本系列文章摘抄自MySQL索引背后的数据结构及算法原理，基于本文，本人对此进行了一些修改和补充。
MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。本文讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本文的内容完全基于前面两篇文章的理论基础，实际上一旦理解了索引背后的机制，那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理，并且可以理解这些策略背后的逻辑。
为了讨论索引策略，需要一个数据量不算小的数据库作为示例。本文选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一：employees。这个数据库关系复杂度适中，且数据量较大。下图是这个数据库的E-R关系图（引用自MySQL官方手册）：
MySQL官方文档中关于此数据库的页面为 https://dev.mysql.com/doc/employee/en/employees-installation.html 。里面详细介绍了此数据库，并提供了下载地址和导入方法，如果有兴趣导入此数据库到自己的MySQL可以参考文中内容。
高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引，这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关，下面通过例子说明最左前缀原理。
这里先说一下联合索引的概念。MySQl 的索引可以引用单个的列，实际上，MySQL中的索引也可以以一定顺序引用多个列，这种索引叫做联合索引，一般的，一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>，其中各个元素均为数据表的一列，实际上要严格定义索引需要用到关系代数，但是这里我不想讨论太多关系代数的话题，因为那样会显得很枯燥，所以这里就不再做严格定义。另外，单列索引可以看成联合索引元素数为1的特例。
以employees.titles表为例，下面先查看其上都有哪些索引：
show index from employees.titles; +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+ | titles | 0 | PRIMARY | 1 | emp_no | A | 0 | NULL | NULL | | BTREE | | | YES | | titles | 0 | PRIMARY | 2 | title | A | 0 | NULL | NULL | | BTREE | | | YES | | titles | 0 | PRIMARY | 3 | from_date | A | 0 | NULL | NULL | | BTREE | | | YES | +--------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+从结果中可以看到titles表的主索引为<emp_no, title, from_date>。
很明显，当按照索引中所有列进行精确匹配（这里精确匹配指“=”或“IN”匹配）时，索引可以被用到。这里有一点需要注意，理论上索引对顺序是敏感的，但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引，所以两者效果是一样的。例如我们将where中的条件顺序颠倒：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE from_date='1986-06-26' AND emp_no='10001' AND title='Senior Engineer'; +----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | titles | NULL | const | PRIMARY | PRIMARY | 159 | const,const,const | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------------------+------+----------+-------+当查询条件精确匹配索引的左边连续一个或几个列，如<emp_no>，<emp_no, title>，<emp_no, title, from_date>时，所以索引可以被用到，但是前两个只能用到一部分，后面一个相当于全列匹配即都可以用到，我们可以说符合这些条件即符合最左前缀匹配。
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001'; +----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | titles | NULL | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引，但是key_len为4，说明只用到了索引的第一列前缀。
此时索引使用情况和情况二相同，因为title未提供，所以查询只用到了索引的第一列，而后面的from_date虽然也在索引中，但是由于title不存在而无法和左前缀连接，因此需要对结果进行扫描过滤from_date（这里由于emp_no唯一，所以不存在扫描）。如果想让from_date也使用索引而不是where过滤，可以增加一个辅助索引<emp_no, from_date>，此时上面的查询会使用这个索引。除此之外，还可以使用一种称之为“隔离列”的优化方法，将emp_no与from_date之间的“坑”填上。
首先我们看下title一共有几种不同的值：
SELECT DISTINCT(title) FROM employees.titles; +--------------------+ | title | +--------------------+ | Senior Engineer | | Staff | | Engineer | | Senior Staff | | Assistant Engineer | | Technique Leader | | Manager | +--------------------+只有7种。在这种成为“坑”的列值比较少的情况下，可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title IN ('Senior Engineer', 'Staff', 'Engineer', 'Senior Staff', 'Assistant Engineer', 'Technique Leader', 'Manager') AND from_date='1986-06-26'; +----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 159 | NULL | 7 | 100.00 | Using where | +----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+这次key_len为159，说明索引被用全了，但是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询，这里检查了7个key。看下两种查询的性能比较（这里用到了SHOW PROFILES命令，关于该命令的使用可以参考其他文章）：
