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数据库索引，及其优、缺点。针对MySQL索引的特点、应用进行了详细的描述。

分析如何避免MySQL无法使用，如何使用EXPLAIN分析查询语句，如何优化MySQL索引的应用。

　　索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。

　　注：

　　[1]索引不是万能的!

　　索引可以加快数据检索操作，但会使数据修改操作变慢。每修改数据记录，索引就必须刷新一次。为了在某种程序上弥补这一缺陷，许多SQL命令都有一个DELAY_KEY_WRITE项。这个选项的作用是暂时制止MySQL在该命令每插入一条新记录和每修改一条现有之后立刻对索引进行刷新，对索引的刷新将等到全部记录插入/修改完毕之后再进行。在需要把许多新记录插入某个数据表的场合，DELAY_KEY_WRITE选项的作用将非常明显。

　　[2]另外，索引还会在硬盘上占用相当大的空间。

　　因此应该只为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引。注意，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。

　　从理论上讲，完全可以为数据表里的每个字段分别建一个索引，但MySQL把同一个数据表里的索引总数限制为16个。

　　1. InnoDB数据表的索引

　　与MyISAM数据表相比，索引对InnoDB数据的重要性要大得多。在InnoDB数据表上，索引对InnoDB数据表的重要性要在得多。在 InnoDB数据表上，索引不仅会在搜索数据记录时发挥作用，还是数据行级锁定机制的苊、基础。”数据行级锁定”的意思是指在事务操作的执行过程中锁定正在被处理的个别记录，不让其他用户进行访问。这种锁定将影响到(但不限于)SELECT…LOCK IN SHARE MODE、SELECT…FOR UPDATE命令以及INSERT、UPDATE和DELETE命令。

　　出于效率方面的考虑，InnoDB数据表的数据行级锁定实际发生在它们的索引上，而不是数据表自身上。显然，数据行级锁定机制只有在有关的数据表有一个合适的索引可供锁定的时候才能发挥效力。

　　2. 限制

　　如果WEHERE子句的查询条件里有不等号(WHERE coloum != …)，MySQL将无法使用索引。

　　类似地，如果WHERE子句的查询条件里使用了函数(WHERE DAY(column) = …)，MySQL也将无法使用索引。

　　在JOIN操作中(需要从多个数据表提取数据时)，MySQL只有在主键和外键的数据类型相同时才能使用索引。

　　如果WHERE子句的查询条件里使用比较操作符LIKE和REGEXP，MySQL只有在搜索模板的第一个字符不是通配符的情况下才能使用索引。比如说，如果查询条件是LIKE ‘abc%’，MySQL将使用索引;如果查询条件是LIKE ‘�c’，MySQL将不使用索引。

　　在ORDER BY操作中，MySQL只有在排序条件不是一个查询条件表达式的情况下才使用索引。(虽然如此，在涉及多个数据表查询里，即使有索引可用，那些索引在加快ORDER BY方面也没什么作用)

　　如果某个数据列里包含许多重复的值，就算为它建立了索引也不会有很好的效果。比如说，如果某个数据列里包含的净是些诸如”0/1″或”Y/N”等值，就没有必要为它创建一个索引。  —————————————————————————————————————————————————

普通索引、唯一索引和主索引

　　1. 普通索引

　　普通索引(由关键字KEY或INDEX定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度。因此，应该只为那些最经常出现在查询条件(WHERE column = …)或排序条件(ORDER BY column)中的数据列创建索引。只要有可能，就应该选择一个数据最整齐、最紧凑的数据列(如一个整数类型的数据列)来创建索引。

　　2. 唯一索引

　　普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。比如说，因为人有可能同名，所以同一个姓名在同一个”员工个人资料”数据表里可能出现两次或更多次。

　　如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相同的值，在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字UNIQUE把它定义为一个唯一索引。这么做的好处：一是简化了MySQL对这个索引的管理工作，这个索引也因此而变得更有效率;二是MySQL会在有新记录插入数据表时，自动检查新记录的这个字段的值是否已经在某个记录的这个字段里出现过了;如果是，MySQL将拒绝插入那条新记录。也就是说，唯一索引可以保证数据记录的唯一性。事实上，在许多场合，人们创建唯一索引的目的往往不是为了提高访问速度，而只是为了避免数据出现重复。

