不要用长值作为主键。这会毁了你的表现。请参阅mysql手册，第13.6.13节“InnoDB性能调优和故障排除”。

相反，使用一个代理int键作为主键(使用auto_increment)，并使用长键作为辅助UNIQUE。

The error happens because MySQL can index only the first N chars of a BLOB or TEXT column. So The error mainly happens when there is a field/column type of TEXT or BLOB or those belong to TEXT or BLOB types such as TINYBLOB, MEDIUMBLOB, LONGBLOB, TINYTEXT, MEDIUMTEXT, and LONGTEXT that you try to make a primary key or index. With full BLOB or TEXT without the length value, MySQL is unable to guarantee the uniqueness of the column as it’s of variable and dynamic size. So, when using BLOB or TEXT types as an index, the value of N must be supplied so that MySQL can determine the key length. However, MySQL doesn’t support a key length limit on TEXT or BLOB. TEXT(88) simply won’t work.

当您尝试将表列从非TEXT和非BLOB类型(如VARCHAR和ENUM)转换为TEXT或BLOB类型时，错误也会弹出，该列已经被定义为唯一约束或索引。Alter Table SQL命令将失败。

该问题的解决方案是从索引或唯一约束中删除TEXT或BLOB列，或将另一个字段设置为主键。如果您不能这样做，并希望对TEXT或BLOB列进行限制，请尝试使用VARCHAR类型并对其进行长度限制。默认情况下，VARCHAR被限制为255个字符，它的限制必须在声明后的括号内隐式指定，即VARCHAR(200)将限制为仅200个字符长。

Sometimes, even though you don’t use TEXT or BLOB related type in your table, the Error 1170 may also appear. It happens in a situation such as when you specify VARCHAR column as primary key, but wrongly set its length or characters size. VARCHAR can only accepts up to 256 characters, so anything such as VARCHAR(512) will force MySQL to auto-convert the VARCHAR(512) to a SMALLTEXT datatype, which subsequently fails with error 1170 on key length if the column is used as primary key or unique or non-unique index. To solve this problem, specify a figure less than 256 as the size for VARCHAR field.

MySQL错误1170(42000):在键规范中使用的BLOB/TEXT列没有键长度

该问题的解决方案是，在CREATE TABLE语句中，您可以在列创建定义之后添加约束UNIQUE (problemtextfield(300))，例如，为TEXT字段指定300个字符的键长度。然后，问题文本字段的前300个字符需要是唯一的，之后的任何差异将被忽略。

MySQL不允许索引BLOB, TEXT和长VARCHAR列的完整值，因为它们包含的数据可能很大，隐式DB索引也很大，这意味着索引没有好处。

MySQL要求定义要索引的前N个字符，诀窍是选择一个足够长的数字N，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，以使索引几乎与索引整个列时一样有用。

在进一步讨论之前，让我们先定义一些重要的术语。索引选择性是总不同索引值与总行数之比。下面是一个测试表的例子:

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

如果我们只索引第一个字符(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，索引选择性等于is =1/3 = 0.33。

现在让我们看看如果我们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        |
+---------------+-----------+

在这个场景中，IS=2/3=0.66，这意味着我们增加了索引的选择性，但我们也增加了索引的大小。诀窍是找到最小的数字N，这将导致最大的索引选择性。

有两种方法可以对数据库表进行计算。我将对此数据库转储进行演示。

假设我们想要将表employees中的列last_name添加到索引中，并且想要定义能产生最佳索引选择性的最小数字N。

首先让我们来看看最常见的姓氏:

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)

如你所见，姓巴巴的人出现频率最高。现在我们要找出最常出现的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)

每个前缀出现的次数都要多得多，这意味着我们必须增加数字N，直到值几乎与前一个例子中的值相同。

下面是N=9时的结果

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    |
+-----+-----------+

下面是N=10时的结果。

+-----+------------+
| 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列last_name上创建索引，只索引前10个字符。在表定义中，列last_name被定义为VARCHAR(16)，这意味着每个条目节省了6个字节(如果姓氏中有UTF8个字符，则节省了更多字节)。在这个表中，有1637个不同的值乘以6个字节大约是9KB，想象一下，如果我们的表包含数百万行，这个数字将如何增长。

你可以在我的文章中阅读其他计算N的方法。

另外，如果你想在这个字段中使用索引，你应该使用MyISAM存储引擎和FULLTEXT索引类型。

另一种很好的处理方法是创建没有唯一约束的TEXT字段，并添加一个兄弟VARCHAR字段，该字段是唯一的，并且包含TEXT字段的摘要(MD5、SHA1等)。当您插入或更新TEXT字段时，计算并存储整个TEXT字段的摘要，这样您就可以对整个TEXT字段(而不是一些前面的部分)有一个可以快速搜索的唯一性约束。