3.删除索引的两种方式
3.1 使用ALTER TABLE删除索引
3.2 使用DROP INDEX语句删除索引
提示删除表中的列时，如果要删除的列为索引的组成部分，则该列也会从索引中删除。如果组成索引的所有列都被删除，则整个索引将被删除。
ALTER TABLE book6 DROP INDEX idx_cmt; DROP INDEX uk_idx_bname ON book6; ALTER TABLE book6 DROP COLUMN book_name; ALTER TABLE book6 DROP COLUMN book_id; ALTER TABLE book6 DROP COLUMN info; SHOW INDEX FROM book6;
4.索引的设计原则（未完待续，明天补全......）
4.1 哪些情况适合创建索引？
我们先准备一些数据，用作下面创建索引及测试过程。
#1. 数据的准备 CREATE DATABASE atguigudb1; USE atguigudb1; #1.创建学生表和课程表 CREATE TABLE `student_info` ( `id` INT(11) AUTO_INCREMENT, `student_id` INT NOT NULL , `name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL, `course_id` INT NOT NULL , `class_id` INT(11) DEFAULT NULL, `create_time` DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8; CREATE TABLE `course` ( `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `course_id` INT NOT NULL , `course_name` VARCHAR(40) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8; #函数1：创建随机产生字符串函数 DELIMITER // CREATE FUNCTION rand_string(n INT) RETURNS VARCHAR(255) #该函数会返回一个字符串 BEGIN DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'; DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT ''; DECLARE i INT DEFAULT 0; WHILE i < n DO SET return_str =CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1)); SET i = i + 1; END WHILE; RETURN return_str; END // DELIMITER ; SELECT @@log_bin_trust_function_creators; SET GLOBAL log_bin_trust_function_creators = 1; #函数2：创建随机数函数 DELIMITER // CREATE FUNCTION rand_num (from_num INT ,to_num INT) RETURNS INT(11) BEGIN DECLARE i INT DEFAULT 0; SET i = FLOOR(from_num +RAND()*(to_num - from_num+1)) ; RETURN i; END // DELIMITER ; # 存储过程1：创建插入课程表存储过程 DELIMITER // CREATE PROCEDURE insert_course( max_num INT ) BEGIN DECLARE i INT DEFAULT 0; SET autocommit = 0; #设置手动提交事务 REPEAT #循环 SET i = i + 1; #赋值 INSERT INTO course (course_id, course_name ) VALUES (rand_num(10000,10100),rand_string(6)); UNTIL i = max_num END REPEAT; COMMIT; #提交事务 END // DELIMITER ; # 存储过程2：创建插入学生信息表存储过程 DELIMITER // CREATE PROCEDURE insert_stu( max_num INT ) BEGIN DECLARE i INT DEFAULT 0; SET autocommit = 0; #设置手动提交事务 REPEAT #循环 SET i = i + 1; #赋值 INSERT INTO student_info (course_id, class_id ,student_id ,NAME ) VALUES (rand_num(10000,10100),rand_num(10000,10200),rand_num(1,200000),rand_string(6)); UNTIL i = max_num END REPEAT; COMMIT; #提交事务 END // DELIMITER ; #调用存储过程： CALL insert_course(100); SELECT COUNT(*) FROM course; CALL insert_stu(1000000); SELECT COUNT(*) FROM student_info;
业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也必须建成唯一索引。（来源：Alibaba）
说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的。
某个字段在SELECT语句的 WHERE 条件中经常被使用到，那么就需要给这个字段创建索引了。尤其是在数据量大的情况下，创建普通索引就可以大幅提升数据查询的效率。比如student_info数据表（含100万条数据），假设我们想要查询 student_id=123110 的用户信息。
下面的sql代码首先是查看student_info表中都有哪些索引？然后在不使用索引的情况下查询效率如何，对where查询条件的字段student_id添加索引之后查询效率又如何？ 最后是执行耗时。
SHOW INDEX FROM student_info; SELECT course_id, class_id, NAME, create_time, student_id FROM student_info WHERE student_id = 123110; #240ms ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid(student_id); SELECT course_id, class_id, NAME, create_time, student_id FROM student_info WHERE student_id = 123110; #17ms
4.1.3 经常 GROUP BY 和 ORDER BY 的列
索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索，因此当我们使用 GROUP BY 对数据进行分组查询，或者使用 ORDER BY 对数据进行排序的时候，就需要对分组或者排序的字段进行索引。如果待排序的列有多个，那么可以在这些列上建立组合索引。
这里先将GROUP BY中用到的student_id字段相关的索引删除，看下查询效率。之后再对这个字段加索引，再看查询效率。
ALTER TABLE student_info DROP INDEX idx_sid; SHOW INDEX FROM student_info; SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info GROUP BY student_id LIMIT 100; #514ms ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid(student_id); SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info GROUP BY student_id LIMIT 100; #17ms