　　3. 主索引

　　在前面已经反复多次强调过：必须为主键字段创建一个索引，这个索引就是所谓的”主索引”。主索引与唯一索引的唯一区别是：前者在定义时使用的关键字是PRIMARY而不是UNIQUE。

　　4. 外键索引

　　如果为某个外键字段定义了一个外键约束条件，MySQL就会定义一个内部索引来帮助自己以最有效率的方式去管理和使用外键约束条件。

　　5. 复合索引

　　索引可以覆盖多个数据列，如像INDEX(columnA, columnB)索引。这种索引的特点是MySQL可以有选择地使用一个这样的索引。如果查询操作只需要用到columnA数据列上的一个索引，就可以使用复合索引INDEX(columnA, columnB)。不过，这种用法仅适用于在复合索引中排列在前的数据列组合。比如说，INDEX(A, B, C)可以当做A或(A, B)的索引来使用，但不能当做B、C或(B, C)的索引来使用。

 

6. 索引的长度

　　在为CHAR和VARCHAR类型的数据列定义索引时，可以把索引的长度限制为一个给定的字符个数(这个数字必须小于这个字段所允许的最大字符个数)。这么做的好处是可以生成一个尺寸比较小、检索速度却比较快的索引文件。在绝大多数应用里，数据库中的字符串数据大都以各种各样的名字为主，把索引的长度设置为10~15个字符已经足以把搜索范围缩小到很少的几条数据记录了。

　　在为BLOB和TEXT类型的数据列创建索引时，必须对索引的长度做出限制;MySQL所允许的最大索引长度是255个字符。

　　全文索引

　　文本字段上的普通索引只能加快对出现在字段内容最前面的字符串(也就是字段内容开头的字符)进行检索操作。如果字段里存放的是由几个、甚至是多个单词构成的较大段文字，普通索引就没什么作用了。这种检索往往以LIKE %word%的形式出现，这对MySQL来说很复杂，如果需要处理的数据量很大，响应时间就会很长。

　　这类场合正是全文索引(full-text index)可以大显身手的地方。在生成这种类型的索引时，MySQL将把在文本中出现的所有单词创建为一份清单，查询操作将根据这份清单去检索有关的数据记录。全文索引即可以随数据表一同创建，也可以等日后有必要时再使用下面这条命令添加：ALTER TABLE tablename ADD FULLTEXT(column1, column2) 有了全文索引，就可以用SELECT查询命令去检索那些包含着一个或多个给定单词的数据记录了。

　　下面是这类查询命令的基本语法：

 

SELECT * FROM tablename WHERE MATCH(column1, column2) AGAINST(’word1′, ‘word2′, ‘word3′)

 

　　上面这条命令将把column1和column2字段里有word1、word2和word3的数据记录全部查询出来。

　注：InnoDB数据表不支持全文索引。

 

查询和索引的优化

　　只有当数据库里已经有了足够多的测试数据时，它的性能测试结果才有实际参考价值。如果在测试数据库里只有几百条数据记录，它们往往在执行完第一条查询命令之后就被全部加载到内存里，这将使后续的查询命令都执行得非常快–不管有没有使用索引。只有当数据库里的记录超过了1000条、数据总量也超过了 MySQL服务器上的内存总量时，数据库的性能测试结果才有意义。

　　在不确定应该在哪些数据列上创建索引的时候，人们从EXPLAIN SELECT命令那里往往可以获得一些帮助。这其实只是简单地给一条普通的SELECT命令加一个EXPLAIN关键字作为前缀而已。有了这个关键字，MySQL将不是去执行那条SELECT命令，而是去对它进行分析。MySQL将以表格的形式把查询的执行过程和用到的索引(如果有的话)等信息列出来。

　　在EXPLAIN命令的输出结果里，第1列是从数据库读取的数据表的名字，它们按被读取的先后顺序排列。type列指定了本数据表与其它数据表之间的关联关系(JOIN)。在各种类型的关联关系当中，效率最高的是system，然后依次是const、eq_ref、ref、range、index和 All(All的意思是：对应于上一级数据表里的每一条记录，这个数据表里的所有记录都必须被读取一遍–这种情况往往可以用一索引来避免)。

　　possible_keys数据列给出了MySQL在搜索数据记录时可选用的各个索引。key数据列是MySQL实际选用的索引，这个索引按字节计算的长度在key_len数据列里给出。比如说，对于一个INTEGER数据列的索引，这个字节长度将是4。如果用到了复合索引，在key_len数据列里还可以看到MySQL具体使用了它的哪些部分。作为一般规律，key_len数据列里的值越小越好(意思是更快)。

　　ref数据列给出了关联关系中另一个数据表里的数据列的名字。row数据列是MySQL在执行这个查询时预计会从这个数据表里读出的数据行的个数。row数据列里的所有数字的乘积可以让我们大致了解这个查询需要处理多少组合。

