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B+树索引（11）之索引挑选（上）
B+树索引（11）之索引挑选（上）
前言
之前的文章从索引的基本结构聊到索引存储又聊到索引的适用场景，我们已经对索引有了一个大致的认识，索引相关文章参考
这次我们聊聊怎么去选择索引，一个正确的索引可以花最小的代价换取最大的性能！
索引的挑选原则
只为搜索排序分组相关列创建索引
也就是说只为出现在where条件中的列（包含连接语句中的列），order by排序中的列，group by分组中的列建立索引，其余的不考虑建立索引，即使出现在查询列表（select查询列）中，如下SQL
select birthday,country,phone_number from person_info where name = 'Aaron';- 1
我们可以给name字段建立索引，但除此外birthday、country、phone_number这些字段都不用加索引，因为我们需要明白的是索引的目的是加快检索速度，快速定位，如果起不到定位的字段通常不需要创建索引。
每个数据页的大小通常是16kb，如果除了给name加索引外还给birthday、phone_number加索引，这样会导致数据页存储记录的数量减少，那么B+树需要维护的叶子节点就会增多，查找效率也会降低，如下
如果仅仅给name列建立索引，那么每个叶子节点的记录只保存name值和主键id值，自然占用空间小，查找效率相对就高。
另外这里可能有人会考虑回表的性能消耗，因为仅仅只给name列建立索引那么birthday、country、phone_number这三列需要回表从聚簇索引上获取，会带来一定的性能消耗，其实这里就需要从业务层面考虑。
如果条件**name = ‘Aaron’**得到的记录只有少数的几项那么即使回表对于整个SQL的查询性能影响不大。
如果条件**name = ‘Aaron’**得到了大量的记录，那么回表将是巨大的性能消耗，还不如不用索引（全表扫描）或者采用索引覆盖解决。
索引列区分度要高
区分度一般用基数来表示，什么是基数呢？一个列数值不重复的个数。
例如存在列a的数据为2、5、6，8，6，2，5，5，6，8该列实际存在10条数据，而列a的基数为4（相当于给列a进行去重）。
也就是说如果索引列为主键或者用UNIQUE（唯一性约束）那么该列的基数就应该等于该列的行数，基数越大索引效果越好，基数越小索引检索效果越差（当基数太小优化器可能会放弃使用索引，采用全表扫描）。
在日常业务中最常见的就是性别，性别本来的值就是固定的男、女、其它这三种，性别的基数最大就是3，这种区分度极低的我们需避免使用索引。
索引列长度尽可能的小
例如一个索引列是整数类型的值，那么我们需要注意数据类型的定义方式，整数在Mysql中分为如下几种
类型 表示大小 占用字节数 TINYINT -2^7 ~ 2^7-1 1个字节 SMALLINT -2^15 ~ 2^15-1 2个字节 MEDIUMINT -2^23 ~ 2^23-1 3个字节 INT(INTEGER) -2^31 ~ 2^31-1 4个字节 BIGINT -2^63 ~ 2^63-1 8个字节 当我们在创建表时需要根据业务选择，当能用SMALLINT表示时就不要用MEDIUMINT，能用MEDIUMINT表示时就不要用INT，原因是，数据类型越小，索引所占用的空间就会更小，一个数据页存放的数据就会越多，从而就能减少磁盘IO带来的性能消耗，加载到内存中的记录数就越多，对于查询来讲效率就越高。
这个规则更加适用于主键索引，为什么呢？因为主键索引的列值不仅仅需要保存在聚簇索引中，还需要保存在二级索引的记录中，主键值越小那么越节省空间，磁盘IO越高效。
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