什么是索引？

假設(shè)我們有一張數(shù)據(jù)表 employee(員工表)，該表有三個(gè)字段（列）,分別是name、age 和address。假設(shè)表employee有上萬行數(shù)據(jù)(這公司還真大），現(xiàn)在需要從這個(gè)表中查找出所有名字是‘ZhangSan’的雇員信息，你會(huì)快速的寫出SQL語句：

select name,age,address from employee where name='ZhangSan'

如果數(shù)據(jù)庫還沒有索引這個(gè)東西，一旦我們運(yùn)行這個(gè)SQL查詢，查找名字為ZhangSan的雇員的過程中，究竟會(huì)發(fā)生什么？數(shù)據(jù)庫不得不在employee表中的每一行查找并確定雇員的名字（name）是否為‘ZhangSan’。 

由于我們想要得到每一個(gè)名字為ZhangSan的雇員信息，在查詢到第一個(gè)符合條件的行后，不能停止查詢，因?yàn)榭赡苓€有其他符合條件的行，所以必須一行一行的查找直到最后一行——這就意味數(shù)據(jù)庫不得不檢查上萬行數(shù)據(jù)才能找到所有名字為ZhangSan的雇員。這就是所謂的全表掃描（參見前文“執(zhí)行計(jì)劃”中type=ALL），顯然這種模式效率太慢，技術(shù)可能覺得無所謂，業(yè)務(wù)會(huì)拿刀砍你。 

你會(huì)想為如此簡單的事情做全表掃描效率欠佳——數(shù)據(jù)庫是不是應(yīng)該更聰明一點(diǎn)呢？這就像用人眼從頭到尾瀏覽整張表，很慢也不優(yōu)雅，“索引”派上用場的時(shí)候到了，使用索引的全部意義就是：通過縮小一張表中需要查詢的記錄/行的數(shù)目來加快搜索的速度。 

在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，索引是一種單獨(dú)的、物理的對(duì)數(shù)據(jù)庫表中一列或多列的值進(jìn)行排序的一種存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，它是某個(gè)表中一列或若干列值的集合和相應(yīng)的指向表中物理標(biāo)識(shí)這些值的數(shù)據(jù)頁的邏輯指針清單（定義真特么拗口）。大白話意思是索引的作用相當(dāng)于圖書的目錄，可以根據(jù)目錄中的頁碼快速找到所需的內(nèi)容。 

一個(gè)索引是存儲(chǔ)的表中一個(gè)特定列的值數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。索引是在表的列上創(chuàng)建。要記住的關(guān)鍵點(diǎn)是索引包含一個(gè)表中列的值，并且這些值存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。請(qǐng)牢記這一點(diǎn)：索引是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。一個(gè)好的數(shù)據(jù)庫表設(shè)計(jì),從一開始就應(yīng)該考慮添加索引,而不是到最后發(fā)現(xiàn)慢SQL了,影響業(yè)務(wù)了才來補(bǔ)救。其實(shí)我在工作經(jīng)歷當(dāng)中，由于新建表或新加字段后,忘記添加索引也造成了多次生產(chǎn)事故,記憶猶新!!!

在沒有GUI工具的情況下，可以使用以下命令查看索引：

上述ad_article表中有兩個(gè)索引，Key_name中有顯示:

-  PRIMARY主鍵索引，Seq_in_index索引序號(hào)為1，從1開始，Collation為“A”表示升序（或NULL無分類），對(duì)應(yīng)字段是id

-   idx_cid是自建索引，由cid、available、id三個(gè)字段組成，分別對(duì)應(yīng)序號(hào)1,2,3

表中大部分信息都挺好理解的，倒是Index_type=BTREE這塊內(nèi)容很多人不懂其意思，其實(shí)通過GUI工具創(chuàng)建索引時(shí)也會(huì)有BTREE 的顯示，先著重了解一下。

BTREE

在計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（不懂?dāng)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的自行充電）體系中，為了加速查找的速度，常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有兩種：

-     Hash哈希結(jié)構(gòu)，例如Java中的HashMap，這種數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)可以讓查詢/插入/修改/刪除的平均時(shí)間復(fù)雜度都為O(1);

