情況七：查詢條件中含有函數或表達式。

　　很不幸，如果查詢條件中含有函數或表達式，則MySQL不會為這列使用索引(雖然某些在數學意義上可以使用)。例如：

　　雖然這個查詢和情況五中功能相同，但是由于使用了函數left，則無法為title列應用索引，而情況五中用LIKE則可以。再如：

　　顯然這個查詢等價于查詢emp_no為10001的函數，但是由于查詢條件是一個表達式，MySQL無法為其使用索引。看來MySQL還沒有智能到自動優化常量表達式的程度，因此在寫查詢語句時盡量避免表達式出現在查詢中，而是先手工私下代數運算，轉換為無表達式的查詢語句。

　　索引選擇性與前綴索引

　　既然索引可以加快查詢速度，那么是不是只要是查詢語句需要，就建上索引?答案是否定的。因為索引雖然加快了查詢速度，但索引也是有代價的：索引文件本身要消耗存儲空間，同時索引會加重插入、刪除和修改記錄時的負擔，另外，MySQL在運行時也要消耗資源維護索引，因此索引并不是越多越好。一般兩種情況下不建議建索引。

　　第一種情況是表記錄比較少，例如一兩千條甚至只有幾百條記錄的表，沒必要建索引，讓查詢做全表掃描就好了。至于多少條記錄才算多，這個個人有個人的看法，我個人的經驗是以2000作為分界線，記錄數不超過 2000可以考慮不建索引，超過2000條可以酌情考慮索引。

　　另一種不建議建索引的情況是索引的選擇性較低。所謂索引的選擇性(Selectivity)，是指不重復的索引值(也叫基數，Cardinality)與表記錄數(#T)的比值：

　　顯然選擇性的取值范圍為(0, 1]，選擇性越高的索引價值越大，這是由B+Tree的性質決定的。例如，上文用到的employees.titles表，如果title字段經常被單獨查詢，是否需要建索引，我們看一下它的選擇性：

　　title的選擇性不足0.0001(精確值為0.00001579)，所以實在沒有什么必要為其單獨建索引。

　　有一種與索引選擇性有關的索引優化策略叫做前綴索引，就是用列的前綴代替整個列作為索引key，當前綴長度合適時，可以做到既使得前綴索引的選擇性接近全列索引，同時因為索引key變短而減少了索引文件的大小和維護開銷。下面以employees.employees表為例介紹前綴索引的選擇和使用。

　　從下圖可以看到employees表只有一個索引，那么如果我們想按名字搜索一個人，就只能全表掃描了：

　　如果頻繁按名字搜索員工，這樣顯然效率很低，因此我們可以考慮建索引。有兩種選擇，建或，看下兩個索引的選擇性：

　　顯然選擇性太低，選擇性很好，但是first_name和last_name加起來長度為30，有沒有兼顧長度和選擇性的辦法?可以考慮用first_name和last_name的前幾個字符建立索引，例如，看看其選擇性：

　　選擇性還不錯，但離0.9313還是有點距離，那么把last_name前綴加到4：

　　這時選擇性已經很理想了，而這個索引的長度只有18，比短了接近一半，我們把這個前綴索引 建上：

　　此時再執行一遍按名字查詢，比較分析一下與建索引前的結果：

　　性能的提升是顯著的，查詢速度提高了120多倍。

　　前綴索引兼顧索引大小和查詢速度，但是其缺點是不能用于ORDER BY和GROUP BY操作，也不能用于Covering index(即當索引本身包含查詢所需全部數據時，不再訪問數據文件本身)。

　　InnoDB的主鍵選擇與插入優化

　　在使用InnoDB存儲引擎時，如果沒有特別的需要，請永遠使用一個與業務無關的自增字段作為主鍵。

　　經常看到有帖子或博客討論主鍵選擇問題，有人建議使用業務無關的自增主鍵，有人覺得沒有必要，完全可以使用如學號或身份證號這種唯一字段作為主鍵。不論支持哪種論點，大多數論據都是業務層面的。如果從數據庫索引優化角度看，使用InnoDB引擎而不使用自增主鍵絕對是一個糟糕的主意。

　　上文討論過InnoDB的索引實現，InnoDB使用聚集索引，數據記錄本身被存于主索引(一顆B+Tree)的葉子節點上。這就要求同一個葉子節點內(大小為一個內存頁或磁盤頁)的各條數據記錄按主鍵順序存放，因此每當有一條新的記錄插入時，MySQL會根據其主鍵將其插入適當的節點和位置，如果頁面達到裝載因子(InnoDB默認為15/16)，則開辟一個新的頁(節點)。

　　如果表使用自增主鍵，那么每次插入新的記錄，記錄就會順序添加到當前索引節點的后續位置，當一頁寫滿，就會自動開辟一個新的頁。如下圖所示：

　　這樣就會形成一個緊湊的索引結構，近似順序填滿。由于每次插入時也不需要移動已有數據，因此效率很高，也不會增加很多開銷在維護索引上。

　　如果使用非自增主鍵(如果身份證號或學號等)，由于每次插入主鍵的值近似于隨機，因此每次新紀錄都要被插到現有索引頁得中間某個位置：

　　此時MySQL不得不為了將新記錄插到合適位置而移動數據，甚至目標頁面可能已經被回寫到磁盤上而從緩存中清掉，此時又要從磁盤上讀回來，這增加了很多開銷，同時頻繁的移動、分頁操作造成了大量的碎片，得到了不夠緊湊的索引結構，后續不得不通過OPTIMIZE TABLE來重建表并優化填充頁面。

　　因此，只要可以，請盡量在InnoDB上采用自增字段做主鍵。

后 記

　　這篇文章斷斷續續寫了半個月，主要內容就是上面這些了。不可否認，這篇文章在一定程度上有紙上談兵之嫌，因為我本人對MySQL的使用屬于菜鳥級別，更沒有太多數據庫調優的經驗，在這里大談數據庫索引調優有點大言不慚。就當是我個人的一篇學習筆記了。

　　其實數據庫索引調優是一項技術活，不能僅僅靠理論，因為實際情況千變萬化，而且MySQL本身存在很復雜的機制，如查詢優化策略和各種引擎的實現差異等都會使情況變得更加復雜。但同時這些理論是索引調優的基礎，只有在明白理論的基礎上，才能對調優策略進行合理推斷并了解其背后的機制，然后結合實踐中不斷的實驗和摸索，從而真正達到高效使用MySQL索引的目的。

　　另外，MySQL索引及其優化涵蓋范圍非常廣，本文只是涉及到其中一部分。如與排序(ORDER BY)相關的索引優化及覆蓋索引(Covering index)的話題本文并未涉及，同時除B-Tree索引外MySQL還根據不同引擎支持的哈希索引、全文索引等等本文也并未涉及。如果有機會，希望再對本文未涉及的部分進行補充吧。