　　最后，extra数据列提供了与JOIN操作有关的更多信息，比如说，如果MySQL在执行这个查询时必须创建一个临时数据表，就会在extra列看到using temporary字样。

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数据库表的索引总结

作用：建立索引是为了更快地查询、检索。

1. 基本概念

记录的顺序 ：

物理顺序：即表中记录的存储顺序。用记录号表示。

逻辑顺序：表打开后被使用时记录的处理顺序。

索 引：

指按表文件中某个关键字段或表达式建立记录的逻辑顺序。它是由一系列记录号组成的一个列表，提供对数据的快速访问。索引不改变表中记录的物理顺序。表文件中的记录被修改或删除时，索引文件可自动更新。

索引关键字（索引表达式）：用来建立索引的一个字段或字段表达式。

注意：1）用多个字段建立索引表达式时，表达式的计算结果将影响索引的结果；

2）不同类型字段构成一个表达式时，必须转换数据类型。

索引标识（索引名）：

即索引关键字的名称。必须以下划线、字母或汉字开头，且不可超过10个字。

索引类型：主索引、候选索引、普通索引、唯一索引。

主索引:

组成主索引关键字的字段或表达式，在表的所有记录中不能有重复的值。主索引只适用于数据库表的结构复合索引中。自由表中不可以建立主索引；数据库中的每个表可以且只能建立一个主索引。

候选索引:

在指定的关键字段或表达式中不允许有重复值的索引。在数据库表和自由表中均可为每个表建立多个候选索引。

普通索引:

也可以决定记录的处理顺序，但是允许字段中出现重复值。在一个表中可以加入多个普通索引。

唯一索引:

参加索引的关键字段或表达式在表中可以有重复值，但在索引对照表中，具有重复值的记录仅存储其中的第一个。

2. 索引的作用

用途	采用的索引类型
排序记录，以便显示、查询或打印	使用普通索引、候选索引或主索引
在字段中控制重复值的输入并对记录排序	对数据库表使用主索引或候选索引，对自由表使用候选索引
准备设置表关系	依据表在关系中所起的作用，使用普通索引、主索引或候选索引

 

3．索引文件的种类

索引文件种类	特征	关键字数目	限制
结构复合索引文件 .CDX	使用和表文件名相同的基本名，随表的打开自动打开。可以看成表结构的一部分。	多关键字表达式，称为标识。	有效表达式限制在 240 个字符之内。
非结构复合索引文件 .CDX	必须明确地打开，使用和表名不同的基本名。其中不能创建主索引	多关键字表达式，称为标识。	有效表达式限制在 符之240 个字内。
独立索引文件 .IDX	必须明确地打开，文件的基本名由用户定义。一般作为临时索引文件。	单关键字表达式。	有效表达式限制在 100 个字符之内。

结构复合索引文件（扩展名为.CDX）的特点：

4. 创建结构复合索引

VFP中创建索引文件有两种方式：表设计器方式和命令方式。

（1）表设计器方式

打开表文件 →从显示菜单中选择表设计器 → 在表设计器中单击索引 → 输入索引名并选择索引类型 → 选择索引的方向（按升序或降序排列记录） → 在表达式框中输入作为排序依据的索引关键字 → 在筛选框中输入筛选表达式 → 单击确定，完毕。

（2） 命令方式

命令	功能
INDEX ON <索引关键字段> TAG <索引标识>[FOR 条件 ] [ASCENDING | DESCENDING] [CANDIDATE | UNIQUE]	用INDEX ON 命令建立一个索引文件
ALTER TABLE <表名> ADD PRIMARY KEY <关键字段名> TAG <索引标识名>	用SQL命令创建主索引
ALTER TABLE <表名> ADD UNIQUE <关键字段名>TAG <索引标识名>	用SQL命令创建候选索引

