mysql索引是什么

mysql索引是什么相关知识

• 前大众点评资深研发专家对Mysql索引的解析与底层数据结构的解刨

  1：Mysql索引是什么mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。1.1：索引分类单值索引:一个索引包含1个列 create index idx_XX on table(f1) 一个表可以建多个。 唯一索引: 索引列的值必须唯一，但允许有空值 create unique index idx_XX on table(f1) 复合索引: 一个索引包含多个列 如：create index idx_XX on table(f1,f2，..)1.2：索引结构BTree Hash索引 full-text全文索引:1.3：什么情况建立索引主键自动建立唯一索引 频繁作为查询条件的字段因该创建索引 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引 频繁更新的字段不适合建立索引 where条件里用不到的字段不建立索引 单键/
• MySQL实战 | 04 为什么要使用索引？

  用过 MySQL 的应该都知道索引是干啥的吧，应该多少都设置过索引，但是若是问你索引是怎么实现的，你能说上来吗？ <!--more--> 索引是什么？ MySQL 官方对索引的定义为：索引是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构。 在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。 索引的出现就是为了提高查询效率，就像书的目录。其实说白了，索引要解决的就是查询问题。
• 什么是行存储和列存储？正排索引和倒排索引？MySQL既不是倒排索引，也不是正排索引？

  1，每一行不是等大的，例如:varchar（200）不是等大的，大小是随内容变化，最大不超过200，而int(10)是等大的，存储的内容只保留10位2，列存储，方便搜索列。是按照列的逻辑存储，一列一列的存储。 行存储的优点：事务操作更方便（直接操作行），方便添加行，修改行，删除行，搜索的时候需要把所有列都搜索出来（缺点） 正排索引和倒排索引？MySQL既不是倒排索引，也不是正排索引？正排索引和倒排索引，针对是全文的检索。 全文正排索引：通过全文检索词语，就是正排索引 全文倒排索引：通过词语查全文，是倒排索引 正排索引和倒排索引的前提是全文搜索，MySQL的索引既不是正排索引也不是倒排索引 MySQL不是全文搜索，所以不属于正排或倒排索引
• 为什么Mysql用B+树作为索引

  该篇文章已经投稿给公众号hollis 1.什么是索引 索引这个词，相信大多数人已经相当熟悉了。不过为了文章的完整性，这里再啰嗦一下。索引是一种数据结构，用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据。 索引最形象的比喻就是图书的目录了。 注意这里的大量，数据量大了索引才显得有意义，如果我想要在[1,2,3,4]中找到4这个数据，直接对全数据检索也很快，没有必要费力气建索引再去查找。 索引在mysql数据库中分三类： B+树索引 Hash索引 全文索引 我们今天要介绍的是工作开发

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• 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. 什么是层次化索引 层次化索引是 Pandas 的一个重要功能，是指在一个轴上有至少两个级别的索引值，层次化索引的好处是我们可以方便的使用低纬度索引形式去表示高纬度的数据，下面我们看一下层次化索引的具体数据表现：# 1. 构造了一个 Series 数据集obj=pd.Series([12,23,34,45],index=[["a","a","b","b"],[1,2,3,4]])print(obj)# --- 输出结果 ---a 1 12 2 23b 3 34 4 45# 结果解析：可以看到这里和我们第5小节讲到的 Series 有点不一样的地方，在他的索引列前面还有一列，值为 'a'，'b' 这也是索引，有两层索引，因此之前的二维数据结构 Series 通过层次化的索引，就可以表示3维的数据集。# 2. 构造了一个 DataFrame 数据集df1=pd.DataFrame([[96,92,83,94],[85,86,77,88],[69,90,91,82],[83,84,85,86],[83,84,85,86],[83,84,85,86]],index=[['2018年','2018年','2018年','2019年','2019年','2019年'],['语文','数学','英语','语文','数学','英语']],columns=[['上学期','上学期','下学期','下学期'],['期中考试','期末考试','期中考试','期末考试']])print(df1)# --- 输出结果 --- 上学期 下学期 期中考试 期末考试 期中考试 期末考试2018年 语文 96 92 83 94 数学 85 86 77 88 英语 69 90 91 822019年 语文 83 84 85 86 数学 83 84 85 86 英语 83 84 85 86# 结果解析：这里我们构造了一个 DataFrame 数据集，在行索引和列索引我们均设置了层次化的索引，这样能更加有效的表示高纬度的数据。
• 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. jsonb 索引 前面我们说到，与 json 类型相比，jsonb 额外支持索引，这也是为什么推荐你使用 jsonb 的原因，因为数据量一旦大起来，没有索引的查询会十分缓慢。
• 1. B-Tree 索引 B-Tree 索引是最常见的索引之一，当大家在谈论索引的时候，如果没有特别说明，那多半说的就是 B-Tree 索引。在 MySQL 中，大多数的存储引擎都支持 B-Tree 索引。
• 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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