mysql的索引类型

mysql的索引类型相关知识

• 简单介绍下MYSQL的索引类型

  一、介绍一下索引的类型Mysql常见索引有：主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引PRIMARY KEY（主键索引） ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) UNIQUE(唯一索引) ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`column`)INDEX(普通索引)      ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) FULLTEXT(全文索引) ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column` )组合索引    ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )Mysql各种索引区别：普
• mysql的索引类型，不看不知道！

      关于mysql中的索引类型，除了常见的普通索引，唯一索引，组合索引，今天再给大家总结分享一些mysql中的索引类型：聚簇索引 (Clustered Index)非聚簇索引主键索引(PRIMARY KEY)辅助索引(Secondary Indexes)HASH索引BTREE索引T-TREE索引R-Tree索引自适应hash索引（Adaptive Hash Index）唯一索引 (UNIQUE Indexs)普通索引 (Normal index)全文索引 （FULLTEXT Indexes）空间索引 （Spatial indexes）组合索引 (Multiple-Column Indexes)覆盖索引倒序索引 （Descending Indexes）不可见索引（Invisible Indexes）    以上是比较全面的介绍了mysql中索引类型。如果你还知道什么其他类型的索引可以关注慕课网~
• mysql千万级数据量根据索引优化查询速度

   （一）索引的作用索引通俗来讲就相当于书的目录，当我们根据条件查询的时候，没有索引，便需要全表扫描，数据量少还可以，一旦数据量超过百万甚至千万，一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多，5秒以上就已经让人难以忍受了。提升查询速度的方向一是提升硬件(内存、cpu、硬盘)，二是在软件上优化（加索引、优化sql；优化sql不在本文阐述范围之内）。能在软件上解决的，就不在硬件上解决，毕竟硬件提升代码昂贵，性价比太低。代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引。索引使用得当，能使查询速度提升上万倍，效果惊人。（二）mysql的索引类型：mysql的索引有5种：主键索引、普通索引、唯一索引、全文索引、聚合索引（多列索引）。唯一索引和全文索引用的很少，我们主要关注主键索引、普通索引和聚合索引。1）主键索引：主键索引是加在主键上的索引，设置主键（primary key）的时候，mysql会自动创建主键索引；2）普通索引：创建在非主键列上的索引；3）聚合索引：创建在多列上的索引。（三）索引的语法：查看某张表的索引：
• 详解mysql索引总结----mysql索引类型以及创建

  关于MySQL索引的好处，如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据就是瓶颈，而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据，没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说，其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引，比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE索引。 一个简单的对比测试以我去年测试的数据作为一个简单示例，20多条数据源随机生成200万条数据，平均每条数据源都重复大概10万次，表结构比较简单，仅包含一个自增ID，一个char类型，一个text类型和一个int类型，单表2G大小，使用MyIASM引擎。开始测试未添加任何索引。执行下面的SQL语句：?1mysql> SELECT id,FROM_UNIXTIME(time) FROM article WHERE a.title='测试标题'查询需要的时间非常恐怖的，如果加上联

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mysql的索引类型相关教程

• B-Tree 索引类型详解 索引有很多种类型，可以为不同的应用场景提供更好的性能。在 MySQL 中，索引是在存储引擎层实现的。接下来重点介绍四种常见的索引类型：B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引（R-Tree）、全文索引。这部分内容分为上下两个小节，本小节重点介绍 B-Tree 索引。
• 6. 可索引类型 可索引类型接口读起来有些拗口，直接看例子：// 正常的js代码let arr = [1, 2, 3, 4, 5]let obj = { brand: 'imooc', type: 'education'}arr[0]obj['brand']再来看定义可索引类型接口：interface ScenicInterface { [index: number]: string}let arr: ScenicInterface = ['西湖', '华山', '故宫']let favorite: string = arr[0]示例中索引签名是 number类型，返回值是字符串类型。另外还有一种索引签名是 字符串类型。我们可以同时使用两种类型的索引，但是数字索引的返回值必须是字符串索引返回值类型的子类型。通过下面的例子理解这句话：// 正确interface Foo { [index: string]: number; x: number; y: number;}// 错误interface Bar { [index: string]: number; x: number; y: string; // Error: y 属性必须为 number 类型}代码解释：第 12 行，语法错误是因为当使用 number 来索引时，JavaScript 会将它转换成 string 然后再去索引对象。也就是说用 100（一个number）去索引等同于使用"100"（一个string）去索引，因此两者需要保持一致。
• 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。
• 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。
• TypeScript 索引类型 下面是一个常见的 JavaScript 函数，实现从一个对象中选取指定属性，得到它们的属性值：function pluck(o, names) { return names.map(n => o[n])}实现这样一个函数的类型定义要满足：数组参数 names 中的元素，只能是对象 o 身上有的属性。返回类型取决于参数 o 身上属性值的类型。我们可以通过索引类型实现这样的类型定义。
• 1.2 适合 B-Tree 索引的查询类型 全值匹配和索引中的所有列进行匹配，如查找姓名为 George Bush、1960-08-08 出生的客户。mysql> explain select * from customer where first_name='George' and last_name='Bush' and birth_date='1960-08-08'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: refpossible_keys: idx1_customer key: idx1_customer key_len: 190 ref: const,const,const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL1 row in set, 1 warning (0.00 sec)匹配最左前缀只使用索引的第一列，如查找所有姓氏为 Bush 的客户：mysql> explain select * from customer where last_name='Bush'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: refpossible_keys: idx1_customer key: idx1_customer key_len: 93 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL1 row in set, 1 warning (0.00 sec)匹配列前缀只匹配某一列的值的开头部分，如查找所有以 B 开头的姓氏的客户，这里使用了索引的第一列：mysql> explain select * from customer where last_name like 'B%'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: rangepossible_keys: idx1_customer key: idx1_customer key_len: 93 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition1 row in set, 1 warning (0.00 sec)匹配范围值查找所有姓氏在 Allen 和 Bush 之间的客户，这里使用了索引的第一列：mysql> explain select * from customer where last_name between 'Allen' and 'Bush'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: rangepossible_keys: idx1_customer key: idx1_customer key_len: 93 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition1 row in set, 1 warning (0.00 sec)精确匹配某一列，并范围匹配另一列第一列全匹配，第二列范围匹配，如查找姓氏为 Bush，名字以 G 开头的客户：mysql> explain select * from customer where last_name='Bush' and first_name like 'G'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: rangepossible_keys: idx1_customer key: idx1_customer key_len: 186 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition1 row in set, 1 warning (0.00 sec)只访问索引的查询只需要访问索引即可获取数据，不需要回表访问数据行，这种查询也叫覆盖索引：mysql> explain select last_name from customer where last_name='Bush'\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer partitions: NULL type: refpossible_keys: idx1_customer key: idx1_customer key_len: 93 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index1 row in set, 1 warning (0.00 sec)除了上述这些查询类型外，索引还可以用于 order by 排序操作，因为索引中的节点是有序的。如果 B-Tree 可以按照某种方式查找到数据，那么也可以按照这种方式进行排序。

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