我要评论前言
在mysql中，索引是优化查询性能的重要手段，但并非所有场景都适合创建索引。索引的创建和维护需要消耗存储空间和计算资源，不当使用索引可能导致性能下降。以下是11种不适合创建索引的情况，包含详尽描述和示例说明。
1. 数据量小的表
描述：
对于数据量较小的表（如几百行），全表扫描的效率可能比使用索引更高。索引的创建和维护会增加额外的开销，而小表的查询本身已经非常快，使用索引反而可能降低性能。
示例：
假设有一个存储用户性别的表 user_gender，只有几百行数据：
create table user_gender (
id int primary key,
gender enum('male', 'female')
);如果对该表的 gender 列创建索引：
create index idx_gender on user_gender(gender);
由于性别只有两种值，查询时使用索引的效果有限，而全表扫描可能更快。
2. 频繁更新的列
描述：
如果某列的值频繁更新（如计数器、状态标志等），为其创建索引会导致索引频繁重建，增加维护成本，可能降低整体性能。
示例：
假设有一个记录用户登录次数的表 user_login_count：
create table user_login_count (
user_id int primary key,
login_count int
);如果对 login_count 列创建索引：
create index idx_login_count on user_login_count(login_count);
每次用户登录时，login_count 都会更新，导致索引频繁调整，增加开销。
3. 低选择性的列
描述：
选择性低的列（如性别、状态标志等）区分度不高，使用索引的效果有限。索引更适合高选择性的列（如唯一id、电子邮件等）。
示例：
假设有一个存储用户性别的表 user_gender：
create table user_gender (
id int primary key,
gender enum('male', 'female')
);如果对 gender 列创建索引：
create index idx_gender on user_gender(gender);
由于性别只有两种值，查询时使用索引的效果有限，而全表扫描可能更快。
4. 频繁插入和删除的表
描述：
对于频繁插入和删除的表，索引的维护成本较高。每次插入或删除操作都需要更新索引，可能导致性能下降。
示例：
假设有一个日志表 log_entries，频繁插入和删除：
create table log_entries (
id int primary key,
log_message text,
created_at timestamp
);如果对 log_message 列创建索引：
create index idx_log_message on log_entries(log_message);
频繁的插入和删除操作会导致索引频繁调整，增加维护开销。
5. 查询中很少使用的列
描述：
如果某列很少用于查询条件，为其创建索引意义不大。索引的主要作用是加速查询，如果某列不常用于查询，创建索引只会增加存储和维护成本。
示例：
假设有一个用户表 users，其中 bio 列很少用于查询：
create table users (
id int primary key,
username varchar(50),
bio text
);如果对 bio 列创建索引：
create index idx_bio on users(bio);
由于 bio 列很少用于查询，创建索引的意义不大。
6. 大文本或blob列
描述：
大文本或blob列创建索引会占用大量存储空间，且效率较低。mysql对这类列的索引支持有限，通常不建议为其创建索引。
示例：
假设有一个存储文章内容的表 articles：
create table articles (
id int primary key,
title varchar(100),
content text
);如果对 content 列创建索引：
create index idx_content on articles(content);
由于 content 列数据量较大，创建索引会占用大量存储空间，且查询效率较低。
7. 复合索引中未使用的前导列
描述：
复合索引的前导列如果未被使用，索引可能无法生效。复合索引的顺序非常重要，只有使用前导列的查询才能利用索引。
示例：
假设有一个用户表 users，创建了复合索引：
create index idx_name_age on users(last_name, first_name);
如果查询只使用 first_name：
select * from users where first_name = 'john';
由于未使用前导列 last_name，索引 idx_name_age 无法生效。
8. 频繁进行批量插入的表
描述：
对于频繁进行批量插入的表，索引的维护成本较高。每次插入操作都需要更新索引，可能导致插入性能下降。
示例：
假设有一个日志表 log_entries，频繁进行批量插入：
create table log_entries (
id int primary key,
log_message text,
created_at timestamp
);如果对 log_message 列创建索引：
create index idx_log_message on log_entries(log_message);
频繁的批量插入操作会导致索引频繁调整，增加维护开销。
9. 查询返回大部分数据的表
描述：
当查询返回表中大部分数据时，全表扫描可能比使用索引更高效。索引更适合返回少量数据的查询。
示例：
假设有一个用户表 users，包含100万行数据：
create table users (
id int primary key,
username varchar(50),
email varchar(100)
);如果查询返回大部分数据：
select * from users where email like '%@example.com';
由于返回的数据量较大，全表扫描可能比使用索引更高效。
10. 临时表
描述：
临时表通常用于短期操作，创建索引可能增加不必要的开销。临时表的数据量通常较小，全表扫描的效率较高。
示例：
假设有一个临时表 temp_users：
create temporary table temp_users (
id int primary key,
username varchar(50)
);如果对 username 列创建索引：
create index idx_username on temp_users(username);
由于临时表的数据量较小，创建索引的意义不大。
11. 列值频繁变化
描述：
如果某列的值频繁变化，为其创建索引会导致索引频繁更新，增加维护成本。
示例：
假设有一个记录用户在线状态的表 user_status：
create table user_status (
user_id int primary key,
status enum('online', 'offline')
);如果对 status 列创建索引：
create index idx_status on user_status(status);
由于用户状态频繁变化，索引需要频繁更新，增加维护成本。
总结
索引是优化查询性能的重要工具，但并非所有场景都适合创建索引。在以下情况下，创建索引可能得不偿失：
- 数据量小的表
- 频繁更新的列
- 低选择性的列
- 频繁插入和删除的表
- 查询中很少使用的列
- 大文本或blob列
- 复合索引中未使用的前导列
- 频繁进行批量插入的表
- 查询返回大部分数据的表
- 临时表
- 列值频繁变化
在实际应用中，创建索引需要综合考虑数据量、查询模式、更新频率等因素，避免不必要的开销。
到此这篇关于mysql不适合创建索引的11种情况的文章就介绍到这了,更多相关mysql创建索引内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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