假设我们创建了一个名为people的表：
CREATE TABLE people [color=#66cc66]([/color] peopleid SMALLINT NOT [b]NULL[/b], name CHAR[color=#66cc66]([/color][color=#cc66cc]50[/color][color=#66cc66])[/color] NOT [b]NULL[/b] [color=#66cc66])[/color];
然后，我们完全随机把1000个不同name值插入到people表。可以看到，在数据文件中name列没有任何明确的次序。对于索引中的每一项， MySQL 在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。因此，如果我们要查找 name等于“Mike”记录的peopleid（SQL命令为 “SELECT peopleid FROM people WHERE name=\'Mike\';”）， MySQL 能够在name的索引中查找“Mike”值，然后直接转到数据文件中相应的 行，准确地返回该行的 peopleid（999）。在这个过程中， MySQL 只需处理一个行就可以返回结果。如果没有“name”列的索引， MySQL 要 扫描数据文件中的所有记录，即1000个记录！显然，需要 MySQL 处理的记录数量越少，则它完成任务的速度就越快。
索引的类型 MySQL 提供多种索引类型供选择：
[list=1][*]普通索引 这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：
[list][*]创建索引，例如 CREATE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);[*]修改表，例如 ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (列的列表);[*]创建表的时候指定索引，例如 CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );[/list][*]唯一性索引 这种索引和前面的“普通索引”基本相同，但有一个区别：索引列的所有值都只能出现一次，即必须唯一。唯一性索引可以用以下几 种方式创建：
[list][*]创建索引，例如CREATE UNIQUE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);[*]修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE [索引的名字] (列的列表);[*]创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], UNIQUE [索引的名字] (列的列表) );[/list][*]主键索引 主键是一种唯一性索引，但它必须指定为“PRIMARY KEY”。如果你曾经用过AUTO_INCREMENT类型的列，你可能已经熟悉主键之类的概念了 。主键一般在创建表的时候指定，例如“CREATE TABLE tablename ( [...], PRIMARY KEY (列的列表) ); ”。但是，我们也可以通过修改表 的方式加入主键，例如“ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); ”。每个表只能有一个主键。
[*]全文索引 MySQL 从 3.23.23 版开始支持全文索引和全文检索。在 MySQL 中，全文索引的索引类型为 FULLTEXT。全文索引可以在 VARCHAR 或者 TEXT 类型的列上创建。它可以通过 CREATE TABLE 命令创建，也可以通过 ALTER TABLE 或 CREATE INDEX 命令创建。对于大规模的数据集， 通过ALTER TABLE（或者CREATE INDEX）命令创建全文索引要比把记录插入带有全文索引的空表更快。本文下面的讨论不再涉及全文索引，要了 解更多信息，请参见 MySQL documentation。
[/list]单列索引与多列索引索引可以是单列索引，也可以是多列索引。下面我们通过具体的例子来说明这两种索引的区别。假设有这样一个 people 表：
CREATE TABLE people [color=#66cc66]([/color] peopleid SMALLINT NOT [b]NULL[/b] AUTO_INCREMENT, firstname CHAR[color=#66cc66]([/color][color=#cc66cc]50[/color][color=#66cc66])[/color] NOT [b]NULL[/b], lastname CHAR[color=#66cc66]([/color][color=#cc66cc]50[/color][color=#66cc66])[/color] NOT [b]NULL[/b], age
SMALLINT NOT [b]NULL[/b], townid SMALLINT NOT [b]NULL[/b], PRIMARY [url=http://www.php.net/key][color=#000066]KEY[/color][/url] [color=#66cc66]([/color]peopleid[color=#66cc66])[/color] [color=#66cc66])[/color];
这个数据片段中有四个名字为“Mikes”的人（其中两个姓Sullivans，两个姓McConnells），有两个年龄为17岁的人，还有一个名字与众不同的Joe Smith。
