我正在使用这样的表在MySql数据库中工作：

+--------------+
|  table_name  |
+--------------+
|    myField   |
+--------------+

...并且我需要进行很多这样的查询（列表中有5-10个字符串）：

SELECT myField FROM table_name
WHERE myField IN ('something', 'other stuff', 'some other a bit longer'...)

大约有24.000.000个唯一行

1）我应该使用FULLTEXTor或and INDEX键VARCHAR(150)吗？
2）如果我将字符数从150增加到220或250 ...会产生很大的不同吗？（有什么方法可以计算出来吗？）
3）正如我所说，它们将是唯一的，因此myField应该是PRIMARY KEY。在已经是VARCHAR INDEX / FULLTEXT的字段中添加PRIMARY KEY难道不是很罕见吗？

建议1：标准索引

CREATE TABLE mytable
(
    id int not null auto_increment,
    myfield varchar(255) not null,
    primary key (id),
    key (myfield)
);

如果您这样索引，则可以查找整个字符串，也可以进行向左的LIKE搜索

建议2：全文索引

CREATE TABLE mytable
(
    id int not null auto_increment,
    myfield varchar(255) not null,
    primary key (id),
    fulltext (myfield)
);

您可以有效地使用搜索单个关键字以及整个短语。您将需要定义一个自定义停用词列表，因为MySQL不会索引543个词。

这是我过去两年中有关FULLTEXT索引的其他帖子

• May 23, 2011：优化mysql全文搜索（StackOverflow）
• Oct 25, 2011：BOOLEAN MODE中忽略FULLTEXT索引，条件为“字数”
• Jan 26, 2012：mysql全文搜索my.cnf优化
• May 07, 2012：MySQL EXPLAIN不显示FULLTEXT的“使用索引”

建议3：哈希索引

CREATE TABLE mytable
(
    id int not null auto_increment,
    myfield varchar(255) not null,
    hashmyfield char(32) not null,
    primary key (id),
    key (hashmyfield)
);

如果要查找一个特定值，并且这些值的长度可能超过32个字符，则可以存储哈希值：

INSERT INTO mytable (myfield,hashmyfield)
VALUES ('whatever',MD5('whatever'));

这样，您只需搜索哈希值即可检索结果

SELECT * FROM mytable WHERE hashmyfield = MD5('whatever');

试试看 ！！！

MySQL使您能够定义前缀索引，这意味着您要从要索引的原始字符串中定义前N个字符，诀窍是选择一个数字N，该数字足够长以提供良好的选择性，但又足够短以节省空间。前缀应该足够长，以使索引几乎与为整个列建立索引一样有用。

在继续之前，让我们定义一些重要的术语。索引选择性是总的不同索引值与总行数之比。这是测试表的一个示例：

+-----+-----------+
| id  | value     |
+-----+-----------+
| 1   | abc       |
| 2   | abd       |
| 3   | adg       |
+-----+-----------+

如果我们仅索引第一个字符（N = 1），那么索引表将如下表所示：

+---------------+-----------+
| indexedValue  | rows      |
+---------------+-----------+
| a             | 1,2,3     |
+---------------+-----------+

在这种情况下，指数选择性等于IS = 1/3 = 0.33。

现在让我们看看如果将索引字符的数量增加到两个（N = 2）会发生什么。

+---------------+-----------+
| indexedValue  | rows      |
+---------------+-----------+
| ab             | 1,2      |
| ad             | 3        |
+---------------+-----------+

在这种情况下，IS = 2/3 = 0.66，这意味着我们增加了索引的选择性，但同时也增加了索引的大小。关键是要找到的最小数N，这将导致以最大的索引选择性。

您可以通过两种方法对数据库表进行计算。我将在此数据库转储上进行演示。

假设我们要在表employees中添加列last_name到索引，并且要定义最小的数字N，它将产生最佳的索引选择性。

首先，让我们确定最常用的姓氏：

select count(*) as cnt, last_name from employees group by employees.last_name order by cnt

+-----+-------------+
| cnt | last_name   |
+-----+-------------+
| 226 | Baba        |
| 223 | Coorg       |
| 223 | Gelosh      |
| 222 | Farris      |
| 222 | Sudbeck     |
| 221 | Adachi      |
| 220 | Osgood      |
| 218 | Neiman      |
| 218 | Mandell     |
| 218 | Masada      |
| 217 | Boudaillier |
| 217 | Wendorf     |
| 216 | Pettis      |
| 216 | Solares     |
| 216 | Mahnke      |
+-----+-------------+
15 rows in set (0.64 sec)

如您所见，姓Baba是最常用的。现在，我们将查找最常见的last_name前缀，从五个字母的前缀开始。

+-----+--------+
| cnt | prefix |
+-----+--------+
| 794 | Schaa  |
| 758 | Mande  |
| 711 | Schwa  |
| 562 | Angel  |
| 561 | Gecse  |
| 555 | Delgr  |
| 550 | Berna  |
| 547 | Peter  |
| 543 | Cappe  |
| 539 | Stran  |
| 534 | Canna  |
| 485 | Georg  |
| 417 | Neima  |
| 398 | Petti  |
| 398 | Duclo  |
+-----+--------+
15 rows in set (0.55 sec)

每个前缀的出现次数更多，这意味着我们必须增加数字N，直到值几乎与前面的示例相同为止。

这是N = 9的结果

select count(*) as cnt, left(last_name,9) as prefix from employees group by prefix order by cnt desc limit 0,15;

+-----+-----------+
| cnt | prefix    |
+-----+-----------+
| 336 | Schwartzb |
| 226 | Baba      |
| 223 | Coorg     |
| 223 | Gelosh    |
| 222 | Sudbeck   |
| 222 | Farris    |
| 221 | Adachi    |
| 220 | Osgood    |
| 218 | Mandell   |
| 218 | Neiman    |
| 218 | Masada    |
| 217 | Wendorf   |
| 217 | Boudailli |
| 216 | Cummings  |
| 216 | Pettis    |
+-----+-----------+

这是N = 10的结果。

+-----+------------+
| cnt | prefix     |
+-----+------------+
| 226 | Baba       |
| 223 | Coorg      |
| 223 | Gelosh     |
| 222 | Sudbeck    |
| 222 | Farris     |
| 221 | Adachi     |
| 220 | Osgood     |
| 218 | Mandell    |
| 218 | Neiman     |
| 218 | Masada     |
| 217 | Wendorf    |
| 217 | Boudaillie |
| 216 | Cummings   |
| 216 | Pettis     |
| 216 | Solares    |
+-----+------------+
15 rows in set (0.56 sec)

这是非常好的结果。这意味着我们可以在last_name列上建立索引，仅索引前10个字符。在表定义列中，last_name定义为VARCHAR(16)，这意味着每个条目我们已保存6个字节（如果姓氏中包含UTF8字符，则更多）。在此表中，有1637个不同的值乘以6个字节，大约为9KB，并想象如果我们的表包含一百万行，这个数字将如何增长。

您可以阅读计算多种其他方式ñ在我的岗位在MySQL前缀索引。

使用MD5和SHA1函数生成应被索引的值也不是一个好方法。为什么？在帖子中阅读如何在MySQL数据库中为主键选择正确的数据类型