怎么设置索引宽度和长度 索引类型可以设置

一、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。

• 从功能逻辑上说，索引主要有4种，分别是普通索引、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，分为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

举例：

CREATE TABLE dept(
dept_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
dept_name VARCHAR(20)
);
CREATE TABLE emp(
emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
emp_name VARCHAR(20) UNIQUE,
dept_id INT,
CONSTRAINT emp_dept_id_fk FOREIGN KEY(dept_id) REFERENCES dept(dept_id)
);

但是，如果显式创建表时创建索引的话，基本语法格式如下：

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。

1.2.1.1、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：

1.2.1.2、创建唯一索引

举例：

1.2.1.3、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：
• 删除主键索引：
  
  具体方法如下:
• 修改主键索引：必须先删除掉drop原索引，再新建add索引

1.2.1.4、创建单列索引

举例：

1.2.1.5、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：

1.2.1.6、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：

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。

举例2：

创建了一个给title和body字段添加全文索引的表。

举例3：

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。

1.2.1.7、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：

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 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 [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 table_name DROP INDEX index_name;

2. 使用DROP INDEX语句删除索引

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。

二、MySQL8.0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，结果如下：

从结果可以看出，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，结果如下：

从结果可以看出，索引已经是降序了。下面继续测试降序索引在执行计划中的表现。

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：

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

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

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
   语法形式如下：

ALTER TABLE tablename ADD INDEX indexname (propname [(length)]) INVISIBLE;

4. 切换索引可见状态

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。
   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。
   
   use_invisible_indexes属性的值为on，说明此时隐藏索引对查询优化器可见。
   （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。

三、索引的设计原则

3.1、数据准备

1. 创建数据库、创建表

CREATE DATABASE xbmudb2;

USE xbmudb2;

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;

2. 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，会导致从机和主键操作时间不一致。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;   # 不加global只是当前窗口有效。

• 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



• 
  





• 
  

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 ;

调用存储过程

CALL insert_course(100);
CALL insert_stu(1000000);

3.2、那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。

ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid(student_id);

#student_id字段上有索引的：
SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info GROUP BY student_id LIMIT 100; #41ms

#删除idx_sid索引
DROP INDEX idx_sid ON student_info;


#student_id字段上没有索引的：
SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info GROUP BY student_id LIMIT 100; #866ms

#再测试：
SHOW INDEX FROM student_info;

#添加单列索引
ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid(student_id);

ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_cre_time(create_time);


SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info GROUP BY student_id ORDER BY create_time DESC LIMIT 100;  #9.405s

#修改sql_mode

SELECT @@sql_mode;

SET @@sql_mode = 'STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION';

#添加联合索引
ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_sid_cre_time(student_id,create_time DESC);

SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info GROUP BY student_id ORDER BY create_time DESC LIMIT 100;  #0.257s

#再进一步：
ALTER TABLE student_info ADD INDEX idx_cre_time_sid(create_time DESC,student_id);

DROP INDEX idx_sid_cre_time ON student_info;

SELECT student_id, COUNT(*) AS num FROM student_info GROUP BY student_id ORDER BY create_time DESC LIMIT 100;  #3.790s

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.course_id, student_info.`name`, student_info.student_id, course.course_name
FROM student_info JOIN course
ON student_info.course_id = course.course_id
WHERE student_info.`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

3.3、哪些情况不适合创建索引

3.3.1、在where中使用不到的字段，不要设置索引

3.3.2、数据量小的表最好不要使用索引

举例：创建表1与表2：

CREATE TABLE t_without_index ( a INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, b INT );
CREATE TABLE t_with_index ( a INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, b INT, INDEX idx_b ( b ) );

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 ();

提供存储过程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 ();

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。

3.3.3、有大量重复数据的列上不要建立索引

举例1：要在 100 万行数据中查找其中的 50 万行（比如性别为男的数据），一旦创建了索引，你需要先访问 50 万次索引，然后再访问 50 万次数据表，这样加起来的开销比不使用索引可能还要大。
举例2：假设有一个学生表，学生总数为 100 万人，男性只有 10 个人，也就是占总人口的 10 万分之 1。学生表 student_gender 结构如下。其中数据表中的student_gender 字段取值为 0 或 1，0 代表女性，1 代表男性。

CREATE TABLE student_gender (
	student_id INT ( 11 ) NOT NULL,
	student_name VARCHAR ( 50 ) NOT NULL,
	student_gender TINYINT ( 1 ) NOT NULL,
PRIMARY KEY ( student_id ) 
) ENGINE = INNODB;

如果我们要筛选出这个学生表中的男性，可以使用：

SELECT * FROM student_gender WHERE student_gender = 1

运行结果（10 条数据，运行时间 0.696s ）：

结论：当数据重复度大，比如 高于 10% 的时候，也不需要对这个字段使用索引。

3.3.4、避免对经常更新的表创建过多的索引

3.3.5、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。

3.3.6、删除不再使用或者很少使用的索引

3.3.7、不要定义冗余或重复的索引

3.3.7.1、冗余索引

举例：建表语句如下

CREATE TABLE person_info(
	id INT 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))
);

我们知道，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。

3.3.7.1、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)
);

我们看到，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。