关于MySQL索引的几点值得注意的事项

在数据库中，对性能影响最大的包括数据库的锁策略、缓存策略、索引策略、存储策略、执行计划优化策略。

索引策略决定数据库快速定位数据的效率，存储策略决定数据持久化的效率。

1.索引不存储null值。

更准确的说，单列索引不存储null值，复合索引不存储全为ｎｕｌｌ的值。索引不能存储Null，所以对这列采用is null条件时，因为索引上根本

没Null值，不能利用到索引，只能全表扫描。

为什么索引列不能存Null值？

将索引列值进行建树，其中必然涉及到诸多的比较操作。Null值的特殊性就在于参与的运算大多取值为null。这样的话，null值实际上是不能

参与进建索引的过程。也就是说，null值不会像其他取值一样出现在索引树的叶子节点上。

2.不适合键值较少的列（重复数据较多的列）。

假如索引列TYPE有5个键值，如果有1万条数据，那么 WHERE TYPE = 1将访问表中的2000个数据块。

再加上访问索引块，一共要访问大于200个的数据块。

如果全表扫描，假设10条数据一个数据块，那么只需访问1000个数据块，既然全表扫描访问的数据块

少一些，肯定就不会利用索引了。

3.前导模糊查询不能利用索引(like '%XX'或者like '%XX%')

假如有这样一列code的值为'AAA','AAB','BAA','BAB' ,如果where code like '%AB'条件，由于前面是

模糊的，所以不能利用索引的顺序，必须一个个去找，看是否满足条件。这样会导致全索引扫描或者全表扫

描。如果是这样的条件where code like 'A % '，就可以查找CODE中A开头的CODE的位置，当碰到B开头的

数据时，就可以停止查找了，因为后面的数据一定不满足要求。这样就可以利用索引了。

4.mysql/' target='_blank'>mysql主要提供2种方式的索引：B-Tree索引，Hash索引。

B树索引具有范围查找和前缀查找的能力，对于有N节点的B树，检索一条记录的复杂度为O(LogN)。相当于二分查找。

哈希索引只能做等于查找，但是无论多大的Hash表，查找复杂度都是O(1)。

显然，如果值的差异性大，并且以等值查找（=、 <、>、in）为主，Hash索引是更高效的选择，它有O(1)的查找复杂度。

如果值的差异性相对较差，并且以范围查找为主，B树是更好的选择，它支持范围查找。

MySQL中两大主要存储引擎MyISAM和InnoDB采用了不同的索引和存储策略，本文将分析它们的异同和性能。