5分钟，告诉你MySQL字符串怎么做索引

5分钟，告诉你MySQL字符串怎么做索引

很多程序员都不喜欢字符串，我也是，字符串处理起来太麻烦了，而且字符串也比较占空间。举个例子，一个字符要占1个字节，但一般常用字符就那么几个(例如我们常要求用户名只能是大小写字母与数字)。另外一个问题，就是数据库查询的时候，用字符串查询太不方便了。今天我们来了解下，数据库中的字符串查询问题。

在PC互联网时代，我们的很多账户都需要绑定电子邮箱，我们偶尔需要使用电子邮箱，也就是字符串来进行数据查询，为了保证查询效率，我们通常要对字符串字段建立索引。

我们都知道，在InnoDB中，通常使用的是B+树索引，如果索引的类型是字符串，那么我们可能会面临这样一个问题，索引的长度会变得特别长，索引的长度过长会让索引的索引占用更多的存储空间，同时也会增加索引的维护成本。通常我们使用字符串索引，只会使用前面若干个字符，假如用户的邮箱的开头是26个字母，并且用户名随机均匀分布的，那么我们即使使用第一个字符做索引，也能减少25/26的扫描量，假如使用前2个字符，就可以减少675/676次扫描。所以，即便我们只用前面的若干个字符，也能大大地减少数据库的扫描，提升查询速度。

但是在现实生活中，用户名往往不是随机分布的，像a开头的用户往往占比较大。有些字符串的字段，往往开头是相似的，例如居民的身份证号，前面几位数通常是省份跟城镇，教育局的学生信息，通常id是入学时间加月份，索引的选择最好要满足唯一性，我们最好能使用更有特色的字段进行索引的建立。

例如身份证的问题，我们知道，身份证的前6位通常是地区信息，全国的省市区加起来也就是几千个，而身份证的后六位是生日的日信息跟4个随机数字。那么，仅有30万分之一的概率后六位的数字是相同的。也就是说，如果把身份证号码逆序存储后，取前6位作为索引，可以减少近百分的数据扫描量，从而大大提升扫描的效率。

另外一种方法，就是建立哈希索引而不是B+树索引，哈希索引的好处是在于查询特定字符串的时候，几乎都只要查询一行数据。但是哈希索引的弊端是不支持范围查询，也不支持字符串匹配，假如的业务没有这样的场景，那可以使用哈希索引。

好了，今天我们简单地介绍了Mysql数据库中，字符串索引的使用。不知道对你是否有所启发，欢迎大家关注我，共同学习，共同进步。

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