这个表的主要用途是根据指定的用户姓、名以及年龄返回相应的peopleid。例如，我们可能需要查找姓名为 Mike Sullivan、年龄17岁用户的peopleid（SQL命令为SELECT peopleid FROM people WHERE firstname=\'Mike\' AND lastname=\'Sullivan\' AND age=17;）。由于我们不想让 MySQL 每次执行查询就去扫描整个表，这里需要考虑运用索引。
首先，我们可以考虑在单个列上创建索引，比如firstname、lastname或者age列。如果我们创建 firstname列的索引（ALTER TABLE people ADD INDEX firstname (firstname);）， MySQL 将通过这个索引迅速把搜索范围限制到那些firstname=\'Mike\'的记录，然后再在这个“中间结果集”上进行其他条件的搜索：它首先排除那些lastname不等于“Sullivan”的记录，然后排除那些age不等于17的记录。当记录满足所有搜索条件之后， MySQL 就返回最终的搜索结果。
由于建立了firstname列的索引，与执行表的完全扫描相比， MySQL 的效率提高了很多，但我们要求 MySQL 扫描的记录数量仍旧远远超过了实际所需要的。虽然我们可以删除firstname列上的索引，再创建lastname或者age列的索引，但总地看来，不论在哪个列上创建索引搜索效率仍旧相似。
为了提高搜索效率，我们需要考虑运用多列索引。如果为firstname、lastname和age这三个列创建一个多列索引， MySQL 只需一次检索就能够找出正确的结果！下面是创建这个多列索引的SQL命令：
ALTER TABLE people ADD INDEX fname_lname_age [color=#66cc66]([/color]firstname,lastname,age[color=#66cc66])[/color];
由于索引文件以B-树格式保存， MySQL 能够立即转到合适的firstname，然后再转到合适的lastname，最后转到合适的age。在没有扫描数据文件任何一个记录的情况下， MySQL 就正确地找出了搜索的目标记录！
那么，如果在firstname、lastname、age这三个列上分别创建单列索引，效果是否和创建一个 firstname、lastname、age的多列索引一样呢？答案是否定的，两者完全不同。当我们执行查询的时候， MySQL 只能使用一个索引。如果你有三个单列的索引， MySQL 会试图选择一个限制最严格的索引。但是，即使是限制最严格的单列索引，它的限制能力也肯定远远低于firstname、 lastname、age这三个列上的多列索引。
最左前缀多列索引还有另外一个优点，它通过称为最左前缀（Leftmost Prefixing）的概念体现出来。继续考虑前面的例子，现在我们有一个 firstname、lastname、age列上的多列索引，我们称这个索引为fname_lname_age。当搜索条件是以下各种列的组合时， MySQL 将使用 fname_lname_age索引：
[list=1][*]firstname，lastname，age[*]firstname，lastname[*]firstname[/list]从另一方面理解，它相当于我们创建了(firstname，lastname，age)、(firstname，lastname)以及(firstname)这些列组合上的索引。下面这些查询都能够使用这个fname_lname_age索引：
SELECT peopleid FROM people WHERE firstname=\[color=#ff0000]'Mike[b]\'[/b] AND lastname=[b]\'[/b]Sullivan[b]\'[/b] AND age=[b]\'[/b]17[b]\'[/b]; SELECT peopleid FROM people
WHERE firstname=[b]\'[/b]Mike[b]\'[/b] AND lastname=[b]\'[/b]Sullivan[b]\'[/b]; SELECT peopleid FROM people WHERE firstname=[b]\'[/b]Mike[b]\'[/b]; The following
queries cannot use the index at all: SELECT peopleid FROM people WHERE lastname=[b]\'[/b]Sullivan[b]\'[/b]; SELECT peopleid FROM people
WHERE age=[b]\'[/b]17[b]\'[/b]; SELECT peopleid FROM people WHERE lastname=[b]\'[/b]Sullivan[b]\'[/b] AND age=[b]\'[/b]17[b]\'[/b];[/color]
选择索引列在性能优化过程中，选择在哪些列上创建索引是最重要的步骤之一。可以考虑使用索引的主要有两种类型的列：在WHERE子句中出现的列，
在join子句中出现的列。请看下面这个查询：
SELECT age [color=#808080][i]## 不使用索引 FROM people WHERE firstname=\'Mike\' ## 考虑使用索引 AND lastname=\'Sullivan\' ## 考虑使用索引[/i][/color]
这个查询与前面的查询略有不同，但仍属于简单查询。由于age是在SELECT部分被引用， MySQL 不会用它来限制列选择操作。因此，对于这个查询来说，创建age列的索引没有什么必要。下面是一个更复杂的例子：
SELECT people.age, [color=#808080][i]##不使用索引 town.name ##不使用索引 FROM people LEFT JOIN town ON people.townid=town.townid ##考虑使用索引 [/i][/color]
