1. 單列索引

在效能優化過程中，選擇在哪些列上建立索引是最重要的步驟之一。可以考慮使用索引的主要有兩種型別的列：在Where子句中出現的列，在join子句中出現的列。請看下面這個查詢：

Select age ## 不使用索引  
FROM people Where firstname='Mike' ## 考慮使用索引  
AND lastname='Sullivan' ## 考慮使用索引 

這個查詢與前面的查詢略有不同，但仍屬於簡單查詢。由於age是在Select部分被引用，MySQL不會用它來限制列選擇操作。因此，對於這個查詢來說，建立age列的索引沒有什麼必要。

下面是一個更復雜的例子：

Select people.age,##不使用索引  
town.name ##不使用索引  
FROM people LEFT JOIN town ON people.townid=town.townid ##考慮使用索引  
Where firstname='Mike' ##考慮使用索引  
AND lastname='Sullivan' ##考慮使用索引 

與前面的例子一樣，由於firstname和lastname出現在Where子句中，因此這兩個列仍舊有建立索引的必要。除此之外，由於town表的townid列出現在join子句中，因此我們需要考慮建立該列的索引。

那麼，我們是否可以簡單地認為應該索引Where子句和join子句中出現的每一個列呢？差不多如此，但並不完全。我們還必須考慮到對列進行比較的操作符型別。MySQL只有對以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些時候的LIKE。

可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一個運算元不是以萬用字元（%或者_）開頭的情形。

例如：

Select peopleid FROM people Where firstname LIKE 'Mich%' 

這個查詢將使用索引；但下面這個查詢不會使用索引。

Select peopleid FROM people Where firstname LIKE '%ike'; 

2. 多列索引

索引可以是單列索引，也可以是多列索引。下面我們通過具體的例子來說明這兩種索引的區別。假設有這樣一個people表：

Create TABLE people (  
peopleid SMALLINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,firstname CHAR(50) NOT NULL,lastname CHAR(50) NOT NULL,age SMALLINT NOT NULL,townid SMALLINT NOT NULL,PRIMARY KEY (peopleid) ); 

下面是我們插入到這個people表的資料：

這個資料片段中有四個名字為“Mikes”的人（其中兩個姓Sullivans，兩個姓McConnells），有兩個年齡為17歲的人，還有一個名字與眾不同的Joe Smith。

這個表的主要用途是根據指定的使用者姓、名以及年齡返回相應的peopleid。例如，我們可能需要查詢姓名為Mike Sullivan、年齡17歲使用者的peopleid：

Select peopleid 
FROM people  
Where firstname='Mike'  
   AND lastname='Sullivan' AND age=17; 

由於我們不想讓MySQL每次執行查詢就去掃描整個表，這裡需要考慮運用索引。

首先，我們可以考慮在單個列上建立索引，比如firstname、lastname或者age列。如果我們建立firstname列的索引（Alter TABLE people ADD INDEX firstname (firstname);），MySQL將通過這個索引迅速把搜尋範圍限制到那些firstname='Mike'的記錄，然後再在這個“中間結果集”上進行其他條件的搜尋：它首先排除那些lastname不等於“Sullivan”的記錄，然後排除那些age不等於17的記錄。當記錄滿足所有搜尋條件之後，MySQL就返回最終的搜尋結果。

由於建立了firstname列的索引，與執行表的完全掃描相比，MySQL的效率提高了很多，但我們要求MySQL掃描的記錄數量仍舊遠遠超過了實際所需要的。雖然我們可以刪除firstname列上的索引，再建立lastname或者age列的索引，但總地看來，不論在哪個列上建立索引搜尋效率仍舊相似。

為了提高搜尋效率，我們需要考慮運用多列索引。如果為firstname、lastname和age這三個列建立一個多列索引，MySQL只需一次檢索就能夠找出正確的結果！下面是建立這個多列索引的SQL命令：

Alter TABLE people  
ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age); 

由於索引檔案以B-樹格式儲存，MySQL能夠立即轉到合適的firstname，然後再轉到合適的lastname，最後轉到合適的age。在沒有掃描資料檔案任何一個記錄的情況下，MySQL就正確地找出了搜尋的目標記錄！

那麼，如果在firstname、lastname、age這三個列上分別建立單列索引，效果是否和建立一個firstname、lastname、age的多列索引一樣呢？

答案是否定的，兩者完全不同。當我們執行查詢的時候，MySQL只能使用一個索引。如果你有三個單列的索引，MySQL會試圖選擇一個限制最嚴格的索引。但是，即使是限制最嚴格的單列索引，它的限制能力也肯定遠遠低於firstname、lastname、age這三個列上的多列索引。

3. 多列索引中最左字首（Leftmost Prefixing）

多列索引還有另外一個優點，它通過稱為最左字首（Leftmost Prefixing）的概念體現出來。繼續考慮前面的例子，現在我們有一個firstname、lastname、age列上的多列索引，我們稱這個索引為fname_lname_age。當搜尋條件是以下各種列的組合時，MySQL將使用fname_lname_age索引：

firstname，lastname，age
firstname，lastname
firstname

從另一方面理解，它相當於我們建立了(firstname，lastname，age)、(firstname，lastname)以及(firstname)這些列組合上的索引。下面這些查詢都能夠使用這個fname_lname_age索引：

Select peopleid FROM people  
Where firstname='Mike' AND lastname='Sullivan' AND age='17';  

Select peopleid FROM people  
Where firstname='Mike' AND lastname='Sullivan';  

Select peopleid FROM people  
Where firstname='Mike';  

下面這些查詢不能夠使用這個fname_lname_age索引：

Select peopleid FROM people  
Where lastname='Sullivan'; 

Select peopleid FROM people  
Where age='17';  

Select peopleid FROM people  
Where lastname='Sullivan' AND age='17'; 

到這裡這篇文章就結束了，後面我們小編將會為大家介紹更多關於mysql索引的相關文章。