mysql怎么加索引

mysql怎么加索引相关知识

• mysql 添加索引 mysql 如何创建索引

  1.添加PRIMARY KEY（主键索引） mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) 3.添加INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) 4.添加FULLTEXT(全文索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`) 5.添加多列索引 mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )下面是更加详细的方法MySQL中可以使用alter table这个SQL语句来
• Mysql系列-索引

  前言 ​ 面试过程中对于Mysql的考察，索引可以说是必考的，在开发过程中，我们也有可能跟索引打交道，开发过程中我们可能会遇到这种情况，一个sql执行很慢，公司DBA可能会让你优化一下sql语句，我们最直观的想法大概都是加索引吧？为什么加索引就变快了？怎么去加索引，什么时候适合加索引，索引什么会失效，这些也是面试官常常考察的点，接下来跟着fly一起我们一起研究一下索引相关的一些东西吧。 你能谈谈为啥性别列为啥不建议添加索引嘛 为什么Innodb创建一般建议建表的时候有个字段设置
• MySQL聚簇索引

  MySQL作为迭代了很多个版本的数据库。在数据库的索引上实现了很多的优化版本，从一开始的只允许一个表有一个列为索引值，到目前版本可支持多个列建立索引值，更多关于索引优化版本的描述，以后有机会笔者再写一篇文章。本文主要介绍索引当中的聚簇索引。MySQL官方对聚簇索引的定义是，聚簇索引并不是一种单独的索引类，而是一种数据存储方式，第一次看到这段描述，我相信很多人都会一头雾水，索引是一种数据存储结构？这怎么解释？下面笔者一步一步来讲述MySQL对聚簇索引的定义和具体运用。首先上贴一张图在MySQL中，有一列值，专门被设定为聚簇索引，这列值就是主键，通常为数字类型的字段。那么如果数据表中没有主键呢？MySQL的解决办法是隐式地将一个唯一的非空的列定义为聚簇。那如果这也没有呢？MySQL就自己创建一个聚簇索引，具体这个聚簇索引内部是怎么建立的，笔者还需要去学习学习。反正无论如何，MySQL都会创建一个聚簇索引。那么为什么说聚簇索引是一种数据存储结构呢？原因是MySQL将索引（即主键）对应的每一条记录都以链表的形式存储
• MySQL 索引总结

  1、索引是做什么的? 索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。 表越大，花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要看所有数据。 大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引。 2、索引好复杂，我该怎么理解索引，有没一个更形象点的例子？ 有，想象一下，你面前

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mysql怎么加索引相关教程

• 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。
• 4.1 添加索引 添加索引的语法如下：ALTER TABLE [table_name] ADD INDEX [index_name] ([col]);其中index_name代表索引名称，col表示给那一字段添加索引。在 PostgreSQL 中，添加索引的语法有较大差异，如下：CREATE INDEX [index_name] ON [table_name]([col]...);
• 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。
• 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。
• 2. 索引优点 索引最大的作用是快速查找数据，除此之外，索引还有其他的附加作用。B-Tree 是最常见的索引，按照顺序存储数据，它可以用来做 order by 和 group by 操作。因为 B-Tree 是有序的，将相关的值都存储在一起。因为索引存储了实际的列值，某些查询仅通过索引就可以完成查询，如覆盖查询。总的来说，索引三个优点如下：索引可以大大减少 MySQL 需要扫描的数据量；索引可以帮助 MySQL 避免排序和临时表；索引可以将随机 IO 变为顺序 IO。但是，索引是最好的解决方案吗？任何事物都是有两面性的，索引同样如此。索引并不总是最好的优化工具对于非常小的表，大多数情况，全表扫描会更高效；对于中大型表，索引就非常有效；对于特大型表，建索引和用索引的代价是日益增长，这时候可能需要和其他技术结合起来，如分区表。总的来说，只有当使用索引利大于弊时，索引才是最好的优化工具。

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