其實索引的好壞還和你的查詢語句有關系,就是where后邊的列有關.如果兩者協調不好的話,同樣應用索引也得不到什么好處.下邊的文章希望對你有益:

索引的設計

A:盡量避免表掃描檢查你的查詢語句的where子句，因為這是優化器重要關注的地方。包含在where里面的每一列(column)都是可能的侯選索引，為能達到最優的性能，考慮在下面給出的例子：對于在where子句中給出了column1這個列。下面的兩個條件可以提高索引的優化查詢性能！第一：在表中的column1列上有一個單索引第二：在表中有多索引，但是column1是第一個索引的列避免定義多索引而column1是第二個或后面的索引，這樣的索引不能優化服務器性能例如：下面的例子用了pubs數據庫。

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_lname = 'White'按下面幾個列上建立的索引將會是對優化器有用的索引

au_lname

au_lname, au_fname而在下面幾個列上建立的索引將不會對優化器起到好的作用

au_address

au_fname, au_lname考慮使用窄的索引在一個或兩個列上，窄索引比多索引和復合索引更能有效。用窄的索引，在每一頁上將會有更多的行和更少的索引級別(相對與多索引和復合索引而言)，這將推進系統性能。對于多列索引，SQL Server維持一個在所有列的索引上的密度統計(用于聯合)和在第一個索引上的

histogram(柱狀圖)統計。根據統計結果，如果在復合索引上的第一個索引很少被選擇使用，那么優化器對很多查詢請求將不會使用索引。有用的索引會提高select語句的性能，包括insert,uodate,delete。但是，由于改變一個表的內容，將會影響索引。每一個insert,update,delete語句將會使性能下降一些。實驗表明，不要在一個單表上用大量的索引，不要在共享的列上(指在多表中用了參考約束)使用重疊的索引。在某一列上檢查唯一的數據的個數，比較它與表中數據的行數做一個比較。這就是數據的選擇性，這比較結果將會幫助你決定是否將某一列作為侯選的索引列，如果需要，建哪一種索引。你可以用下面的查詢語句返回某一列的不同值的數目。

select count(distinct cloumn_name) from table_name假設column_name是一個10000行的表，則看column_name返回值來決定是否應該使用，及應該使用什么索引。

Unique values Index

5000 Nonclustered index

20 Clustered index

3 No index

鏃索引和非鏃索引的選擇

<1:>鏃索引是行的物理順序和索引的順序是一致的。頁級，低層等索引的各個級別上都包含實際的數據頁。一個表只能是有一個鏃索引。由于update,delete語句要求相對多一些的讀操作，因此鏃索引常常能加速這樣的操作。在至少有一個索引的表中，你應該有一個鏃索引。在下面的幾個情況下，你可以考慮用鏃索引：例如：某列包括的不同值的個數是有限的(但是不是極少的)顧客表的州名列有50個左右的不同州名的縮寫值，可以使用鏃索引。例如：對返回一定范圍內值的列可以使用鏃索引，比如用between,>,>=,

select * from sales where ord_date between ?/1/93' and ?/1/93'例如：對查詢時返回大量結果的列可以使用鏃索引。

SELECT * FROM phonebook WHERE last_name = 'Smith'

當有大量的行正在被插入表中時，要避免在本表一個自然增長(例如，identity列)的列上建立鏃索引。如果你建立了鏃的索引，那么insert的性能就會大大降低。因為每一個插入的行必須到表的最后，表的最后一個數據頁。當一個數據正在被插入(這時這個數據頁是被鎖定的)，所有的其他插入行必須等待直到當前的插入已經結束。一個索引的葉級頁中包括實際的數據頁，并且在硬盤上的數據頁的次序是跟鏃索引的邏輯次序一樣的。

<2:>一個非鏃的索引就是行的物理次序與索引的次序是不同的。一個非鏃索引的葉級包含了指向行數據頁的指針。在一個表中可以有多個非鏃索引，你可以在以下幾個情況下考慮使用非鏃索引。在有很多不同值的列上可以考慮使用非鏃索引例如：一個part_id列在一個part表中select * from employee where emp_id = 'pcm9809f'查詢語句中用order by子句的列上可以考慮使用鏃索引

三、查詢語句的設計

SQL Server優化器通過分析查詢語句，自動對查詢進行優化并決定最有效的執行方案。優化器分析查詢語句來決定那個子句可以被優化，并針對可以被優化查詢的子句來選擇有用的索引。最后優化器比較所有可能的執行方案并選擇最有效的一個方案出來。在執行一個查詢時，用一個where子句來限制必須處理的行數，除非完全需要，否則應該避免在一個表中無限制地讀并處理所有的行。例如下面的例子，select qty from sales where stor_id=7131是很有效的比下面這個無限制的查詢select qty from sales避免給客戶的最后數據選擇返回大量的結果集。允許SQL Server運行滿足它目的的函數限制結果集的大小是更有效的。這能減少網絡I/O并能提高多用戶的相關并發時的應用程序性能。因為優化器關注的焦點就是where子句的查詢，以利用有用的索引。在表中的每一個索引都可能成為包括在where子句中的侯選索引。為了最好的性能可以遵照下面的用于一個給定列column1的索引。第一：在表中的column1列上有一個單索引第二：在表中有多索引，但是column1是第一個索引的列不要在where子句中使用沒有column1列索引的查詢語句，并避免在where子句用一個多索引的非第一個索引的索引。這時多索引是沒有用的。

For example, given a multicolumn index on the au_lname, au_fname columns of the authors table in

the pubs database,下面這個query語句利用了au_lname上的索引

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_lname = 'White'

AND au_fname = 'Johnson'

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_lname = 'White'下面這個查詢沒有利用索引，因為他使用了多索引的非第一個索引的索引

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_fname = 'Johnson'

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql中建立索引的原则_在SQL数据库中设定索引的原则是什么?(注意是设定不是创建)...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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