mysql组合索引

mysql组合索引相关知识

• oracle 优化之组合索引

  组合索引适用场景：1.适用在单独查询返回记录很多，组合查询后忽然返回记录很少的情况:比如where 学历=硕士以上 返回不少的记录   比如where 职业=收银员 同样返回不少的记录   于是无论哪个条件查询做索引，都不合适。   可是，如果学历为硕士以上，同时职业又是收银员的，返回的就少之又少了。   于是联合索引就可以这么开始建了。 2.组合查询的组合顺序，要考虑单独的前缀查询情况（否则单独前缀查询的索引不能生效或者只能用到跳跃索引）   比如你在建id,object_type的联合索引时，要看考虑是单独where id=xxx查询的多，还是单独where object_type查询的多。   这里细节就暂时略去了，在案例的部分中还有描述 3.仅等值无范围查询时，组合索引顺序不影响性能（比如where col1=xxx and col2=xxx，无论COL1+COL2组合还是COL2+COL1组合）drop table t
• MySQL索引之聚集索引介绍

  在MySQL里，聚集索引和非聚集索引分别是什么意思，有什么区别?在MySQL中，InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table)，而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table)。也有人把聚集索引称为聚簇索引。当然了，聚集索引的概念不是MySQL里特有的，其他数据库系统也同样有。简言之，聚集索引是一种索引组织形式，索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序，而非聚集索引则就是普通索引了，仅仅只是对数据列创建相应的索引，不影响整个表的物理存储顺序。我们先来看看两种存储形式的不同之处：简单说，IOT表里数据物理存储顺序和主键索引的顺序一致，所以如果新增数据是离散的，会导致数据块趋于离散，而不是趋于顺序。而HOT表数据写入的顺序是按写入时间顺序存储的。IOT表相比HOT表的优势是：范围查询效率更高;数据频繁更新(聚集索引本身不更新)时，更不容易产生碎片;特别适合有一小部分热点数据频繁读写的场景;通过主键访问数据时快速可达;IOT表
• MySQL——索引基础

  本篇文章，我们将从索引基础开始，介绍什么是索引以及索引的几种类型，然后学习如何创建索引以及索引设计的基本原则。本篇文章中用于测试索引创建的user表的结构如下：什么是索引索引（在 MySQL 中也叫“键key”）是存储引擎快速找到记录的一种数据结构——《高性能MySQL》我们需要知道索引其实是一种数据结构，其功能是帮助我们快速匹配查找到需要的数据行，是数据库性能优化最常用的工具之一。其作用相当于超市里的导购员、书本里的目录。索引类型可以使用SHOW INDEX FROM table_name;查看索引详情主键索引 PRIMARY KEY它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。注意：一个表只能有一个主键唯一索引 UNIQUE唯一索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。可以通过ALTER TABLE  table_name ADD UNIQUE (column);创建唯一索引可以通过ALTER TABLE  table_nam
• MySQL中的联合索引学习教程

  联合索引又叫复合索引。对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。两个或更多个列上的索引被称作复合索引。利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。复合索引的结构与电话簿类似，人名由姓和名构成，电话簿首先按姓氏对进行排序，然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。如果您知 道姓，电话簿将非常有用；如果您知道姓和名，电话簿则更为有用，但如果您只知道名不姓，电话簿将没有用处。所以说创建复合索引时，应该仔细考虑列的顺序。对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时，复合索引非常有用；仅对后面的任意列执行搜索时，复合索引则没有用处。如：建立 姓名、年龄、性别的复合索引。?123456create table test(a int,b in

