上篇文章讲到使用MySQL的Explain命令可以分析SQL性能瓶颈，优化SQL查询，以及查看是否用到了索引。
我们都知道创建索引可以提高查询效率，但是具体该怎么创建索引？
哪些字段适合创建索引？
哪些字段又不适合创建索引？
本文跟大家一块学习一下如何创建合适数据库索引。
在创建索引之前了解一下MySQL有哪些索引，然后我们才能选择合适的索引。
常见的索引有，普通索引、唯一索引、主键索引、联合索引、全文索引等。
普通索引就是最基本的索引，没有任何限制。
可以使用命令创建普通索引：
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name (`column`);
与普通索引不同，唯一索引的列值必须唯一，允许为null。
创建方式是这样的：
ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE index_name (`column`);
主键索引是一种特殊的唯一索引，并且一张表只有一个主键，不允许为null。
创建方式是这样的：
ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY (`column`);
联合索引是同时在多个字段上创建索引，查询效率更高。
创建方式是这样的：
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name (`column1`, `column2`, `column3`);
全文索引主要用来匹配字符串文本中关键字。
当需要字符串中是否包含关键字的时候，我们一般用like，如果是以%开头的时候，则无法用到索引，这时候就可以使用全文索引了。
创建方式是这样的：
ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT (`column`);
我总结了有以下几条：
一张表的字段总会有冷热之分，很明显那些频繁使用的字段更适合为它创建索引。
为什么不是在select后面出现的字段优先创建索引？
因为查询SQL会先匹配on和where条件的字段，具体的匹配顺序是这样的：
from > on > join > where > group by > having > select > distinct > order by > limit
比如对于一张用户表来说，生日比性别的区分度更高，更适合创建索引。
可以使用下面的方式手动统计一下，每个字段的区分度，值越大，区分度越高：
select
count(distinct birthday)/count(*),
count(distinct gender)/count(*)
from user;
对于已经创建好的索引，我们还可以使用MySQL命令查看每个索引的区分度排名：
图中Cardinality列表示索引的区分度排名，也被称为基数。
有序的字段在插入数据库的过程中，仍能保持B+树的索引结构，不需要频繁更新索引文件，性能更好。
说完哪些字段适合创建索引，就有不适合创建索引的的字段。
刚才说了用户表中性别的区分度较低，不如生日字段适合创建索引。
更新字段的过程中，需要维护B+树结构，会频繁更新索引文件，降低SQL性能。
过长的字段会占用更多的空间，不适合创建索引。
无序的字段在插入数据库的过程中，为了维护B+树索引结构，需要频繁更新索引文件，性能较差。
查询的时候，联合索引比普通索引能更精准的匹配到所需数据。
图中就是在（age，name）两个字段上建立的联合索引，在B+树中的存储结构。
可以看出，是先age排序，age相等的数据，再按name排序。
对于这条查询SQL：
select age,name from user where age=18 and name='李四';
联合索引只需一次就可以查到所需数据，如果我们只在age字段上建立索引，会先匹配到age=18的三条数据，然后再逐个遍历，效率更差，所以平时应该优先使用联合索引。
这样可以减少查询次数，更快地匹配到所需数据。
比如在匹配用户地址的时候，如果乡镇已经能区分大部分用户了，就没必要精确到街道小区了。
创建普通索引的时候，指定索引长度，就可以创建前缀索引了。
ALTER TABLE `user` ADD INDEX idx_address (address(3));
使用唯一索引，可以避免程序bug导致产生重复数据。
在order by和group by中的字段也尽量创建索引，避免使用文件排序，可以使用索引排序提供性能。
索引好用，适度即可。创建过多的索引，会占用更多存储空间，也会严重影响SQL性能，每次更新SQL，都需要更新大量索引文件，得不偿失。
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