col1)
);

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。

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