1、索引的声明与使用
1.1、索引的分类
MySQL 的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。
- 从 功能逻辑 按照上说，索引主要有 4 种：普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引。
- 按照 物理实现方式 ，索引可以分为 2 种：聚簇索引和非聚簇索引。
- 按照 作用字段个数 进行划分，分成单列索引和联合索引。
小结：不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
InnoDB ：支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash索引；
MyISAM ： 支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
Memory ：支持 B-tree、Hash 等 索引，不支持 Full-text 索引；
NDB ：支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；
Archive ：不支 持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；
1.2、创建索引
1.2.1、创建表的时候创建索引
隐式的索引创建：
# 1.隐式的添加索引(在添加有主键约束、唯一性约束或者外键约束的字段会自动的创建索引)
CREATE TABLE dept(
dept_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,# 创建主键索引
dept_name VARCHAR(20)
);
CREATE TABLE emp(
emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,# 主键索引
emp_name VARCHAR(20) UNIQUE,# 唯一索引
dept_id INT,
CONSTRAINT emp_dept_id_fk FOREIGN KEY(dept_id) REFERENCES dept(dept_id)
); # 外键索引
显式的索引创建的话，基本语法格式如下，共有七种情况~
CREATE TABLE table_name [col_name data_type]
[UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY] [index_name] (col_name [length]) [ASC | DESC]
- UNIQUE、 FULLTEXT 和 SPATIAL 为可选参数，分别表示唯一索引、全文索引和空间索引;
- INDEX与KEY 为同义词，两者的作用相同，用来指定创建索引;
- index_name 指定索引的名称，为可选参数，如果不指定，那么 MySQL 默认 col_name 为索引名;
- col_name为需要创建索引的字段列，该列必须从数据表中定义的多个列中选择;
- length 为可选参数，表示索引的长度，只有字符串类型的字段才能指定索引长度;
- ASC 或 DESC 指定升序或者降序的索引值存储。
- 特例：主键索引使用主键约束的方式来创建。
1. 创建普通索引
在book表中的year_publication字段上建立普通索引，SQL语句如下：
CREATE TABLE book(
book_id INT ,
book_name VARCHAR(100),
authors VARCHAR(100),
info VARCHAR(100) ,
comment VARCHAR(100),
year_publication YEAR,
INDEX(year_publication) );
2. 创建唯一索引
CREATE TABLE test1(
id INT NOT NULL,
name varchar(30) NOT NULL,
UNIQUE INDEX uk_idx_id(id) );
3. 主键索引
设定为主键后数据库会自动建立索引，innodb为聚簇索引，语法： 随表一起建索引：
CREATE TABLE student (
id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
student_no VARCHAR(200),
student_name VARCHAR(200),
PRIMARY KEY(id) );
4. 创建单列索引
CREATE TABLE test2(
id INT NOT NULL,
name CHAR(50) NULL,
INDEX single_idx_name(name(20)) );
5. 创建组合索引
举例：创建表test3，在表中的id、name和age字段上建立组合索引，SQL语句如下：
CREATE TABLE test3(
id INT(11) NOT NULL,
name CHAR(30) NOT NULL,
age INT(11) NOT NULL,
info VARCHAR(255),
INDEX multi_idx(id,name,age) );
6. 创建全文索引
举例1：创建表test4，在表中的info字段上建立全文索引，SQL语句如下：
CREATE TABLE test4(
id INT NOT NULL,
name CHAR(30) NOT NULL,
age INT NOT NULL,
info VARCHAR(255),
FULLTEXT INDEX futxt_idx_info(info)
) ENGINE=MyISAM;
