眾所周知，索引可以加快查詢的速度，但有的時候你的乙個小不注意索引就失效。 本博文結合例項追根究底研究索引。
前置條件：
為表達效果，請按本人部落格「mysql效能調優1」博文往supan表中插入7000萬資料。注意設定innodb_flush_log_at_trx_commit=2，否則插入7000萬資料，大概需要耗費你4個小時左右。
[color=darkblue]例項一：演示索引的告訴查詢[/color]
首選不建立supan表的grade欄位索引 進行grade欄位的查詢：
mysql> select * from supan where grade = 1515215;
+--------+---------+---------+
| name | id | grade |
+--------+---------+---------+
| 寮犱笁 | 4535219 | 1515215 |
+--------+---------+---------+
1 row in set ([color=blue]9.17 [/color]sec)
耗時：9.17秒
建立grade欄位上的索引：
mysql> create index index_supan_grade on supan(grade);
query ok, 0 rows affected (1 min 17.03 sec)
records: 0 duplicates: 0 warnings: 0
再次查詢
mysql> select * from supan where grade = 1515215;
+--------+---------+---------+
| name | id | grade |
+--------+---------+---------+
| 寮犱笁 | 4535219 | 1515215 |
+--------+---------+---------+
1 row in set (0.09 sec)
建立完索引後，用時僅為0.09秒 效率提公升到 9.17 / 0.09 倍
[color=darkblue]二：索引欄位上用表示式失效。[/color]
mysql> select * from supan where grade*10 = 256450;
+--------+---------+-------+
| name | id | grade |
+--------+---------+-------+
| 寮犱笁 | 1045649 | 25645 |
| 寮犱笁 | 2045649 | 25645 |
| 寮犱笁 | 3045649 | 25645 |
+--------+---------+-------+
3 rows in set (9.11 sec)
耗時9.11，又回到了遠古時代，呵呵呵。上面的sql其實可以完全改為下面的高效率sql：
mysql> select * from supan where grade = 256450;
+--------+---------+--------+
| name | id | grade |
+--------+---------+--------+
| 寮犱笁 | 1276454 | 256450 |
| 寮犱笁 | 2276454 | 256450 |
| 寮犱笁 | 3276454 | 256450 |
+--------+---------+--------+
3 rows in set (0.11 sec)
[color=darkblue]三：mysql的索引欄位上用聚湊函式，索引不失效。oracle失效（值得注意）[/color]
mysql> select max(grade) from supan;
+------------+
| max(grade) |
+------------+
| 5792149 |
+------------+
1 row in set (0.00 sec)
[color=darkblue]四：索引對插入的影響[/color]
有索引的時候插入記錄
mysql> insert into supan(name,grade) values('chenchaoyang',100);
query ok, 1 row affected (0.09 sec)
刪除索引
mysql> drop index index_supan_grade on supan;
query ok, 0 rows affected (0.55 sec)
records: 0 duplicates: 0 warnings: 0
再次插入資料
mysql> insert into supan(name,grade) values('chenchaoyang',100);
query ok, 1 row affected (0.04 sec)
可以從兩次插入的耗時分析，在索引的時候插入資料，效率比較低下，所以在經常需要插入，更新的表中，盡量少使用索引。
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