下面是针对查询中同时包含GROUP BY 和ORDER BY的sql，在为student_id和create_time分别创建索引的情况下，它的执行时间花了2.845s，挺长的，我们可以使用explain查看一下它是只走了 student_id 索引？还是只走了create_time索引？还是两个都走了？
ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid(student_id); ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_cre_time(create_time); SHOW INDEX FROM student_info; #修改sql_mode SELECT @@sql_mode; SET @@sql_mode ='STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION'; SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info GROUP BY student_id ORDER BY create_time DESC LIMIT 100; #2845ms EXPLAIN SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info GROUP BY student_id ORDER BY create_time DESC LIMIT 100;
上面的explain执行结果告诉我们，它只走了student_id对应的单列索引，原因就是sql语句的执行流程中：是 FROM 👉 WHERE 👉 GROUP BY 👉 HAVING 👉 SELECT 👉 ORDER BY 👉 LIMIT，而GROUP BY是先于ORDER BY执行的，所以它这里先考虑使用GROUP BY相关字段的索引，后续就不再采用其他的了。
那么针对这样的问题，我们可以考虑将GROUP BY和ORDER BY的相关字段建一个联合索引。
ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid_cre_time(student_id,create_time DESC); SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info GROUP BY student_id ORDER BY create_time DESC LIMIT 100; #229ms EXPLAIN SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info GROUP BY student_id ORDER BY create_time DESC LIMIT 100;
4.1.4 UPDATE、DELETE 的 WHERE 条件列
对数据按照某个条件进行查询后再进行 UPDATE 或 DELETE 的操作，如果对 WHERE 字段创建了索引，就能大幅提升效率。原理是因为我们需要先根据 WHERE 条件列检索出来这条记录，然后再对它进行更新或删除。如果进行更新的时候，更新的字段是非索引字段，提升的效率会更明显，这是因为非索引字段更新不需要对索引进行维护。
SHOW INDEX FROM student_info; UPDATE student_info SET student_id = 10002 WHERE NAME = '462eed7ac6e791292a79'; #466ms ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_name(NAME); UPDATE student_info SET student_id = 10003 WHERE NAME = '462eed7ac6e791292a79'; #16ms
有时候我们需要对某个字段进行去重，使用 DISTINCT，那么对这个字段创建索引，也会提升查询效率。比如，我们想要查询课程表中不同的 student_id 都有哪些，如果我们没有对 student_id 创建索引，执行：
DROP INDEX idx_sid ON student_info; SHOW INDEX FROM student_info;
先确保表中没有与DISTINCT去重相关字段的索引。然后我们对student_id做个去重，看看执行效率。然后给这个字段加上索引，再看执行效率。
SELECT DISTINCT(student_id) FROM student_info; #531ms ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid(student_id); SHOW INDEX FROM student_info; SELECT DISTINCT(student_id) FROM student_info; #369ms
首先，连接表的数量尽量不要超过 3 张，因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环，数量级增长会非常快，严重影响查询的效率。
其次，对 WHERE 条件创建索引，因为 WHERE 才是对数据条件的过滤。如果在数据量非常大的情况下，没有 WHERE 条件过滤是非常可怕的。
最后，对用于连接的字段创建索引，并且该字段在多张表中的类型必须一致。比如 course_id 在 student_info 表和 course 表中都为 int(11) 类型，而不能一个为 int 另一个为 varchar 类型。
SELECT s.course_id, NAME, s.student_id, c.course_name FROM student_info s JOIN course c ON s.course_id = c.course_id WHERE NAME = '462eed7ac6e791292a79'; #16ms DROP INDEX idx_name ON student_info; SELECT s.course_id, NAME, s.student_id, c.course_name FROM student_info s JOIN course c ON s.course_id = c.course_id WHERE NAME = '462eed7ac6e791292a79'; #189ms
这样也可以较少的建立一些索引。同时，由于"最左前缀原则"，可以增加联合索引的使用率。
4.1.11 在多个字段都要创建索引的情况下，联合索引优于单值索引
4.2 限制索引的数目
4.3 哪些情况不适合创建索引？
结论：在数据表中的数据行数比较少的情况下，比如不到 1000 行，是不需要创建索引的。
结论：当数据重复度大，比如`高于 10% `的时候，也不需要对这个字段使用索引。
例如身份证、UUID(在索引比较时需要转为ASCII，并且插入时可能造成页分裂)、MD5、HASH、无序长字符串等。
CREATE TABLE person_info( id INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(100) NOT NULL, birthday DATE NOT NULL, phone_number CHAR(11) NOT NULL, country varchar(100) NOT NULL, PRIMARY KEY (id), KEY idx_name_birthday_phone_number (name(10), birthday, phone_number), KEY idx_name (name(10)) );
我们知道，通过idx_name_birthday_phone_number索引就可以对name 列进行快速搜索，再创建一个专门针对name 列的索引就算是一个冗余索引，维护这个索引只会增加维护的成本，并不会对搜索有什么好处。
CREATE TABLE repeat_index_demo ( col1 INT PRIMARY KEY, col2 INT, UNIQUE uk_idx_c1 (col1), INDEX idx_c1 (col1) );
我们看到，col1 既是主键、又给它定义为一个唯一索引，还给它定义了一个普通索引，可是主键本身就会生成聚簇索引，所以定义的唯一索引和普通索引是重复的，这种情况要避免。
