适合建立索引的字段(什么样的字段适合建立索引)

数据库索引创建需考虑因素

1.数据量超过三百，理论上应创建索引

2.经常与其他表链接的表，在链接字段应创建索引 on 两边的字段，都要建立索引

3.经常出现在where子句中的字段，尤其是大表，应创建索引

4.索引应创建在选择性高，重复度低的字段上，如员工表，姓名和性别都作为查询条件，姓名更适合建立索引。如果两个同时建立了索引，MySQL也会自动选择以姓名作为索引查询

5.索引应该建立在小字段上，对于大的文本甚至超长字段，尽量不建立索引

6.复合索引

① 正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段

② 复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？ 如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引

③ 如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引

④ 如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引

7.索引维护也需要成本，频繁增删的数据表，谨慎选择索引

在SQL SERVER中哪些字段需要建立聚集索引，哪些字段需要建立非聚集索引？

主关键字建立唯一索引,ID字段,一般可以了.还有布尔型字段.具体参见SQL 帮助

哪些字段适合建立索引

字段要设主索引还唯索引由来定主索引:数据表只能定义能重复定义唯索引:了与前版本兼容重复定义只承认第次重复定义比较少用比有表AA.DBF字段有:学号姓名性别年龄设了学号主索引则能再设其字段主索引

数据库表中的时间字段是否可以建立索引？

可以建立索引的；至于建立聚集索引或者是非聚集索引，那要看你这个时间字段的具体情况以及使用或变更频繁程度。

一般来说，适合建立聚集索引的要求：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规则。

先说说一个误区：有人认为：只要建立索引就能显著提高查询速度。这个想法是很错误的。建立非聚集索引，确实，一般情况下可以提高速度，但是一般并不会达到你想要的速度。只有在适当的列建立适当的（聚集）索引，才能达到满意的效果。

下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。

动作描述 使用聚集索引 使用非聚集索引

列经常被分组排序 应 应

返回某范围内的数据 应 不应

一个或极少不同值 不应 不应

小数目的不同值 应 不应

大数目的不同值 不应 应

频繁更新的列 不应 应

外键列 应 应

主键列 应 应

频繁修改索引列 不应 应

别的就要看你的理解了。

MySql索引之哪些情况适合创建索引

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。

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 。

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。

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

SQL 语句：

运行结果（600637 条记录，运行时间 0.683s ）：

如果我们对 student_id 创建索引，再执行 SQL 语句：

运行结果（600637 条记录，运行时间 0.010s ）：

你能看到 SQL 查询效率有了提升，同时显示出来的 student_id 还是按照 递增的顺序 进行展示的。这是因

为索引会对数据按照某种顺序进行排序，所以在去重的时候也会快很多。

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。

举个例子，如果我们只对 student_id 创建索引，执行 SQL 语句：

运行结果（1 条数据，运行时间 0.189s ）：

这里我们对 name 创建索引，再执行上面的 SQL 语句，运行时间为 0.002s 。

创建一张商户表，因为地址字段比较长，在地址字段上建立前缀索引

问题是，截取多少呢？截取得多了，达不到节省索引存储空间的目的；截取得少了，重复内容太多，字

段的散列度(选择性)会降低。 怎么计算不同的长度的选择性呢？

先看一下字段在全部数据中的选择度：

通过不同长度去计算，与全表的选择性对比：

公式：

例如：

引申另一个问题：索引列前缀对排序的影响

拓展：Alibaba《Java开发手册》

【 强制 】在 varchar 字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本

区分度决定索引长度。

说明：索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为 20 的索引，区分度会 高达

90% 以上 ，可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。

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。

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。

举例1：要在 100 万行数据中查找其中的 50 万行（比如性别为男的数据），一旦创建了索引，你需要先

访问 50 万次索引，然后再访问 50 万次数据表，这样加起来的开销比不使用索引可能还要大。

举例2：假设有一个学生表，学生总数为 100 万人，男性只有 10 个人，也就是占总人口的 10 万分之 1。

学生表 student_gender 结构如下。其中数据表中的 student_gender 字段取值为 0 或 1，0 代表女性，1 代

表男性。

如果我们要筛选出这个学生表中的男性，可以使用：

运行结果（10 条数据，运行时间 0.696s ）：

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。

① 冗余索引

举例：建表语句如下

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。

② 重复索引

另一种情况，我们可能会对某个列 重复建立索引 ，比方说这样：

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。

欢迎共同进步：

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数据库的哪些字段适合添加索引

索引的目的是提高你的查询速度，当然附带的后果就是会降低你的数据更新的性能，索引的创建依据一般都是根据你实际使用情况而定，也就是说你要用哪个或者那几个字段作为查询条件，就在这个字段或者这些字段上面建立索引，也就是所谓的单字段索引和复合字段索引，比如：

select * from student where id = 1

上面这种情况那自然就是在id上建立索引，复合索引以此类推，索引不是随意创建的，如果你用的上，那才能建立索引，如果用不上创建索引反而会降低你的数据库性能。

建议楼主去查一下有关“利用索引查询数据提高性能”之类的帖子，这样你就能对索引的意义有比较深刻的了解了。