-    Tree 樹 結(jié)構(gòu) ， 這種數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)可以讓查詢/插入/修改/刪除的平均時(shí)間復(fù)雜度都為O(log(n));

注：時(shí)間復(fù)雜度O是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程中的基礎(chǔ)內(nèi)容，不明白同學(xué)的自行充電。O(1)的意思是不管N多大其速度都是恒定的，O(log(N))的意思是不管N多大，都要花費(fèi)N的對(duì)數(shù)次時(shí)間。

問題來了：即然不管讀還是寫，Hash這種類型比Tree樹這種類型都要更快一些，那為什么MySQL的開發(fā)者既使用Hash類型做為索引，又使用了BTREE呢？

話說回來，還是跟SQL應(yīng)用場景有關(guān)系，前文中我們找"ZhangSan"用戶的SQL：

select name,age,address from employee where name='ZhangSan'

確實(shí)用HASH索引更快，因?yàn)槊看味贾徊樵円粭l信息（重名的雇員姓名也才幾條而已），但實(shí)際上業(yè)務(wù)對(duì)于SQL的應(yīng)用場景是：

-      orderby 需要排個(gè)序

-      groupby 還要分個(gè)組

-     還要比較大小 大于或小于等等

這種情況下如果繼續(xù)用HASH類型做索引結(jié)構(gòu)，其時(shí)間復(fù)雜度會(huì)從O(1)直接退化為O(n)，相當(dāng)于全表掃描了，而Tree的特性保證了不管是哪種操作，依然能夠保持O(log(n))的高效率，有種我自巋然不動(dòng)的趕腳！所以拋開應(yīng)用場景談設(shè)計(jì)其實(shí)是耍流浪（比如很多java程序員被安利阿里的fastjson比jackson快，故而拋棄jackson一樣），實(shí)際上MySQL中也支持HASH類型的索引，但不是主流。

那MySQL中的BTREE和TREE又有啥聯(lián)系與區(qū)別呢？先來看看傳統(tǒng)的二叉樹：

二叉樹是大家熟知的一種樹，用它來做索引行不行，可以是可以，但有幾個(gè)問題：

-      如果索引數(shù)據(jù)很多，樹的層次會(huì)很高（只有左右兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)），數(shù)據(jù)量大時(shí)查詢還是會(huì)慢

-     二叉樹每個(gè)節(jié)點(diǎn)只存儲(chǔ)一個(gè)記錄，一次查詢?cè)跇渖险业臅r(shí)候花費(fèi)磁盤IO次數(shù)較多

所以它并不適合直接拿來做索引存儲(chǔ)，算法設(shè)計(jì)人員在二叉樹的基礎(chǔ)之上進(jìn)行了變種，引入了BTREE的概念（詳情可自行查詢）

如上圖可知BTREE有以下特點(diǎn)：

-      不再是二叉搜索，而是N叉搜索，樹的高度會(huì)降低，查詢快

-      葉子節(jié)點(diǎn)，非葉子節(jié)點(diǎn)，都可以存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，且可以存儲(chǔ)多個(gè)數(shù)據(jù)

-     通過中序遍歷，可以訪問樹上所有節(jié)點(diǎn)

BTREE被作為實(shí)現(xiàn)索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)被創(chuàng)造出來，是因?yàn)樗軌蛲昝赖睦谩熬植啃栽怼保湓O(shè)計(jì)邏輯是這樣的：

-      內(nèi)存讀寫快，磁盤讀寫慢，而且慢很多

-      磁盤預(yù)讀：磁盤讀寫并不是按需讀取，而是按頁預(yù)讀，一次會(huì)讀一頁的數(shù)據(jù)，每次加載一些看起來是冗余的數(shù)據(jù)，如果未來要讀取的數(shù)據(jù)就在這一頁中，可以避免未來的磁盤讀寫，提高效率（通常，一頁數(shù)據(jù)是4K）

-     局部性原理：軟件設(shè)計(jì)要盡量遵循“數(shù)據(jù)讀取集中”與“使用到一個(gè)數(shù)據(jù)，大概率會(huì)使用其附近的數(shù)據(jù)”，這樣磁盤預(yù)讀能充分提高磁盤IO效能

早先的MySQL就是使用的BTREE做為索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，隨著時(shí)間推移，B樹發(fā)生了較多的變種，其中最常見的就是B+TREE變種，現(xiàn)在MySQL用的就是這種，示意如下：