注意：1）备注型字段和通用型字段不能作为索引关键字段；

2）不要建立无用的索引，以免降低系统性能；

3）及时清理已无用索引标识，提高系统效率。

4）在复合索引的多个索引中，某一时刻只有一个索引对表起作用。

5. 索引的修改和删除

修改： 打开表设计器，在索引对话框中进行所需修改；

或 用命令重新建立一个相同标识名而索引表达式不同的索引。

删除： 打开表设计器，在索引对话框中删除不需要的索引标识即可；

或 用命令： DELETE TAG ALL | 索引标识1 [， 索引标识2 ] …

删除不需要的索引标识，ALL表示全部标识。

6. 索引的使用

功能	命令格式
打开表的同时指定主控索引	USE <表名> ORDER <标识名>
为已打开的表确定主控索引	SET ORDER TO <标识名> [ASCENDING | DESCENDING] ]
搜索某张已建立索引的表	FIND <表达式>
搜索表中首次出现的记录	SEEK <表达式> [ <索引标识名>]
	SEEK <表达式>

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　【还有》》》】

关系数据库的世界是一个表与集合、表与集合上的运算占统治地位的世界。数据库是一个表的集合，而表又是行和列的集合。在发布一条 SELECT 查询从表中进行检索行时，得到另一个行和列的集合。这些都是一些抽象的概念，对于数据库系统用来操纵表中数据的基本表示没有多少参考价值。另一个抽象概念是，表上的运算都同时进行；查询是一种概念性的集合运算，并且集合论中没有时间概念。

　　当然，现实世界是相当不同的。数据库管理系统实现了抽象的概念，但是在实际的硬件范围内要受到实际的物理约束。结果是，查询要花时间，有时要花很长的时间。而人类很容易不耐烦，不喜欢等待，因此我们丢下了集合上的那些瞬间的数学运算的抽象世界去寻求加速查询的方法。幸运的是，有几种加速运算的技术，可对表进行索引使数据库服务器查找行更快。可考虑怎样充分利用这些索引来编写查询。可编写影响服务器调度机制的查询，使来自多个客户机的查询协作得更好。我们思考基本硬件怎样运行，以便想出怎样克服其物理约束对性能进行改善的方法。

　　其目标是优化数据库系统的性能，使其尽可能快地处理各种查询。MySQL 已经相当快了，但即使是最快的数据库，在人的设计下还能运行得更快。

　　我们首先讨论索引，因为它是加快查询的最重要的工具。还有其他加快查询的技术，但是最有效的莫过于恰当地使用索引了。在 MySQL 的邮件清单上，人们通常询问关于使查询更快的问题。在大量的案例中，都是因为表上没有索引，一般只要加上索引就可以立即解决问题。但这样也并非总是有效，因为优化并非总是那样简单。然而，如果不使用索引，在许多情形下，用其他手段改善性能只会是浪费时间。应该首先考虑使用索引取得最大的性能改善，然后再寻求其他可能有帮助的技术。

　　现在介绍索引是什么、它怎样改善查询性能、索引在什么情况下可能会降低性能，以及怎样为表选择索引。下一节，我们将讨论 MySQL 的查询优化程序。除了知道怎样创建索引外，了解一些优化程序的知识也是有好处的，因为这样可以更好地利用所创建的索引。某些编写查询的方法实际上会妨碍索引的效果，应该避免这种情况出现。（虽然并非总会这样。有时也会希望忽略优化程序的作用。我们也将介绍这些情况。）

　　让我们从一个无索引的表着手来考察索引是怎样起作用的。无索引的表就是一个无序的行集。这个表上没有索引，因此如果我们查找某个特定公司的行时，必须查看表中的每一行，看它是否与所需的值匹配。这是一个全表扫描，很慢，如果表中只有少数几个记录与搜索条件相匹配，则其效率是相当低的。

　　现在，不需要逐行搜索全表查找匹配的条款，而是可以利用索引进行查找。假如我们要查找公司 13 的所有行，那么可以扫描索引，结果得出 3 行。然后到达公司 14 的行，这是一个比我们正在查找的要大的号码。索引值是排序的，因此在读到包含 14 的记录时，我们知道不会再有匹配的记录，可以退出了。如果查找一个值，它在索引表中某个中间点以前不会出现，那么也有找到其第一个匹配索引项的定位算法，而不用进行表的顺序扫描（如二分查找法）。这样，可以快速定位到第一个匹配的值，以节省大量搜索时间。数据库利用了各种各样的快速定位索引值的技术，这些技术是什么并不重要，重要的是它们工作正常，索引技术是个好东西。

