mysql的索引

mysql的索引相关知识

• 细说一下Mysql的索引的作用和使用？

  　　运用mysql最多的便是查询，咱们火燎的期望mysql能查询的更快一些，咱们常常用到的查询有：　　依照id查询唯一一条记载　　依照某些个字段查询对应的记载　　查找某个规划的悉数记载（between and）　　对查询出来的作用排序　　mysql的索引的意图是使上面的各种查询能够更快。　　预备常识　　什么是索引？　　上一篇中有详细的介绍，能够以前看一下：什么是索引？　　索引的本质：经过不断地缩小想要获取数据的规划来筛选出终究想要的作用，一同把随机的作业变成次第的作业，也便是说，有了这种索引机制，咱们能够总是用同一种查找办法来确认数据。　　磁盘中数据的存取　　以机械硬盘来说，先了解几个概念。　　扇区：磁盘存储的最小单位，扇区一般大小为512Byte。　　磁盘块：文件系统与磁盘交互的的最小单位（计算机系统读写磁盘的最小单位），一个磁盘块由接连几个（2^n）扇区组成，块一般大小一般为4KB。　　磁盘读取数据：磁盘读取数据靠的是机械运动，每次读取数据花费的时刻能够分为寻道时刻、旋转推迟、传输时刻三个部分，寻道时刻
• MySQL的索引知识

  本文目录一、什么是索引。二、索引的类型三、B树索引和Hash索引的比较四、索引的挑选五、索引的代价六、创建索引七、删除索引八、[PRIMARY|UNIQUE]KEY与[UNIQUE]INDEX的关系九、参考资料一、什么是索引。索引是用来加速查询的技术的选择之一，在通常情况下，造成查询速度差异 的因素就是索引是否使用得当。当我们没有对数据表的某一字段段或者多个 字段添加索引时，实际上执行的全表扫描操作，效率很低。而如果我们为某 些字段添加索引，mysql在执行搜索时便可以通过扫描索引，然后再找出索 引对应的值，从而提高效率。二、索引的类型实际上索引的类型不多，以下只是针对个人以前遇到的索引概念的解释，有 可能某个索引有多种称呼，只是取决于你用哪个角度去描述它。B树索引：采用B-trees数据结构存储索引，比如PRIMARY KEY，UNIQUE ，INDEX。Hash索引：将一个散列函数应用于每一个列值，最终的散列值都会被存入索引，用于执行查找。R树索引：采用R-trees数据结构存储索引，比如Sp
• 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~

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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。
• 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. 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。
• 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。
• 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。
• 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);

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