B+TREE改進(jìn)點(diǎn)及優(yōu)勢(shì)所在：

-      仍然是N叉樹，層級(jí)小，非葉子節(jié)點(diǎn)不再存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)只存儲(chǔ)在同一層的葉子節(jié)點(diǎn)上，B+樹從根到每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的路徑長度一樣，而B樹不是這樣

-      葉子之間，增加了鏈表(圖中紅色箭頭指向)，獲取所有節(jié)點(diǎn)，不再需要中序遍歷，使用鏈表的next節(jié)點(diǎn)就可以快速訪問到

-      范圍查找方面，當(dāng)定位min與max之后，中間葉子節(jié)點(diǎn)，就是結(jié)果集，不用中序回溯（范圍查詢?cè)赟QL中用得很多，這是B+樹比B樹最大的優(yōu)勢(shì)）

-      葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)實(shí)際記錄行，記錄行相對(duì)比較緊密的存儲(chǔ)，適合大數(shù)據(jù)量磁盤存儲(chǔ)；非葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)記錄的PK，用于查詢加速，適合內(nèi)存存儲(chǔ)

-     非葉子節(jié)點(diǎn)，不存儲(chǔ)實(shí)際記錄，而只存儲(chǔ)記錄的KEY的話，那么在相同內(nèi)存的情況下，B+樹能夠存儲(chǔ)更多索引

可以來初步計(jì)算一下：假設(shè)key、子樹節(jié)點(diǎn)指針均占用4B，則B樹一個(gè)節(jié)點(diǎn)占用4 + 4 = 8B，一頁頁面大小4KB，則N = 4 * 1024 / 8B = 512，一個(gè)512叉的B樹，1000w的數(shù)據(jù)，深度最大 log(512/2)(10^7) 約等于4。對(duì)比二叉樹如AVL的深度為log(2)(10^7) 約為24，相差了5倍以上！

假如一個(gè)節(jié)點(diǎn)大小是4KB，一個(gè)KEY有8字節(jié)，一頁可以存4000/8=500個(gè)KEY，根據(jù)N叉樹特點(diǎn),就算一層500叉節(jié)點(diǎn)，則：

第一層樹：1個(gè)節(jié)點(diǎn)，1*500KEY , 大小4K

第二層樹：500節(jié)點(diǎn) 500*500=25萬個(gè)KEY，500*4K=2M

第三層樹：500 * 500節(jié)點(diǎn) 500*500*500=1.2億KEY，500*500*4K=1G

如果沒算錯(cuò)，1G空間，只用三層樹結(jié)構(gòu)，可以存1.2億行數(shù)據(jù)的KEY，B+樹牛掰不？

所以B+TREE索引只用占用很少的內(nèi)存空間，卻大大提升了查詢效率（不論是單個(gè)查詢、范圍查詢還是有序性查詢），并且還減少了磁盤讀寫，所以好的算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是可以省錢的。 

說完BTREE，在'showindex from ad_article'結(jié)果集中有一列為Cardinality的值，它的作用也非常的大，稱之為：索引基數(shù)

Cardinality 索引基數(shù)

索引基數(shù)簡單的說就是:你索引列的唯一值的個(gè)數(shù)，如果是復(fù)合索引就是唯一組合的個(gè)數(shù)。這個(gè)數(shù)值將會(huì)作為MySQL優(yōu)化器對(duì)語句執(zhí)行計(jì)劃進(jìn)行判定時(shí)依據(jù)。如果唯一性太小，那么優(yōu)化器會(huì)認(rèn)為這個(gè)索引對(duì)語句沒有太大幫助，而不使用索引。cardinality值越大，就意味著，使用索引能排除越多的數(shù)據(jù)，執(zhí)行也更為高效。

舉個(gè)簡單例子來說明：比如有一張表有A、B、C列，數(shù)據(jù)情況如下：

A   B   C

1   1   1

1   1   2

1   2   1

1   2   2

2   1   1

2  1  2

2   2   1

2   2   2

-      如果對(duì)A列進(jìn)行索引，那么它的cardinality基數(shù)值為2，因?yàn)橹挥?，2兩種值

-      如果對(duì)A、B兩列做復(fù)合索引，那么它的cardinality基數(shù)值為4，因?yàn)橹档慕M合為(11),(1 2),(2 1),(2 2)