　　有人会问，为什么不只对数据文件进行排序，省掉索引文件？这样不也在搜索时产生相同的效果吗？问得好，如果只有单个索引时，是这样的。不过有可能会用到第二个索引，但同时以两种不同的方法对同一个数据文件进行排序是不可能的。（如，想要一个顾客名的索引，同时又要一个顾客 ID 号或电话号码的索引。）将索引文件作为一个与数据文件独立的实体就解决了这个问题，而且允许创建多个索引。此外，索引中的行一般要比数据文件中的行短。在插入或删除值时，为保持排序顺序而移动较短的索引值与移动较长的数据行相比更为容易。

　　表的数据行保存在数据文件中，而索引值保存在索引文件中。一个表上可有不止一个索引；如果确实有不止一个索引，它们都保存在同一个索引文件中。索引文件中的每个索引由排过序的用来快速访问数据文件的键记录数组构成。

　　前面的讨论描述了单表查询中索引的好处，其中使用索引消除了全表扫描，极大地加快了搜索的速度。在执行涉及多个表的连接查询时，索引甚至会更有价值。在单个表的查询中，每列需要查看的值的数目就是表中行的数目。而在多个表的查询中，可能的组合数目极大，因为这个数目为各表中行数之积。

假如有三个未索引的表 t1、t2、t3，分别只包含列 c1、c2、c3，每个表分别由含有数值 1 到 1000 的1000 行组成。查找对应值相等的表行组合的查询如下所示：

　　SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3

　　此查询的结果应该为 1000 行，每个组合包含 3 个相等的值。如果我们在无索引的情况下处理此查询，则不可能知道哪些行包含那些值。因此，必须寻找出所有组合以便得出与 WHERE 子句相配的那些组合。可能的组合数目为 1000×1000×1000（十亿），比匹配数目多一百万倍。很多工作都浪费了，并且这个查询将会非常慢，即使在如像 MySQL 这样快的数据库中执行也会很慢。而这还是每个表中只有 1000 行的情形。如果每个表中有一百万行时，将会怎样？很显然，这样将会产生性能极为低下的结果。如果对每个表进行索引，就能极大地加速查询进程，因为利用索引的查询处理如下：

　　1) 如下从表t1中选择第一行，查看此行所包含的值。

　　2) 使用表 t2 上的索引，直接跳到 t2 中与来自 t1 的值匹配的行。类似，利用表 t3 上的索引，直接跳到 t3 中与来自 t1 的值匹配的行。

　　3) 进到表 t1 的下一行并重复前面的过程直到 t1 中所有的行已经查过。在此情形下，我们仍然对表 t1 执行了一个完全扫描，但能够在表 t2 和 t3 上进行索引查找直接取出这些表中的行。

　　从道理上说，这时的查询比未用索引时要快一百万倍。如上所述，MySQL 利用索引加速了 WHERE 子句中与条件相配的行的搜索，或者说在执行连接时加快了与其他表中的行匹配的行的搜索。它也利用索引来改进其他操作的性能：

　　■ 在使用 MIN() 和 MAX() 函数时，能够快速找到索引列的最小或最大值。

　　■ MySQL 常常能够利用索引来完成 ORDER BY 子句的排序操作。

　　■ 有时，MySQL 可避免对整个数据文件的读取。假如从一个索引数值列中选择值，而且不选择表中其他列。这时，通过对索引值的读取，就已经得到了读取数据文件所要得到的值。没有对相同的值进行两次读取的必要，因此，甚至无需涉及数据文件。

　　一般情况下，如果 MySQL 能够知道怎样用索引来更快地处理查询，它就会这样做。这表示，在大多数情况下，如果您不对表进行索引，则损害的是您自己的利益。可以看出，作者描绘了索引的诸多好处。但有不利之处吗？是的，有。实际上，这些缺点被优点所掩盖了，但应该对它们有所了解。

　　首先，索引文件要占磁盘空间。如果有大量的索引，索引文件可能会比数据文件更快地达到最大的文件尺寸。其次，索引文件加快了检索，但增加了插入和删除，以及更新索引列中的值的时间（即，降低了大多数涉及写入的操作的时间），因为写操作不仅涉及数据行，而且还常常涉及索引。一个表拥有的索引越多，则写操作的平均性能下降就越大。