在MySQL5.7及之后版本中可以不指定最后的ENGINE了，因为在此版本中InnoDB支持全文索引。
CREATE TABLE articles (
id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
title VARCHAR (200),
body TEXT,
FULLTEXT index (title, body)
) ENGINE = INNODB ;
创建了一个给title和body字段添加全文索引的表。
举例3：
CREATE TABLE `papers` (
id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
title varchar(200) DEFAULT NULL,
content text,
PRIMARY KEY (id),
FULLTEXT KEY title (title,content)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
不同于like方式的的查询：
SELECT * FROM papers WHERE content LIKE ‘%查询字符串%’;
全文索引用match+against方式查询：
SELECT * FROM papers WHERE MATCH(title,content) AGAINST (‘查询字符串’);
注意点
1. 使用全文索引前，搞清楚版本支持情况；
2. 全文索引比 like + % 快 N 倍，但是可能存在精度问题；
3. 如果需要全文索引的是大量数据，建议先添加数据，再创建索引。
7. 创建空间索引
空间索引创建中，要求空间类型的字段必须为非空 。
举例：创建表test5，在空间类型为GEOMETRY的字段上创建空间索引，SQL语句如下：
CREATE TABLE test5(
geo GEOMETRY NOT NULL,
SPATIAL INDEX spa_idx_geo(geo)
) ENGINE=MyISAM;
1.2.2、在已经存在的表上创建索引
在已经存在的表中创建索引可以使用ALTER TABLE语句或者CREATE INDEX语句。
1. 使用ALTER TABLE语句创建索引 ALTER TABLE语句创建索引的基本语法如下：
ALTER TABLE table_name ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] [INDEX | KEY] [index_name] (col_name[length],...) [ASC | DESC]
2. 使用CREATE INDEX创建索引 CREATE INDEX语句可以在已经存在的表上添加索引，在MySQL中， CREATE INDEX被映射到一个ALTER TABLE语句上，基本语法结构为：
CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX index_name ON table_name (col_name[length],...) [ASC | DESC]
1.3、删除索引
1. 使用ALTER TABLE删除索引 ALTER TABLE删除索引的基本语法格式如下：
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name;
2. 使用DROP INDEX语句删除索引 DROP INDEX删除索引的基本语法格式如下：
DROP INDEX index_name ON table_name;
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。
2、MySQL 8.0 索引新特性
2.1、支持降序索引
举例：分别在MySQL 5.7版本和MySQL 8.0版本中创建数据表ts1，结果如下：
CREATE TABLE ts1(a int,b int,index idx_a_b(a,b desc));
在MySQL 5.7版本中查看数据表ts1的结构，索引仍然是默认的升序。
在MySQL 8.0版本中查看数据表ts1的结构，索引已经是降序了。
分别在MySQL 5.7版本和MySQL 8.0版本的数据表ts1中插入800条随机数据，执行语句如下：
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE ts_insert()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
WHILE i < 800 DO
insert into ts1 select rand()*80000,rand()*80000;
SET i = i + 1;
END WHILE;
commit;
END //
DELIMITER ;
#调用
CALL ts_insert();
在MySQL 5.7版本中查看数据表ts1的执行计划，结果如下：
EXPLAIN SELECT * FROM ts1 ORDER BY a,b DESC LIMIT 5;
从结果可以看出，执行计划中扫描数为799，而且使用了Using filesort。
提示 Using filesort是MySQL中一种速度比较慢的外部排序，能避免是最好的。多数情况下，管理员可以通过优化索引来尽量避免出现Using filesort，从而提高数据库执行速度。
在MySQL 8.0版本中查看数据表ts1的执行计划。从结果可以看出，执行计划中扫描数为5，而且没有使用Using filesort。
注意 降序索引只对查询中特定的排序顺序有效，如果使用不当，反而查询效率更低。例如，上述查询排序条件改为order by a desc, b desc，MySQL 5.7的执行计划要明显好于MySQL 8.0。