SHOW PROFILES; +----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+ | Query_ID | Duration | Query | +----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+ | 10 | 0.00140475 | SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date='1986-06-26'| | 11 | 0.00070325 | SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title IN ... | +----------+------------+-------------------------------------------------------------------------------+“填坑”后性能提升了一些。如果经过emp_no筛选后余下很多数据，则后者性能优势会更加明显。当然，如果title的值很多，用填坑就不合适了，必须建立辅助索引。
由于不是最左前缀，索引这样的查询显然用不到索引。
范围列可以用到索引（必须是最左前缀），但是范围列后面的列无法用到索引，所以索引最多用于一个范围列，因为第一个范围列之后的列索引会失效。
这里特别要说明MySQL一个有意思的地方，那就是仅用explain可能无法区分范围索引和多值匹配，因为在type中这两者都显示为range。同时，用了“between”并不意味着就是范围查询，例如下面的查询：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles -> WHERE emp_no BETWEEN '10001' AND '10010' -> AND title='Senior Engineer' -> AND from_date BETWEEN '1986-01-01' AND '1986-12-31'; +----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 159 | NULL | 15 | 3.57 | Using where | +----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+看起来是用了两个范围查询，但作用于emp_no上的“BETWEEN”实际上相当于“IN”，也就是说emp_no实际是多值精确匹配。可以看到这个查询用到了索引全部三个列。因此在MySQL中要谨慎地区分多值匹配和范围匹配，否则会对MySQL的行为产生困惑。
规律总结：观察情况三、四和五，我们发现这三种情况都是不符合最左匹配原则的，情况三是查询条件中间缺少索引列；情况四是缺少了左边的索引列；情况五则是因为在索引列上使用范围查询而导致后面的索引列失效。另外，我们可以发现全列匹配也是符合最左匹配原则的。
上述结果发现可以使用到了两个索引，需要注意的是如果通配符%不出现在开头，则可以用到索引。比如下面的情况则使用不到索引：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title LIKE '%enior'; +----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | NULL | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | 11.11 | Using where | +----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+很不幸，如果查询条件中含有函数或表达式，则MySQL不会为这列使用索引（虽然某些在数学意义上可以使用）。例如：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND left(title, 6)='Senior'; +----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | NULL | ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | Using where | +----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+虽然这个查询和情况六中功能相同，但是由于使用了函数left，则无法为title列应用索引，而情况五中用LIKE则可以。再如：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no - 1 = '10000'; +----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | titles | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 28 | 100.00 | Using where | +----+-------------+--------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+显然这个查询等价于查询emp_no为10001的函数，但是由于查询条件是一个表达式，MySQL无法为其使用索引。看来MySQL还没有智能到自动优化常量表达式的程度，因此在写查询语句时尽量避免表达式出现在查询中，而是先手工私下代数运算，转换为无表达式的查询语句。
titles表中title字段是varchar类型的，上述查询并未用单引号来表示123属于字符串，虽然MySQL在底层会将其转换为varchar类型，但是这样会导致title字段的索引失效。给123加上单引号后，便不会导致索引失效：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND title = '123'; +----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------+---------+-------------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------+---------+-------------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | titles | NULL | ref | PRIMARY | PRIMARY | 156 | const,const | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------+---------+-------------+------+----------+-------+可以发现虽然在emp_no列和title列都建了索引，但是都没有用到导致全表扫描。
规律总结：情况六-情况七的都是导致当前索引失效的实例。
既然索引可以加快查询速度，那么是不是只要是查询语句需要，就建上索引？答案是否定的。因为索引虽然加快了查询速度，但索引也是有代价的：索引文件本身要消耗存储空间，同时索引会加重插入、删除和修改记录时的负担，另外，MySQL在运行时也要消耗资源维护索引，因此索引并不是越多越好。一般两种情况下不建议建索引：
第一种情况是表记录比较少，例如一两千条甚至只有几百条记录的表，没必要建索引，让查询做全表扫描就好了。至于多少条记录才算多，这个个人有个人的看法，我个人的经验是以2000作为分界线，记录数不超过 2000可以考虑不建索引，超过2000条可以酌情考虑索引。
另一种不建议建索引的情况是索引的选择性较低。所谓索引选择性（Selectivity），是指不重复的索引值（也叫基数，Cardinality）与表记录数（#T）的比值：