WHERE firstname=\[color=#ff0000]'Mike[b]\'[/b] ##考虑使用索引 AND lastname=[b]\'[/b]Sullivan[b]\'[/b] ##考虑使用索引[/color]
与前面的例子一样，由于firstname和lastname出现在WHERE子句中，因此这两个列仍旧有创建索引的必要。除此之外，由于town表的townid 列出现在join子句中，因此我们需要考虑创建该列的索引。 [p]那么，我们是否可以简单地认为应该索引WHERE子句和join子句中出现的每一个列呢？差不多如此，但并不完全。我们还必须考虑到对列进 行比较的操作符类型。 MySQL 只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=， BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE。可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一个操作数不是以通配符（%或者_）开头的情形。例如， “SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE \'Mich%\';”这个查询将使用索引，但“SELECT peopleid FROM people WHERE firstname LIKE \'%ike\';”这个查询不会使用索引。
分析索引效率现在我们已经知道了一些如何选择索引列的知识，但还无法判断哪一个最有效。 MySQL 提供了一个内建的SQL命令帮助我们完成这个任务，这就是EXPLAIN命令。EXPLAIN命令的一般语法是：EXPLAIN <SQL命令>。你可以在 MySQL 文档找到有关该命令的更多说明。下面是一个例子：
EXPLAIN SELECT peopleid FROM people WHERE firstname=\[color=#ff0000]'Mike[b]\'[/b] AND lastname=[b]\'[/b]Sullivan[b]\'[/b] AND age=[b]\'[/b]17[b]\'[/b];[/color]
这个命令将返回下面这种分析结果：
table type possible_keys [url=http://www.php.net/key][color=#000066]key[/color][/url] key_len ref rows Extra
people ref fname_lname_age fname_lname_age [color=#cc66cc]102[/color] const,const,const [color=#cc66cc]1[/color] Where used
下面我们就来看看这个 EXPLAIN 分析结果的含义。
[list][*]table：这是表的名字。[*]type：连接操作的类型。[/list]下面是 MySQL 文档关于ref连接类型的说明：
“对于每一种与另一个表中记录的组合， MySQL 将从当前的表读取所有带有匹配索引值的记录。如果连接操作只使用键的最左前缀，或者如果键不是UNIQUE或PRIMARY KEY类型（换句话说，如果连接操作不能根据键值选择出唯一行），则 MySQL 使用ref连接类型。如果连接操作所用的键只匹配少量的记录，则ref是一种好的连接类型。”
在本例中，由于索引不是UNIQUE类型，ref是我们能够得到的最好连接类型。
如果EXPLAIN显示连接类型是“ALL”，而且你并不想从表里面选择出大多数记录，那么 MySQL 的操作效率将非常低，因为它要扫描整个表。你可以加入更多的索引来解决这个问题。预知更多信息，请参见 MySQL 的手册说明。
[list][*]possible_keys： 可能可以利用的索引的名字。这里的索引名字是创建索引时指定的索引昵称；如果索引没有昵称，则默认显示的是索引中第一个列的名字（在本例中，它是“firstname”）。默认索引名字的含义往往不是很明显。
[*]Key： 它显示了 MySQL 实际使用的索引的名字。如果它为空（或NULL），则 MySQL 不使用索引。
[*]key_len： 索引中被使用部分的长度，以字节计。在本例中，key_len是102，其中firstname占50字节，lastname占50字节，age占2字节。如果 MySQL 只使用索引中的firstname部分，则key_len将是50。
[*]ref： 它显示的是列的名字（或单词“const”）， MySQL 将根据这些列来选择行。在本例中， MySQL 根据三个常量选择行。
[*]rows： MySQL 所认为的它在找到正确的结果之前必须扫描的记录数。显然，这里最理想的数字就是1。
[*]Extra： 这里可能出现许多不同的选项，其中大多数将对查询产生负面影响。在本例中， MySQL 只是提醒我们它将用WHERE子句限制搜索结果集。
[/list]索引的缺点到目前为止，我们讨论的都是索引的优点。事实上，索引也是有缺点的。
首先，索引要占用磁盘空间。通常情况下，这个问题不是很突出。但是，如果你创建每一种可能列组合的索引，索引文件体积的增长速度将远远超过数据文件。如果你有一个很大的表，索引文件的大小可能达到操作系统允许的最大文件限制。
第二，对于需要写入数据的操作，比如DELETE、UPDATE以及INSERT操作，索引会降低它们的速度。这是因为 MySQL 不仅要把改动数据写入数据文件，而且它还要把这些改动写入索引文件。
结束语在大型数据库中，索引是提高速度的一个关键因素。不管表的结构是多么简单，一次500000行的表扫描操作无论如何不会快。如 果你的网站上也有这种大规模的表，那么你确实应该花些时间去分析可以采用哪些索引，并考虑是否可以改写查询以优化应用。要了解更多信 息，请参见 MySQL manual。另外注意，本文假定你所使用的 MySQL 是3.23版，部分查询不能在3.22版 MySQL 上执行。
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