-     如果對(duì)A、B、C做復(fù)合索引，則它的cardinality基數(shù)值為8

當(dāng)有多個(gè)索引可用時(shí)，mysql會(huì)自動(dòng)依據(jù)cardinality大的值來進(jìn)行SQL索引選擇優(yōu)化。如果現(xiàn)在再問你“為什么數(shù)據(jù)庫都有PK”，你怎么答?因?yàn)镻K的數(shù)據(jù)均不一樣啊，做索引了后查詢起來效果才快啊，因?yàn)閏ardinality值很高，是不是？另一種問法常見于判斷題，問你“數(shù)據(jù)庫索引通常要放在選擇性差的列上”，你以前可能還不明白為什么，其背后邏輯就是索引的cardinality值啊，選擇性差意味著重復(fù)數(shù)據(jù)少，索引才高效嘛。

但回到我們自己的例子，數(shù)據(jù)庫中有數(shù)據(jù)值61行，但是cardinality=59并不準(zhǔn)確，是因?yàn)樗粫?huì)自動(dòng)更新，需要通過analyzetable來進(jìn)行更新，示例如下：

mysql>analyze local table ad_article;

優(yōu)化以后結(jié)果為：

索引基數(shù)更加準(zhǔn)確一些了。

索引類型

MySQL中有以下索引類型：

UNIQUE唯一索引 該索引其含義是被標(biāo)定義唯一索引的列，不允許出現(xiàn)重復(fù)的數(shù)據(jù)， 但可以有NULL值。舉例來講,假如有A、B兩個(gè)字段，建立唯一索引：

A B

1 1

1 2

1 1 // 這一行數(shù)據(jù)無法插入，因?yàn)榕c第一條數(shù)據(jù)重復(fù)，數(shù)據(jù)庫底層報(bào)錯(cuò)DuplicateKeyException 1 1

唯一索引有利有弊，好處是：如果你的程序不好處理界面端的重復(fù)提交，或者因?yàn)閿?shù)據(jù)的重復(fù)導(dǎo)致程序出錯(cuò)誤，可以通過創(chuàng)建唯一索引來解決問題，當(dāng)然不要為了設(shè)置唯一索引而設(shè)置索引，索引還是要有用處的。其次在設(shè)置了唯一索引時(shí)，萬一真要發(fā)生變更，支持重復(fù)數(shù)據(jù)怎么辦?MySQL提供了兩種補(bǔ)救辦法：

-      自動(dòng)替換為新的值，可以用ONDUPLICATE KEY UPDATE xxx= VALUES(xxx)

-     忽略插入是 insert ignore into

INDEX普通索引允許出現(xiàn)相同的索引內(nèi)容，平時(shí)創(chuàng)建的索引通常就是普通索引，利用提升查詢數(shù)據(jù)性能

PRIMARY KEY主鍵索引 不允許出現(xiàn)相同的值,且不能為NULL值,一個(gè)表只能有一個(gè)primary_key索引，常見于ID字段

fulltext index 全文索引 上述三種索引都是針對(duì)列的值發(fā)揮作用,但全文索引,可以針對(duì)值中的某個(gè)單詞,比如一篇文章中的某個(gè)詞,然而并沒有什么卵用,因?yàn)橹挥衜yisam引擎以及英文支持,并且效率讓人不敢恭維,要全文搜索還是建議使用Luence、Solr、ES等方案，更專業(yè)且強(qiáng)大一些。

索引的創(chuàng)建與使用

ALTER TABLE 適用于表創(chuàng)建完畢之后再添加

ALTERTABLE 表名 ADD 索引類型 （unique,primary key,fulltext,index）[索引名]（字段名）

CREATE INDEX可對(duì)表增加普通索引或UNIQUE索引

CREATE INDEXindex_name ON table_name (column_list)

CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name(column_list)

另外,還可以在建表時(shí)添加:

CREATE TABLE mytable (

 ... //中間字段忽略

 PRIMARY KEY (`id`),

 UNIQUE KEY `unique1`(`username`), -- 索引名稱,可要可不要,不要就是和列名一樣

 KEY `index1` (`nickname`),

 FULLTEXT KEY `intro` (`intro`)