Index Selectivity = Cardinality / #T
显然选择性的取值范围为(0, 1]，选择性越高的索引价值越大，这是由B+Tree的性质决定的。例如，上文用到的employees.titles表，如果title字段经常被单独查询，是否需要建索引，我们看一下它的选择性：
SELECT count(DISTINCT(title))/count(*) AS Selectivity FROM employees.titles; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.0000 | +-------------+title的选择性不足0.0001（精确值为0.00001579），所以实在没有什么必要为其单独建索引。
有一种与索引选择性有关的索引优化策略叫做前缀索引，就是用列的前缀代替整个列作为索引key，当前缀长度合适时，可以做到既使得前缀索引的选择性接近全列索引，同时因为索引key变短而减少了索引文件的大小和维护开销。下面以employees.employees表为例介绍前缀索引的选择和使用。
从上面的数据库的E-R关系图可以看到employees表只有一个索引<emp_no>，那么如果我们想按名字搜索一个人，就只能全表扫描了：
EXPLAIN SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido'; +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+ | 1 | SIMPLE | employees | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 300024 | Using where | +----+-------------+-----------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+如果频繁按名字搜索员工，这样显然效率很低，因此我们可以考虑建索引。有两种选择，建<first_name>或<first_name, last_name>，看下两个索引的选择性：
SELECT count(DISTINCT(first_name))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.0042 | +-------------+ SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, last_name)))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.9313 | +-------------+<first_name>显然选择性太低，<first_name, last_name>选择性很好，但是first_name和last_name加起来长度为30，有没有兼顾长度和选择性的办法？可以考虑用first_name和last_name的前几个字符建立索引，例如<first_name, left(last_name, 3)>，看看其选择性：
SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 3))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.7879 | +-------------+选择性还不错，但离0.9313还是有点距离，那么把last_name前缀加到4：
SELECT count(DISTINCT(concat(first_name, left(last_name, 4))))/count(*) AS Selectivity FROM employees.employees; +-------------+ | Selectivity | +-------------+ | 0.9007 | +-------------+这时选择性已经很理想了，而这个索引的长度只有18，比<first_name, last_name>短了接近一半，我们把这个前缀索引 建上：
ALTER TABLE employees.employees ADD INDEX `first_name_last_name4` (first_name, last_name(4));此时再执行一遍按名字查询，比较分析一下与建索引前的结果：
SHOW PROFILES; +----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+ | Query_ID | Duration | Query | +----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+ | 87 | 0.11941700 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido' | | 90 | 0.00092400 | SELECT * FROM employees.employees WHERE first_name='Eric' AND last_name='Anido' | +----------+------------+---------------------------------------------------------------------------------+性能的提升是显著的，查询速度提高了120多倍。
前缀索引兼顾索引大小和查询速度，但是其缺点是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作，也不能用于Covering index（即当索引本身包含查询所需全部数据时，不再访问数据文件本身）。
在使用InnoDB存储引擎时，如果没有特别的需要，请永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。
经常看到有帖子或博客讨论主键选择问题，有人建议使用业务无关的自增主键，有人觉得没有必要，完全可以使用如学号或身份证号这种唯一字段作为主键。不论支持哪种论点，大多数论据都是业务层面的。如果从数据库索引优化角度看，使用InnoDB引擎而不使用自增主键绝对是一个糟糕的主意。
上文讨论过InnoDB的索引实现，InnoDB使用聚集索引，数据记录本身被存于主索引（一颗B+Tree）的叶子节点上。这就要求同一个叶子节点内（大小为一个内存页或磁盘页）的各条数据记录按主键顺序存放，因此每当有一条新的记录插入时，MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置，如果页面达到装载因子（InnoDB默认为15/16），则开辟一个新的页（节点）。
如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。如下图所示：
这样就会形成一个紧凑的索引结构，近似顺序填满。由于每次插入时也不需要移动已有数据，因此效率很高，也不会增加很多开销在维护索引上。
如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置：
此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据，甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉，此时又要从磁盘上读回来，这增加了很多开销，同时频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。
因此，只要可以，请尽量在InnoDB上采用自增字段做主键。
