这是Mysql系列第23篇。

环境：mysql5.7.25，cmd命令中进行演示。

代码中被[]包含的表示可选，|符号分开的表示可选其一。

关于索引的，可以先看一下前2篇文章：

1. 什么是索引？

2. mysql索引原理详解

本文主要介绍mysql中索引常见的管理操作。

索引分类

分为聚集索引和非聚集索引。

聚集索引

每个表有且一定会有一个聚集索引，整个表的数据存储在聚集索引中，mysql索引是采用B+树结构保存在文件中，叶子节点存储主键的值以及对应记录的数据，非叶子节点不存储记录的数据，只存储主键的值。当表中未指定主键时，mysql内部会自动给每条记录添加一个隐藏的rowid字段（默认4个字节）作为主键，用rowid构建聚集索引。

聚集索引在mysql中又叫主键索引。

非聚集索引（辅助索引）

也是b+树结构，不过有一点和聚集索引不同，非聚集索引叶子节点存储字段（索引字段）的值以及对应记录主键的值，其他节点只存储字段的值（索引字段）。

每个表可以有多个非聚集索引。

mysql中非聚集索引分为

单列索引

即一个索引只包含一个列。

多列索引（又称复合索引）

即一个索引包含多个列。

唯一索引

索引列的值必须唯一，允许有一个空值。

数据检索的过程

看一张图：

上面的表中有2个索引：id作为主键索引，name作为辅助索引。

innodb我们用的最多，我们只看图中左边的innodb中数据检索过程：

如果需要查询id=14的数据，只需要在左边的主键索引中检索就可以了。

如果需要搜索name='Ellison'的数据，需要2步：

1. 先在辅助索引中检索到name='Ellison'的数据，获取id为14

2. 再到主键索引中检索id为14的记录

辅助索引相对于主键索引多了第二步。

索引管理

创建索引

方式1：

create [unique] index 索引名称 on 表名(列名[(length)]);

方式2：

alter 表名 add [unique] index 索引名称 on (列名[(length)]);

如果字段是char、varchar类型，length可以小于字段实际长度，如果是blog、text等长文本类型，必须指定length。

[unique]：中括号代表可以省略，如果加上了unique，表示创建唯一索引。

如果table后面只写一个字段，就是单列索引，如果写多个字段，就是复合索引，多个字段之间用逗号隔开。

删除索引

drop index 索引名称 on 表名;

查看索引

查看某个表中所有的索引信息如下：

show index from 表名;

索引修改

可以先删除索引，再重建索引。

示例

准备200万数据

/*建库javacode2018*/
DROP DATABASE IF EXISTS javacode2018;
CREATE DATABASE javacode2018;
USE javacode2018;/*建表test1*/
DROP TABLE IF EXISTS test1;
CREATE TABLE test1 (id     INT NOT NULL COMMENT '编号',name   VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '姓名',sex TINYINT NOT NULL COMMENT '性别,1：男，2：女',email  VARCHAR(50)
);/*准备数据*/
DROP PROCEDURE IF EXISTS proc1;
DELIMITER $
CREATE PROCEDURE proc1()BEGINDECLARE i INT DEFAULT 1;START TRANSACTION;WHILE i <= 2000000 DOINSERT INTO test1 (id, name, sex, email) VALUES (i,concat('javacode',i),if(mod(i,2),1,2),concat('javacode',i,'@163.com'));SET i = i + 1;if i%10000=0 THENCOMMIT;START TRANSACTION;END IF;END WHILE;COMMIT;END $DELIMITER ;
CALL proc1();
SELECT count(*) FROM test1;

上图中使用存储过程循环插入了200万记录，表中有4个字段，除了sex列，其他列的值都是没有重复的，表中还未建索引。

插入的200万数据中，id，name，email的值都是没有重复的。

无索引我们体验一下查询速度

mysql> select * from test1 a where a.id = 1;
+----+-----------+-----+-------------------+
| id | name      | sex | email             |
+----+-----------+-----+-------------------+
|  1 | javacode1 |   1 | javacode1@163.com |
+----+-----------+-----+-------------------+
1 row in set (0.77 sec)