) ENGINE=MyISAMAUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='測(cè)試表';

一張表字段有多有少，該在哪些列上創(chuàng)建索引呢？其實(shí)新建索引也是有一定的原則的,建什么索引,建在哪些字段上,有以下一些原則與技巧可參考：

-      在維度高或選擇性差的列創(chuàng)建索引 說人話就是數(shù)據(jù)列中不重復(fù)值出現(xiàn)的個(gè)數(shù),這個(gè)數(shù)量越高,維度就越高（如數(shù)據(jù)表中存在8行數(shù)據(jù)a,b ,c,d,a,b,c,d這個(gè)表的維度為4）。要為維度高的列創(chuàng)建索引,如性別和年齡,那年齡的維度就高于性別，性別這樣的列不適合創(chuàng)建索引,因?yàn)榫S度過低，只有兩三種值。

-      對(duì) where,on,group by,order by 中出現(xiàn)的列使用索引，索引一般多設(shè)置在條件列上，顯示列通常少設(shè)置索引

-      對(duì)較小的數(shù)據(jù)列使用索引 ,這樣會(huì)使索引文件更小,同時(shí)內(nèi)存中也可以裝載更多的索引鍵，例如有一個(gè)字段存文本內(nèi)容，新聞、資訊類那種的，內(nèi)容超大，你為它設(shè)置索引就是腦袋被門夾了。

-     為較長的字符串使用前綴索引，比如有個(gè)姓名字段firstname，varchar(50)個(gè)長，可以用

alter table employee add key(firstname(5))

來設(shè)置前綴索引，為什么這里只取前5個(gè)字符進(jìn)行索引呢？是因?yàn)榭梢酝ㄟ^

select 1.0 *count(distinct left(firstname,5)) / count(*) from employee

算法得到前幾個(gè)字母對(duì)標(biāo)數(shù)據(jù)的覆蓋率，覆蓋率超過31%黃金值就可以使用前綴索引。

-      使用組合索引,可以減少文件索引大小,在使用時(shí)速度要優(yōu)于多個(gè)單列索引

-     索引也不是越多越好，不要過多創(chuàng)建索引,除了增加額外的磁盤空間外,對(duì)于DML操作的速度影響很大,因?yàn)槠涿吭鰟h改一次就得從新建立索引

說了創(chuàng)建索引，接下來就是使用索引，如果認(rèn)真研讀過前面的“執(zhí)行計(jì)劃”，SQL用到哪些索引，用了索引沒有一目了然，但是有一些情況就是不會(huì)走索引，先來一些簡單的示例說明：

SELECT sname FROM stu WHERE age+10=30; --不會(huì)使用索引,因?yàn)橛兴饕袇⑴c了計(jì)算

SELECT sname FROM stu WHERE LEFT(`date`,4) <1990; -- 不會(huì)使用索引,因?yàn)槭褂昧撕瘮?shù)運(yùn)算,原理與上面相同

SELECT * FROM table WHERE uname LIKE'前綴%' -- 走索引

SELECT * FROM table WHERE uname LIKE "%關(guān)鍵字%"-- 不走索引

SELECT * FROM table WHERE a=1 -- a列為char字符類型，用整數(shù)找不走索引，a='1'才走索引

SELECT * FROM table WHEREdname='xxx' or loc='xx' or deptno=45

-- 如果條件中有or,即使其中有條件帶索引也不會(huì)使用。換言之,就是要求使用的所有字段,都必須建立索引,建議大家盡量避免使用or關(guān)鍵字

-- 正則表達(dá)式,regexp不走索引

-- 表中數(shù)據(jù)不多，只有幾十幾百條，MySQL評(píng)估使用全表掃描要比使用索引快,也不使用索引，不要大驚小怪

以上都是單表查詢操作，多表關(guān)聯(lián)查詢才是業(yè)務(wù)開發(fā)的“常見姿勢(shì)”，假如有一個(gè)查詢：

select a,b,c from A join B join C on a=b and b=c;