将排序条件修改为order by a desc, b desc后，下面来对比不同版本中执行计划的效果。 在MySQL 5.7版本中查看数据表ts1的执行计划，结果如下：
EXPLAIN SELECT * FROM ts1 ORDER BY a DESC,b DESC LIMIT 5;
在MySQL 8.0版本中查看数据表ts1的执行计划。
从结果可以看出，修改后MySQL 5.7的执行计划要明显好于MySQL 8.0。
2.2、隐藏索引(invisible indexes)
在 MySQL 5.7 版本及之前，只能通过显式的方式删除索引。此时，如果发现删除索引后出现错误，又只能通过显式创建索引的方式将删除的索引创建回来。如果数据表中的数据量非常大，或者数据表本身比较大，这种操作就会消耗系统过多的资源，操作成本非常高。
从MySQL 8.x 开始支持 隐藏索引(invisible indexes)，只需要将待删除的索引设置为隐藏索引，使查询优化器不再使用这个索引（即使使用 force index（强制使用索引），优化器也不会使用该索引）， 确认将索引设置为隐藏索引后系统不受任何响应，就可以彻底删除索引。这种通过先将索引设置为隐藏索引，再删除索引的方式就是软删除。
1. 创建表时直接创建 在MySQL中创建隐藏索引通过SQL语句INVISIBLE来实现，其语法形式如下：
CREATE TABLE tablename(
propname1 type1[CONSTRAINT1],
propname2 type2[CONSTRAINT2],
……
propnamen typen,
INDEX [indexname](propname1 [(length)]) INVISIBLE );
上述语句比普通索引多了一个关键字INVISIBLE，用来标记索引为不可见索引。
2. 在已经存在的表上创建
可以为已经存在的表设置隐藏索引，其语法形式如下：
CREATE INDEX indexname ON tablename(propname[(length)]) INVISIBLE;
3. 通过ALTER TABLE语句创建
ALTER TABLE tablename ADD INDEX indexname (propname [(length)]) INVISIBLE;
4. 切换索引可见状态 已存在的索引可通过如下语句切换可见状态：
ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name INVISIBLE; #切换成隐藏索引
ALTER TABLE tablename ALTER INDEX index_name VISIBLE; #切换成非隐藏索引
如果将index_cname索引切换成可见状态，通过explain查看执行计划，发现优化器选择了index_cname索引。
注意 当索引被隐藏时，它的内容仍然是和正常索引一样实时更新的。如果一个索引需要长期被隐藏，那么可以将其删除，因为索引的存在会影响插入、更新和删除的性能。
通过设置隐藏索引的可见性可以查看索引对调优的帮助。
5. 使隐藏索引对查询优化器可见
在MySQL 8.x版本中，为索引提供了一种新的测试方式，可以通过查询优化器的一个开关
（use_invisible_indexes）来打开某个设置，使隐藏索引对查询优化器可见。如果 use_invisible_indexes 设置为off(默认)，优化器会忽略隐藏索引。如果设置为on，即使隐藏索引不可见，优化器在生成执行计 划时仍会考虑使用隐藏索引。
（1）在MySQL命令行执行如下命令查看查询优化器的开关设置。
select @@optimizer_switch \G
在输出的结果信息中找到如下属性配置。
use_invisible_indexes=off
此属性配置值为off，说明隐藏索引默认对查询优化器不可见。
（2）使隐藏索引对查询优化器可见，需要在MySQL命令行执行如下命令：
set session optimizer_switch="use_invisible_indexes=on";
SQL语句执行成功，再次查看查询优化器的开关设置。
（3）使用EXPLAIN查看以字段invisible_column作为查询条件时的索引使用情况。
explain select * from classes where cname = '高一2班';
查询优化器会使用隐藏索引来查询数据。
（4）如果需要使隐藏索引对查询优化器不可见，则只需要执行如下命令即可。
set session optimizer_switch="use_invisible_indexes=off";
再次查看查询优化器的开关设置。
select @@optimizer_switch \G
此时，use_invisible_indexes属性的值已经被设置为“off”。
3、索引的设计原则
3.1、数据准备
第1步：创建数据库、创建表
CREATE DATABASE testdb1;
USE atguigudb1;
#1.创建学生表和课程表
CREATE TABLE `student_info` (
`id` INT(11) NOT NULL 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;
第2步：创建模拟数据必需的存储函数
#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 ;
#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 ;
创建函数，假如报错:
This function has none of DETERMINISTIC......