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mysql组合索引相关教程

• 3. 合适的索引列顺序 在一个多列 B-Tree 索引中，索引列的顺序表示索引首先要按照最左列进行排序，然后是第二列、第三列等。索引可以按照升序或降序进行扫描，以满足精确符合列顺序的 order by、group by 和 distinct 等的查询需求。索引的列顺序非常重要，在不考虑排序和分组的情况下，通常我们会将选择性最高的列放到索引最前面。以下查询，是应该创建一个 (last_name,first_name) 的索引，还是应该创建一个(first_name,last_name) 的索引？mysql> select * from customer where last_name = 'Allen' and first_name = 'Cuba'我们首先来计算下这两个列的选择性，看哪个列更高。mysql> select count(distinct last_name)/count(*) last_name_selectivity, count(distinct first_name)/count(*) first_name_selectivity from customer;+-----------------------+------------------------+| last_name_selectivity | first_name_selectivity |+-----------------------+------------------------+| 0.053 | 0.372 |+-----------------------+------------------------+很明显，列 first_name 的选择性更高，所以选择 first_name 作为索引列的第一列：mysql> alter table customer add index idx1_customer(first_name,last_name);
• MySQL 索引详细解读 索引是数据库中用来提高性能的常用工具。本节主要介绍 MySQL 索引的概念，及其优点。
• 2.空间数据索引 R-Tree 常见的存储引擎中，MyISAM 存储引擎支持空间索引，主要用作地理数据存储。空间索引会从所有维度来索引数据，查询时，可以使用任意维度来组合查询。这点和 B-Tree 索引不同，空间索引不需要前缀查询。MySQL 的 GIS 支持其实并不完善，一般情况并不建议在 MySQL 中使用空间索引。
• 1.索引概念 索引在 MySQL 中也叫“键（Key）”，是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构，这也是索引的基本功能。MySQL 索引的工作原理，类似一本书的目录，如果要在一本书中找到特定的知识点，先通过目录找到对应的页码。在 MySQL 中，存储引擎用类似的方法使用索引，先在索引找到对应值，再根据索引记录找到对应的数据行。简单总结，索引就是为了提高数据查询的效率，跟一本书的目录一样。以下查询假设字段 c2 上建有索引，则存储引擎将通过索引找到 c2 等于 测试01 的行。也就是说，存储引擎先在索引按值进行查找，再返回所有包含该值的数据行。mysql> select * from t1 where c2='测试01'\G*************************** 1. row ***************************c1: 1c2: 测试011 row in set (0.00 sec)从执行计划的角度，也可以看出索引 idx_c2 被使用：mysql> create table t1( -> c1 int not null auto_increment, -> c2 varchar(10) default null, -> primary key(c1) -> ) engine = innodb;Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)mysql> insert into t1() values(1,'测试01');Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql> create index idx_c2 on t1(c2);Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> explain select * from t1 where c2='测试01'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_c2 key: idx_c2 key_len: 33 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)常见的索引类型主要有 B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引（R-Tree）、全文索引，在后续小节将详细介绍。InnoDB 和 MyISAM 存储引擎可以创建 B-Tree 索引，单列或多列都可以创建索引；Memory 存储引擎可以创建哈希索引，同时也支持 B-Tree 索引；从 MySQL5.7 开始，InnoDB 和 MyISAM 存储引擎都可以支持空间类型索引；InnoDB 和 MyISAM 存储可以支持全文索引（FULLTEXT），该索引可以用于全文搜索，仅限于CHAR、VARCHAR、TEXT 列。
• 5. 接口索引计数器与接口索引集合 父类索引后边紧跟的是接口索引计数器，接口索引计数器后边紧跟的是接口索引集合。类似于常量池计数器和常量池的关系，接口索引计数器记录的是接口索引集合中接口索引的数量。Tips：对于常量池计数器和常量池，一个是无符号数类型，一个是表类型。相比而言，接口索引计数器和接口索引集合皆为无符号数类型，这里学习者可以进行对比记忆。我们继续来看下两者的定义以及无符号数类型的结构示意图。定义：接口索引计数器：代表了接口索引集合中接口的数量；接口索引集合：按照当前类 implements（或当前接口extends）的接口的顺序，从左到右依次排列在接口索引集合中，此部分集合称为接口索引集合。无符号数结构示意图：接口索引计数器和接口索引集合均为无符号数类型结构，结构示意图如下图所示。从图中可以看出，接口索引计数器占用了 2 个字节，为 u2 大小，接口索引集合中的每一个接口元素占用了 2 个字节大小，也为 u2 大小。Tips：接口索引集合后边紧跟的数据结构是什么？我们继续抛出问题，后续章节会有问题的解答，让我们带着问题继续探究 Class 文件结构。
• 4. 覆盖索引 如果一个索引包含所有需要查询的字段，称之为覆盖索引。由于覆盖索引无须回表，通过扫描索引即可拿到所有的值，它能极大地提高查询效率：索引条目一般比数据行小的多，只通过扫描索引即可满足查询需求，MySQL 可以极大地减少数据的访问量。表 customer 有一个多列索引 (first_name,last_name)，以下查询只需要访问 first_name 和last_name，这时就可以通过这个索引来实现覆盖索引。mysql> explain select last_name, first_name from customer\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: indexpossible_keys: NULL key: idx1_customer key_len: 186 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)当查询为覆盖索引查询时，在 explain 的 extra 列可以看到 Using index。

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