三表join關(guān)聯(lián)，假設(shè)三個(gè)表每個(gè)均有2000條記錄，在沒有添加索引時(shí)，則結(jié)果會(huì)進(jìn)行2000*2000*2000=8000000000一共80億次檢索(因?yàn)橐徊恍⌒木褪且粋€(gè)笛卡爾乘積的恐怖掃描),只有在加了索引后，第一張表會(huì)全表掃描2000次，其余的關(guān)聯(lián)表基本是range區(qū)間掃描，這樣掃描次數(shù)就會(huì)降低很多很多，并且關(guān)聯(lián)表時(shí)，建議多用leftjoin以少聯(lián)多減少掃描次數(shù)。

有些時(shí)候發(fā)現(xiàn)明明創(chuàng)建了索引，但是因?yàn)橐恍┰虿]有使用索引，mysql支持強(qiáng)制走索引,比如：

select* from table where a=1 force index(PRI，my_index) --強(qiáng)制主鍵索引和自己創(chuàng)建的索引

與之相反，還可以禁止某個(gè)索引：

select* from table where a=1 ignore index(PRI,my_index) --禁止使用索引

復(fù)合索引執(zhí)行順序

復(fù)合索引的執(zhí)行順序是有講究的，還是以之前的案例舉例：

表有一個(gè)主鍵索引及一個(gè)復(fù)合索引，復(fù)合索引名稱：idx_cid，字段順序分別是：cid,available及id

只用cid執(zhí)行分析：

結(jié)果顯示用到了idx_cid，接下來再看第二個(gè)字段的分析：

沒有走idx_cid索引，全表掃描，接下來再看第三個(gè)的分析：

因?yàn)閕d本身就是主鍵，所以也不會(huì)走idx_cid索引，而是走主鍵索引，假設(shè)id不是主鍵索引，則也不會(huì)走idx_cid索引。

接下來再測(cè)試兩兩組合,先看cid +available組合：

結(jié)果顯示用到了idx_cid，再看cid+id組合：

結(jié)果顯示也用到了idx_cid，再看available+id組合：

結(jié)果是走的主鍵索引，并沒有走idx_cid復(fù)合索引，于是結(jié)果很清晰了，MySQL中的復(fù)合索引有順序，且很重要，查詢條件的順序不能隨意亂寫。假設(shè)A、B、C三個(gè)字段索引按A+B+C順序創(chuàng)建的索引：

A --走索引

B --不走索引

C --不走索引

A + B 或 B + A -- 走索引

B + C 或 C + B -- 不走索引

A + B + C 或 B + C + A 或 C + B + A --走索引

小結(jié)：在復(fù)合索引中，索引第一位的column很重要，只要查詢語句包含了復(fù)合索引的第一個(gè)條件,基本上就會(huì)使用到該復(fù)合索引（可能會(huì)使用其他索引）。在建復(fù)合索引的時(shí)候應(yīng)該按照column的重要性從左往右建。

索引的坑

既然索引這么好，我們是不是應(yīng)該盡可能多用索引呢？并不是。

首先，不要盲目的創(chuàng)建索引，應(yīng)只為那些查詢操作頻繁的列創(chuàng)建索引,創(chuàng)建索引會(huì)使查詢操作變得更加快速,但是會(huì)降低增加、刪除、更新操作的速度,因?yàn)閳?zhí)行這些操作的同時(shí)會(huì)對(duì)索引文件進(jìn)行重新排序或更新;

其次，在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中,查詢的語句遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于DML的語句,為一個(gè)大表（比如千萬級(jí)數(shù)據(jù)）新建索引時(shí)是一個(gè)需要特別慎重的事情，經(jīng)常出現(xiàn)“翻車”導(dǎo)致“車毀人亡”的事故，為什么？因?yàn)榫€上系統(tǒng)在被人使用，如果這時(shí)候開發(fā)或者運(yùn)維人員執(zhí)行一個(gè)創(chuàng)建索引的語句，容易導(dǎo)致表被鎖死，所有操作排隊(duì)無法被響應(yīng)，時(shí)間一長容易導(dǎo)致業(yè)務(wù)崩潰，形成鏈?zhǔn)竭B鎖反應(yīng)，讓業(yè)務(wù)蒙受巨大損失。百萬或千萬級(jí)數(shù)據(jù)庫，大表加索引有一個(gè)比較好的方法：online-schema-change，有興趣可自行網(wǎng)上搜索，此文不再贅述。