由于开启过慢查询日志 bin-log, 我们就必须为我们的 function 指定一个参数。
主从复制，主机会将写操作记录在 bin-log 日志中。从机读取 bin-log 日志，执行语句来同步数据。如果使用函数来操作数据，会导致从机和主机操作时间不一致。所以，默认情况下，mysql 不开启创建函数设置。
查看 mysql 是否允许创建函数：
show variables like 'log_bin_trust_function_creators';
命令开启：允许创建函数设置:
set global log_bin_trust_function_creators=1;
mysqld 重启，上述参数又会消失。永久方法：
windows下：my.ini[mysqld]加上：
log_bin_trust_function_creators=1
linux下：/etc/my.cnf 下 my.cnf[mysqld] 加上：
log_bin_trust_function_creators=1
第3步：创建插入模拟数据的存储过程
# 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 ;
第4步：调用存储过程
CALL insert_course(100); # 课程表中添加100条数据
CALL insert_stu(1000000);# 学生表中插入1000000条数据
3.2、哪些情况适合创建索引
3.2.1、字段的数值有唯一性的限制
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。
3.2.2、频繁作为 WHERE 查询条件的字段
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。
3.2.3、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 。
3.2.4、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。
3.2.5、DISTINCT 字段需要创建索引
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：
SELECT DISTINCT(student_id) FROM student_info;
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：
SELECT DISTINCT(student_id) FROM student_info;
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。
3.2.6、多表 JOIN 连接操作时，创建索引注意事项
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：
SELECT course_id, name, student_info.student_id, course_name
FROM student_info JOIN course ON student_info.course_id = course.course_id WHERE name = '462eed7ac6e791292a79';
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 。
3.2.7、使用列的类型小的创建索引
3.2.8、使用字符串前缀创建索引
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
create table shop(address varchar(120) not null);
alter table shop add index(address(12));
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：
select count(distinct address) / count(*) from shop;
通过不同长度去计算，与全表的选择性对比:
公式:
count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)
例如:
select count(distinct left(address,10)) / count(*) as sub10, -- 截取前10个字符的选择度
count(distinct left(address,15)) / count(*) as sub11, -- 截取前15个字符的选择度
count(distinct left(address,20)) / count(*) as sub12, -- 截取前20个字符的选择度
count(distinct left(address,25)) / count(*) as sub13 -- 截取前25个字符的选择度
from shop;
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。
3.2.9、区分度高（散列性高）的列适合作为索引
3.2.10、使用最频繁的列放到联合索引的左侧
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。
3.2.11、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
索引建立的多，维护的成本也高。
多个字段进行联合查询时，其实只使用到一个索引。如下，只用到了idx_sid索引
EXPLAIN SELECT student_id,COUNT(*) AS num FROM student_info
GROUP BY student_id
ORDER BY create_time DESC
LIMIT 100;
在建立联合索引的相关字段做查询时，联合索引都能生效，使用频率比较高。足够优化sql执行的速度了
3.3、限制索引的数目
在实际工作中，我们也需要注意平衡，索引的数目不是越多越好。我们需要限制每张表上的索引数量，建议单张表索引数量不超过6个。原因：
①每个索索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。
②索引会影响INSERT、DELETE、 UPDATE等语句的性能，因为表中的数据更改的同时，索引也会进行调整和更新，会造成负担。
③优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，会增加MySQL优化器生成执行计划时间，降低查询性能。
解释：表中创建的索引过多，优化器在possible_keys中选择合适的key 时需要的成本也会更多。
3.4、哪些情况不适合创建索引
3.4.1、在 where 中使用不到的字段，不要设置索引
3.4.2、数据量小的表最好不要使用索引
举例：
创建表1：
CREATE TABLE t_without_index(
a INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, b INT );
提供存储过程1：
#创建存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE t_wout_insert()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
WHILE i <= 900 DO
INSERT INTO t_without_index(b) SELECT RAND()*10000;
SET i = i + 1;
END WHILE;
COMMIT;
END //
DELIMITER ;
#调用
CALL t_wout_insert();
创建表2：
CREATE TABLE t_with_index(
a INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, b INT, INDEX idx_b(b) );
创建存储过程2：
#创建存储过程
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE t_with_insert()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
WHILE i <= 900 DO
INSERT INTO t_with_index(b) SELECT RAND()*10000;
SET i = i + 1;
END WHILE;
COMMIT;
END //
DELIMITER ;
#调用
CALL t_with_insert();
查询对比
select * from t_without_index where b = 9879;
select * from t_with_index where b = 9879;
你能看到运行结果相同，但是在数据量不大的情况下，索引就发挥不出作用了。
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。
3.4.3、有大量重复数据的列上不要建立索引
3.4.4、避免对经常更新的表创建过多的索引
3.4.5、不建议用无序的值作为索引
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。
3.4.6、删除不再使用或者很少使用的索引
3.4.7、不要定义冗余或重复的索引
(1)冗余索引
举例：建表语句如下
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))
);
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：
CREATE TABLE repeat_index_demo (
col1 INT PRIMARY KEY,
col2 INT,
UNIQUE uk_idx_c1 (col1),
INDEX idx_c1 (col1)
);
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。
3.5、小结
