mysql索引使用

mysql索引使用相关知识

• MySql索引使用策略

  MySql索引索引优点1.可以通过建立唯一索引或者主键索引,保证数据的唯一性.2.提高检索的数据性能3.在表连接的连接条件 可以加速表与表直接的相连 4.建立索引,在查询中使用索引 可以提高性能索引缺点1.在创建索引和维护索引 会耗费时间,随着数据量的增加而增加2.索引文件会占用物理空间,除了数据表需要占用物理空间之外,每一个索引还会占用一定的物理空间3.当对表的数据进行 INSERT,UPDATE,DELETE 的时候,索引也要动态的维护,这样就会降低数据的维护速度,(建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快)。使用索引需要注意的地方1.在经常需要搜索的列上,可以加快索引的速度2.主键列上可以确保列的唯一性3.在表与表的而连接条件上加上索引,可以加快连接查询的速度4.在经常需要排序(order by),分组(group by)和的distinct 列上加索引 可以加快排序查询的时间,  (单独order by 用不了索引，索引
• MySQL索引使用全程分析

             创建2张用户表user、user2，表结构相同，但user表使用InnoDB存储引擎，而user2表则使用 MyISAM存储引擎。 复制代码 代码如下: -- Table "user" DDL CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) DEFAULT NULL, `email` varchar(100) DEFAULT NULL, `age` tinyint(4) DEFAULT NULL, `nickname` varchar(50) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `email` (`email`), KEY `name` (`name`), KEY `age` (`age`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHA
• 关于MySQL的知识点与面试常见问题都在这里

  ③索引相关的内容（数据库使用中非常关键的技术，合理正确的使用索引可以大大提高数据库的查询性能）Mysql索引使用的数据结构主要有BTree索引 和 哈希索引 。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。Mysql的BTree索引使用的是B数中的B+Tree，但对于主要的两种存储引擎的实现方式是不同的。MyISAM: B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。InnoDB: 其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这
• Mysql建表与索引使用规范详解

  一、 MySQL建表，字段需设置为非空，需设置字段默认值。二、 MySQL建表，字段需NULL时，需设置字段默认值，默认值不为NULL。三、 MySQL建表，如果字段等价于外键，应在该字段加索引。四、 MySQL建表，不同表之间的相同属性值的字段，列类型，类型长度，是否非空，是否默认值，需保持一致，否则无法正确使用索引进行关联对比。五、 MySQL使用时，一条SQL语句只能使用一个表的一个索引。所有的字段类型都可以索引，多列索引的属性最多15个。六、 如果可以在多个索引中进行选择，MySQL通常使用找到最少行的索引，索引唯一值最高的索引。七、 建立索引index（part1,part2,part3）,相当于建立了 index(part1),index(part1,part2)和index（part1,part2,part3）三个索引。八、 MySQL针对like语法必须如下格式才使用索引：     SELECT * FROM t1 WHERE key_col LIKE

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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。
• 5. 使用索引实现排序 MySQL 可以通过排序操作，或者按照索引顺序扫描来生成有序的结果。如果 explain 的 type 列的值为index，说明该查询使用了索引扫描来做排序。order by 和查询的限制是一样的，需要满足索引的最左前缀要求，否则无法使用索引进行排序。只有当索引的列顺序和 order by 子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向（正序或倒序)都一致，MySQL才能使用索引来做排序。如果查询是多表关联，只有当 order by 子句引用的字段全部为第一个表时，才能使用索引来做排序。以表 customer 为例，我们来看看哪些查询可以通过索引进行排序。mysql> create table customer( id int, last_name varchar(30), first_name varchar(30), birth_date date, gender char(1), key idx_customer(last_name,first_name,birth_date) );
• 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。
• 4.1 例5 显示使用索引 索引选择虽然是智能的，但它有时也会犯错，所以你可以显示的指定使用某个索引。请书写 SQL 语句，显示的使用索引去搜索 imooc_user 表中的用户pedro。分析：通过 Force Index 语法显示使用索引即可。语句：SELECT * FROM imooc_user FORCE INDEX(username_index) WHERE username = 'pedro'; 注意： MySQL 支持 Force Index，其它数据库不支持，且强制式使用某个索引的方式并不好，而选错索引的概率很低。如果出现了索引选错的情况，请优先检查 SQL 语句，尝试优化一下可读性。
• 4. 使用索引 索引的使用是智能的，数据库会自动找到对应的索引来加速你的查询。如，你已经新建了 username_index 索引，当你以 username 作为条件查找时，会自动使用到 username_index 索引。如下：SELECT * FROM imooc_user WHERE username = 'pedro';
• 2. 前缀索引 有时候需要对很长的字符列创建索引，这会使得索引变得很占空间，效率也很低下。碰到这种情况，一般可以索引开始的部分字符，这样可以节省索引产生的空间，但同时也会降低索引的选择性。那我们就要选择足够长的前缀来保证较高的选择性，但是为了节省空间，前缀又不能太长，只要前缀的基数，接近于完整列的基数即可。Tips：索引的选择性指，不重复的索引值（也叫基数，cardinality）和数据表的记录总数的比值，索引的选择性越高表示查询效率越高。完整列的选择性：mysql> select count(distinct last_name)/count(*) from customer;+------------------------------------+| count(distinct last_name)/count(*) |+------------------------------------+| 0.053 |+------------------------------------+不同前缀长度的选择性：mysql> select count(distinct left(last_name,3))/count(*) left_3, count(distinct left(last_name,4))/count(*) left_4, count(distinct left(last_name,5))/count(*) left_5, count(distinct left(last_name,6))/count(*) left_6 from customer;+--------+--------+--------+--------+| left_3 | left_4 | left_5 | left_6 |+--------+--------+--------+--------+| 0.043| 0.046| 0.050| 0.051|+--------+--------+--------+--------+从上面的查询可以看出，当前缀长度为 6 时，前缀的选择性接近于完整列的选择性 0.053，再增加前缀长度，能够提升选择性的幅度也很小了。创建前缀长度为6的索引：mysql> alter table customer add index idx_last_name(last_name(6));前缀索引可以使索引更小更快，但同时也有缺点：无法使用前缀索引做 order by 和 group by，也无法使用前缀索引做覆盖扫描。

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