上面我们按id查询了一条记录耗时770毫秒，我们在id上面创建个索引感受一下速度。

创建索引

我们在id上面创建一个索引，感受一下：

mysql> create index idx1 on test1 (id);
Query OK, 0 rows affected (2.82 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0mysql> select * from test1 a where a.id = 1;
+----+-----------+-----+-------------------+
| id | name      | sex | email             |
+----+-----------+-----+-------------------+
|  1 | javacode1 |   1 | javacode1@163.com |
+----+-----------+-----+-------------------+
1 row in set (0.00 sec)

上面的查询是不是非常快，耗时1毫秒都不到。

我们在name上也创建个索引，感受一下查询的神速，如下：

mysql> create unique index idx2 on test1(name);
Query OK, 0 rows affected (9.67 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0mysql> select * from test1 where name = 'javacode1';
+----+-----------+-----+-------------------+
| id | name      | sex | email             |
+----+-----------+-----+-------------------+
|  1 | javacode1 |   1 | javacode1@163.com |
+----+-----------+-----+-------------------+
1 row in set (0.00 sec)

查询快如闪电，有没有，索引是如此的神奇。

创建索引并指定长度

通过email检索一下数据

mysql> select * from test1 a where a.email = 'javacode1000085@163.com';
+---------+-----------------+-----+-------------------------+
| id      | name            | sex | email                   |
+---------+-----------------+-----+-------------------------+
| 1000085 | javacode1000085 |   1 | javacode1000085@163.com |
+---------+-----------------+-----+-------------------------+
1 row in set (1.28 sec)

耗时1秒多，回头去看一下插入数据的sql，我们可以看到所有的email记录，每条记录的前面15个字符是不一样的，结尾是一样的（都是@163.com），通过前面15个字符就可以定位一个email了，那么我们可以对email创建索引的时候指定一个长度为15，这样相对于整个email字段更短一些，查询效果是一样的，这样一个页中可以存储更多的索引记录，命令如下：

mysql> create index idx3 on test1 (email(15));
Query OK, 0 rows affected (7.67 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

然后看一下查询效果：

mysql> select * from test1 a where a.email = 'javacode1000085@163.com';
+---------+-----------------+-----+-------------------------+
| id      | name            | sex | email                   |
+---------+-----------------+-----+-------------------------+
| 1000085 | javacode1000085 |   1 | javacode1000085@163.com |
+---------+-----------------+-----+-------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

耗时不到1毫秒，神速。

查看表中的索引

我们看一下test1表中的所有索引，如下：

mysql> show index from test1;
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| test1 |          0 | idx2     |            1 | name        | A         |     1992727 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| test1 |          1 | idx1     |            1 | id          | A         |     1992727 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| test1 |          1 | idx3     |            1 | email       | A         |     1992727 |       15 | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
3 rows in set (0.00 sec)

可以看到test1表中3个索引的详细信息(索引名称、类型，字段)。

删除索引

我们删除idx1，然后再列出test1表所有索引，如下：

mysql> drop index idx1 on test1;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0mysql> show index from test1;
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| test1 |          0 | idx2     |            1 | name        | A         |     1992727 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| test1 |          1 | idx3     |            1 | email       | A         |     1992727 |       15 | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
2 rows in set (0.00 sec)

本篇主要是mysql中索引管理相关一些操作，属于基础知识，希望大家掌握。

下篇文章介绍：

1. 一个表应该创建哪些索引？

2. 有索引时sql应该怎么写？

3. 我的sql为什么不走索引？需要知道内部原理

4. where条件涉及多个字段多个索引时怎么走？

5. 多表连接查询、子查询，怎么去利用索引，内部过程是什么样的？

6. like查询中前面有%的时候为何不走索引？

7. 字段中使用函数的时候为什么不走索引？

8. 字符串查询使用数字作为条件的时候为什么不走索引？、

9. 索引区分度、索引覆盖、最左匹配、索引排序又是什么？原理是什么？

关于上面各种索引选择的问题，我们会深入其原理，让大家知道为什么是这样？而不是只去记一些优化规则，而不知道其原因，知道其原理用的时候更加得心应手一些。