MySQL單列索引是我們使用MySQL數(shù)據(jù)庫中經(jīng)常會(huì)見到的，MySQL單列索引和組合索引的區(qū)別可能有很多人還不是十分的了解，
下面就為您分析兩者的主要區(qū)別，供您參考學(xué)習(xí)。
為了形象地對比兩者，再建一個(gè)表：
- CREATE TABLE myIndex
- ( i_testID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- vc_Name VARCHAR(50) NOT NULL, vc_City VARCHAR(50) NOT NULL,
- i_Age INT NOT NULL, i_SchoolID INT NOT NULL, PRIMARY KEY (i_testID) );
在這 10000 條記錄里面 7 上 8 下地分布了 5 條 vc_Name="erquan" 的記錄，只不過 city,age,school 的組合各不相同。
來看這條T-SQL：
- SELECT i_testID FROM myIndex WHERE vc_Name='erquan' AND vc_City='鄭州' AND i_Age=25;
首先考慮建MySQL單列索引：
在vc_Name列上建立了索引。執(zhí)行 T-SQL 時(shí)，MYSQL 很快將目標(biāo)鎖定在了vc_Name=erquan 的 5 條記錄上，取出來放到一中間結(jié)果集。在這個(gè)結(jié)果集里，先排除掉 vc_City 不等于"鄭州"的記錄，再排除 i_Age 不等于 25 的記錄，最后篩選出唯一的符合條件的記錄。
雖然在 vc_Name 上建立了索引，查詢時(shí)MYSQL不用掃描整張表，效率有所提高，但離我們的要求還有一定的距離。同樣的，在 vc_City 和 i_Age 分別建立的MySQL單列索引的效率相似。
為了進(jìn)一步榨取 MySQL 的效率，就要考慮建立組合索引。就是將 vc_Name,vc_City，i_Age 建到一個(gè)索引里：
- ALTER TABLE myIndex ADD INDEX name_city_age (vc_Name(10),vc_City,i_Age);
建表時(shí)，vc_Name 長度為 50，這里為什么用 10 呢？因?yàn)橐话闱闆r下名字的長度不會(huì)超過 10，這樣會(huì)加速索引查詢速度，還會(huì)減少索引文件的大小，提高 INSERT 的更新速度。
執(zhí)行 T-SQL 時(shí)，MySQL 無須掃描任何記錄就到找到唯一的記錄。
肯定有人要問了，如果分別在 vc_Name,vc_City，i_Age 上建立單列索引，讓該表有 3 個(gè)單列索引，查詢時(shí)和上述的組合索引效率一樣嗎？大不一樣，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于我們的組合索引。雖然此時(shí)有了三個(gè)索引，但 MySQL 只能用到其中的那個(gè)它認(rèn)為似乎是最有效率的單列索引。
建立這樣的組合索引，其實(shí)是相當(dāng)于分別建立了
- vc_Name,vc_City,i_Age
- vc_Name,vc_City
- vc_Name
這樣的三個(gè)組合索引！為什么沒有 vc_City，i_Age 等這樣的組合索引呢？這是因?yàn)?mysql 組合索引“最左前綴”的結(jié)果。簡單的理解就是只從最左面的開始組合。并不是只要包含這三列的查詢都會(huì)用到該組合索引，下面的幾個(gè) T-SQL 會(huì)用到：
- SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan" AND vc_City="鄭州"
- SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan"
而下面幾個(gè)則不會(huì)用到：
- SELECT * FROM myIndex WHREE i_Age=20 AND vc_City="鄭州"
- SELECT * FROM myIndex WHREE vc_City="鄭州"