mysql的索引分為兩大類，聚簇索引、非聚簇索引。聚簇索引是按照資料存放的物理位置為順序的，而非聚簇索引則不同。聚簇索引能夠提高多行檢索的速度、非聚簇索引則對單行檢索的速度很快。

        在這兩大類的索引型別下，還可以降索引分為4個小型別：

        1，普通索引：最基本的索引，沒有任何限制，是我們經常使用到的索引。

        2，唯一索引：與普通索引類似，不同的是，唯一索引的列值必須唯一，但允許為空值。

主鍵索引是特殊的唯一索引，不允許有空值。

        3，全文索引：全文索引（FULLTEXT）僅可以適用於MyISAM引擎的資料表，作用於CHAR，VARCHAR、TEXT資料型別的列。

        4、組合索引：將幾個列作為一條索引進行檢索，使用最左匹配原則。

        下面對以上的幾種索引型別進行實踐：

        1，首先建立一個student表，向其中加入了20000條資料。SQL如下：

DROP TABLE IF EXISTS `student`;
CREATE TABLE `student` (
  `s_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `s_name` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `s_age` int(11) DEFAULT NULL,
  `s_phone` varchar(30) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`s_id`)
) ENGINE=InnoDB, CHARSET=utf8;
 

        向裡面加入資料的簡單程式碼如下：其中id，name，phone是不重複的，年齡分為10，20，30歲。

package com.crscic.mysql;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Date;
 
import com.mysql.jdbc.PreparedStatement;

public class InsertTest {
	 
    public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, SQLException {
        final String url = "jdbc:mysql://127.0.0.1/test"; 
        final String name = "com.mysql.jdbc.Driver"; 
        final String user = "root"; 
        final String password = "crscic"; 
        Connection conn = null; 
        Class.forName(name);//指定連線型別 
        conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);//獲取連線 
        if (conn!=null) {
            System.out.println("獲取連線成功");
            insert(conn);
        }else {
            System.out.println("獲取連線失敗");
        }
 
    }
    public static void insert(Connection conn) {
        // 開始時間
        Long begin = new Date().getTime();
        PreparedStatement  pst = null;
        // sql字首
        String prefix = "INSERT INTO student (s_id,s_name,s_age,s_phone) VALUES ";
        try {
            // 儲存sql字尾
            StringBuffer suffix = new StringBuffer();
            // 設定事務為非自動提交
            conn.setAutoCommit(false);
            // 比起st，pst會更好些
            pst = (PreparedStatement) conn.prepareStatement("");//準備執行語句
            // 外層迴圈，總提交事務次數
            suffix = new StringBuffer();
            // 第j次提交步長
            for (int j = 1; j <= 20000; j++) {
                // 構建SQL字尾
            	if(j<=1000){
            		suffix.append("(" + j+","+"'name"+ j +"',10,'"+j+"'),");
            	}else if(10000<j || j<20000){
            		suffix.append("(" + j+","+"'name"+ j +"',20,'"+j+"'),");
            	}else{
            		suffix.append("(" + j+","+"'name"+ j +"',30,'"+j+"'),");
            	}
            }
            // 構建完整SQL
            String sql = prefix + suffix.substring(0, suffix.length() - 1);
            // 新增執行SQL
            pst.addBatch(sql);
            // 執行操作
            pst.executeBatch();
            // 提交事務
            conn.commit();
            // 清空上一次新增的資料
            suffix = new StringBuffer();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }finally{
            try {
				pst.close();
				conn.close();
			} catch (SQLException e) {
				e.printStackTrace();
			}
        }
        // 結束時間
        Long end = new Date().getTime();
        // 耗時
        System.out.println("20000條資料插入花費時間 : " + (end - begin) / 1000 + " s");
        System.out.println("插入完成");
    }
}
 

        先看看不使用普通索引的情況下的查詢情況。

select * from student where s_name='name10000'

可以看到查詢時間是0.013s。

使用explain看一下具體的查詢情況：

分析其中的關鍵資訊：

1，select_type:SIMPLE，表示這是一次簡單的查詢，沒有join，union，沒有中間表

2，type:ALL，表示這次查詢進行了全表查詢

3，key，mysql使用的索引名，null表示此次SQL查詢mysql並沒有使用索引

4，rows，這個最關鍵，表示這個SQL查詢了20179條記錄

接下來，給s_name這一列加上普通索引

alter table student add index s_name(s_name)

可以看到，加了索引之後，查詢時間幾乎為0，速度非常快。

再使用explain檢視一下，如圖：

從分析結果上來看，由於此次SQL對列s_name使用了索引，因此rows只查了1條記錄，大大提升了查詢效率。

什麼情況下建立索引合適？

把索引建立在有大量重複資料的欄位上，並不能有效地提升SQL效率，比如我的s_age的取值為10，20，30，此時對s_age做查詢，未加索引的時候：

查詢時間是0.009s。下面通過explain看看：

可以看到是查詢了20635條記錄。

下面給s_age加上索引，再次進行查詢：

時間反而變為了0.010s，沒有提升查詢效率，反而降低了。通過explain看看具體情況：

發現這次查詢，查詢了9672條記錄。

可能資料比較少，結果對比不是很明顯。在測試期間，在刪除和增加幾次s_age索引的幾次測試中，rows數值不一樣。而且每次刪除之後，第一次查詢，時間都比較長，然後再次直行查詢語句，時間降了很多。留待以後再觀察吧。

這是刪除了s_age索引之後又用explain觀察的的查詢。

下面再增加s_age索引，然後進行觀察：

這裡的rows變成了9719。

需要注意的是：在索引列上使用函式，會使索引失效。

索引和like。

就下面這兩種情況下，沒有用到索引。

explain select * from student where s_name like "%name1001%";
explain select * from student where s_name like "%name1001";

結果如圖：

但是萬用字元在結尾的時候，是可以用到索引的。

explain select * from student where s_name like "name1001%";

就不上圖了。也就是說，要對索引列使用like，萬用字元只能在結尾，開頭不可以有任何的萬用字元。

本文介紹了普通索引，寫起來才發現問題有那麼多，而且看起來，這還不是全部，其餘的索引型別必須要重新開一篇了。