MYSQL创建表的时候如何加“索引”？

兄弟，primary key是主键，每个表只能有一个主键，而且数据是唯一的。\x0d\x0a可以这样写：\x0d\x0aCREATE TABLE IF NOT EXISTS `".$ctb_name."` (\x0d\x0a `id` INT(9) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,\x0d\x0a `keyid` VARCHAR(20) NOT NULL,\x0d\x0a `key` VARCHAR(20) NOT NULL,\x0d\x0a `stauts` BOOL NOT NULL DEFAULT'0'，\x0d\x0aindex `idx_status`(`status`)\x0d\x0a )ENGINE = MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8;\x0d\x0a不过，status是bool类型的字段，只有true和false，区分度太低，没有必要加索引。\x0d\x0a\x0d\x0a索引目的是为了使查询更快，区分度小的时候不如全表扫描。

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mysql之字符串字段添加索引

字符串创建索引方式：

1、直接创建完整索引，比较占用空间。

2、创建前缀索引，节省空间，但会增加查询扫描次数，并且不能使用覆盖索引。

3、倒序存储，在创建前缀索引，用于绕过字符串本身前缀的却分度不够的问题。

4、创建hash字段索引，查询性能稳定，有额外的存储和计算消耗。

倒序存储和hash字段索引都不支持范围查询。倒序存储的字段上创建的所有是按照倒序字符串的方式排序的。hash字段的方式也只能支持等值查询。

mysql alter table SUser add index index1(email); :包含了每个记录的整个字符串

或

mysql alter table SUser add index index2(email(6)); :-对于每个记录只取前6个字节

全字段索引操作流程

使用的是 index1（即 email 整个字符串的索引结构），执行顺序是这样的：

1、从 index1 索引树找到满足索引值是’ zhangssxyz@xxx.com ’的这条记录，取得 ID2 的值；

2、到主键上查到主键值是 ID2 的行，判断 email 的值是正确的，将这行记录加入结果集；

3、取 index1 索引树上刚刚查到的位置的下一条记录，发现已经不满足 email=' zhangssxyz@xxx.com ’的条件了，循环结束。

前缀字段索引操作流程

如果使用的是 index2（即 email(6) 索引结构），执行顺序是这样的：

1、从 index2 索引树找到满足索引值是’zhangs’的记录，找到的第一个是 ID1；

2、到主键上查到主键值是 ID1 的行，判断出 email 的值不是’ zhangssxyz@xxx.com ’，这行记录丢弃；

3、取 index2 上刚刚查到的位置的下一条记录，发现仍然是’zhangs’，取出 ID2，再到 ID 索引上取整行然后判断，这次值对了，将这行记录加入结果集；

4、重复上一步，直到在 idxe2 上取到的值不是’zhangs’时，循环结束。

倒序查询和hash字段的区别

它们的区别，主要体现在以下三个方面：

1、从占用的额外空间来看，倒序存储方式在主键索引上，不会消耗额外的存储空间，而 hash 字段方法需要增加一个字段。当然，倒序存储方式使用 4 个字节的前缀长度应该是不够的，如果再长一点，这个消耗跟额外这个 hash 字段也差不多抵消了。

2、在 CPU 消耗方面，倒序方式每次写和读的时候，都需要额外调用一次 reverse 函数，而 hash 字段的方式需要额外调用一次 crc32() 函数。如果只从这两个函数的计算复杂度来看的话，reverse 函数额外消耗的 CPU 资源会更小些。

3、从查询效率上看，使用 hash 字段方式的查询性能相对更稳定一些。因为 crc32 算出来的值虽然有冲突的概率，但是概率非常小，可以认为每次查询的平均扫描行数接近 1。而倒序存储方式毕竟还是用的前缀索引的方式，也就是说还是会增加扫描行数。

Mysql建立索引经验

在实际开发中使用数据库时，难免会遇到一些大表数据，对这些数据进行查询时，有时候SQL会查询得特别慢，这时候，有经验的老师傅会告诉你，你看一下哪几个字段查的多，加一个索引就好了。

那么，怎么合理地建立索引呢？这里分享一下我的一些经验，如有不妥之处，欢迎批评指正。

1、不要盲目建立索引 ， 先分析再创建

索引虽然能大幅度提升我们的查询性能，但也要知道，在你进行增删改时，索引树也要同样地进行维护。所以，索引不是越多越好，而是按需建立。最好是在一整块模块开发完成后，分析一下，去针对大多数的查询，建立联合索引。

2、使用联合索引尽量覆盖多的条件

这是说在一个慢sql里假如有五个where ，一个 order by ，那么我们的联合索引尽量覆盖到这五个查询条件，如果有必要，order by 也覆盖上 。

3、小基数字段不需要索引

这个意思是，如果一张表里某个字段的值只有那么几个，那么你针对这个字段建立的索引其实没什么意义，比如说，一个性别字段就两种结果，你建了索引，排序也没什么意思（也就是索引里把男女给分开了）

所以说，索引尽量选择基数大的数据去建立，能最大化地利用索引

4、长字符串可以使用前缀索引

我们建立索引的字段尽量选择字段类型较小的，比如一个varchar(20)和varchar(256)的，我们在20的上面建立的索引和在256上就有明显的差距（字符串那么长排序也不好排呀，唉）。

当然，如果一定是要对varchar(256)建立索引,我们可以选择里面的前20个字符放在索引树里（这里的20不绝对，选择能尽量分辨数据的最小字符字段设计），类似这样KEY index(name(20),age,job) ，索引只会对name的前20个字符进行搜索，但前缀索引无法适用于order by 和 group by。

5、对排序字段设计索引的优先级低

如果一个SQL里我们出现了范围查找，后边又跟着一个排序字段，那么我们优先给范围查找的字段设置索引，而不是优先排序。

6、如果出现慢SQL，可以设计一个只针对该条SQL的联合索引。

不过慢SQL的优化，需要一步步去进行分析，可以先用explain查看SQL语句的分析结果，再针对结果去做相应的改进。explain的东西我们下次再讲。

PS：在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是 执行这条SQL。