　　这里，我们假定您已经阅读过该节。但是知道语法并不能帮助确定表怎样进行索引。要决定表怎样进行索引需要考虑表的使用方式。本节介绍一些关于怎样确定和挑选索引列的准则：

　　■ 搜索的索引列，不一定是所要选择的列。换句话说，最适合索引的列是出现在 WHERE 子句中的列，或连接子句中指定的列，而不是出现在 SELECT 关键字后的选择列表中的列：

　　当然，所选择的列和用于 WHERE 子句的列也可能是相同的。关键是，列出现在选择列表中不是该列应该索引的标志。出现在连接子句中的列或出现在形如 col1= col2 的表达式中的列是很适合索引的列。查询中的col_b 和 col_c 就是这样的例子。如果MySQL能利用连接列来优化一个查询，表示它通过消除全表扫描相当可观地减少了表行的组合。

　　■ 使用惟一索引。考虑某列中值的分布。对于惟一值的列，索引的效果最好，而具有多个重复值的列，其索引效果最差。例如，存放年龄的列具有不同值，很容易区分各行。而用来记录性别的列，只含有“ M”和“F”，则对此列进行索引没有多大用处（不管搜索哪个值，都会得出大约一半的行）。

　　■ 使用短索引。如果对串列进行索引，应该指定一个前缀长度，只要有可能就应该这样做。例如，如果有一个 CHAR(200) 列，如果在前 10 个或 20 个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。对前 10 个或 20 个字符进行索引能够节省大量索引空间，也可能会使查询更快。较小的索引涉及的磁盘 I/O 较少，较短的值比较起来更快。更为重要的是，对于较短的键值，索引高速缓存中的块能容纳更多的键值，因此，MySQL 也可以在内存中容纳更多的值。这增加了找到行而不用读取索引中较多块的可能性。（当然，应该利用一些常识。如仅用列值的第一个字符进行索引是不可能有多大好处的，因为这个索引中不会有许多不同的值。）

　　■ 利用最左前缀。在创建一个n 列的索引时，实际是创建了 MySQL 可利用的 n 个索引。多列索引可起几个索引的作用，因为可利用索引中最左边的列集来匹配行。这样的列集称为最左前缀。（这与索引一个列的前缀不同，索引一个列的前缀是利用该的前 n 个字符作为索引值。）

　　假如一个表在分别名为 state、city 和 zip 的三个列上有一个索引。索引中的行是按 state/city/zip 的次序存放的，因此，索引中的行也会自动按 state/city 的顺序和state 的顺序存放。这表示，即使在查询中只指定 state 值或只指定 state 和 city 的值，MySQL 也可以利用索引。因此，此索引可用来搜索下列的列组合：

　　state,city,zip

　　state,city

　　sate

　　MySQL 不能使用不涉及左前缀的搜索。例如，如果按 city 或 zip 进行搜索，则不能使用该索引。如果要搜索某个州以及某个 zip 代码（索引中的列 1 和列 3），则此索引不能用于相应值的组合。但是，可利用索引来寻找与该州相符的行，以减少搜索范围。

　　■ 不要过度索引。不要以为索引“越多越好”，什么东西都用索引是错的。每个额外的索引都要占用额外的磁盘空间，并降低写操作的性能，这一点我们前面已经介绍过。在修改表的内容时，索引必须进行更新，有时可能需要重构，因此，索引越多，所花的时间越长。如果有一个索引很少利用或从不使用，那么会不必要地减缓表的修改速度。此外，MySQL 在生成一个执行计划时，要考虑各个索引，这也要费时间。创建多余的索引给查询优化带来了更多的工作。索引太多，也可能会使 MySQL选择不到所要使用的最好索引。只保持所需的索引有利于查询优化。如果想给已索引的表增加索引，应该考虑所要增加的索引是否是现有多列索引的最左索引。如果是，则就不要费力去增加这个索引了，因为已经有了。

　　■ 考虑在列上进行的比较类型。索引可用于“ <”、“ < = ”、“ = ”、“ > =”、“ > ”和BETWEEN 运算。在模式具有一个直接量前缀时，索引也用于 LIKE 运算。如果只将某个列用于其他类型的运算时（如STRCMP( )），对其进行索引没有价值。