mysql修改索引

mysql修改索引相关知识

• 基于Linux的MySQL操作实例(修改表结构，MySQL索引，MySQL数据引擎)

  基于Linux的MySQL操作实例(修改表结构，MySQL索引，MySQL数据引擎)前言本篇是基于Linux下针对MySQL表结构的修改，MySQL索引的操作以及MySQL数据引擎的配置和说明。本篇结合上一篇文档，基于Linux的MySQL操作实例（软件安装，mysql基本操作，mysql数据类型，建表、插入数据操作）若是有兴趣的朋友可以去看看。http://www.jianshu.com/p/444482ff5986根据本人的一贯风格，本篇依旧是前面就这几点做一些概述，并不会涉及太多的概念或理论，大篇幅的进行实际的命令实例操作。最后依旧欢迎各路大神批评指教，鄙人不胜感激。谢谢大家。修改数据库表结构alter table 表名 执行动作；执行动作：添加新字段（add）删除已有字段（drop）修改字段类型（modify）修改字段名（change）语法格式添加新字段add 添加新字段add  字段名   类型(宽度)；add  字段名   类型(宽度)  约束条
• MySQL修改表一次添加多个列(字段)和索引的方法

  MySQL修改表一次添加多个列(字段) ALTER TABLE table_name ADD func varchar(50), ADD gene varchar(50), ADD genedetail varchar(50);MySQL修改表一次添加多个索引ALTER TABLE  table_name ADD INDEX idx1 ( `func`), ADD INDEX idx2 ( `func`,`gene`), ADD INDEX idx3( `genedetail`);以上这篇MySQL修改表一次添加多个列(字段)和索引的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
• 修改MySQL的数据库引擎为INNODB的方法

  对于MySQL数据库，如果你要使用事务以及行级锁就必须使用INNODB引擎。如果你要使用全文索引，那必须使用myisam。 INNODB的实用性，安全性，稳定性更高但是效率比MYISAM稍差，但是有的功能是MYISAM没有的。修改MySQL的引擎为INNODB，可以使用外键，事务等功能，性能高。本文主要介绍如何修改MySQL数据库引擎为INNODB，接下来我们开始介绍。首先修改my.ini，在[mysqld]下加上：?1default-storage-engine=INNODB其中的蓝色字体是要指定的数据库引擎名称。用sql语句修改已经建成表的引擎：?1alter table tableName type=InnoDB下面贴出我的my.ini文件供参考：?[mysqld]   basedir=C:\Program Files\VertrigoServ\Mysql\   datadir=C:\Program Files\VertrigoServ\Mysql\data\
• Mysql 索引

  相当于目录，能够提高查询性能。但因为其会再建一个空间来存放这些索引，所以会消耗部分空间，并且在对数据进行插入、更新等操作时，也会自动对索引目录进行修改，因此某些情况下也会降低性能1.类型（1）普通索引key/index(列名1,列名2, ...)（2）唯一索引unique key(列名1,列名2, ...)要求索引值唯一（3）主键索引primary key(列名1,列名2, ...)和唯一索引一样要求值唯一（4）全文索引fulltext(列名1,列名2, ...)需要引擎为myisam才能使用该索引，该索引的列可以通过使用：match(列名) ... against('查询内容')，来实现模糊查询，举例：mysql> select * from peoples where match(username) against('32');2.设置索

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• 2. 修改索引值 很多时候我们创建的数据，或者解析出来的数据，索引都是默认生成的，而我们为了方便数据的分析，需要对数据的行索引值或者列索引值进行修改，那这里 Pandas 中提供了一个函数 rename(self, mapper=None, index=None, columns=None, axis=None, copy=True, inplace=False, level=None, errors=‘ignore’)，该函数通过灵活的参数设置，能够高效便捷的进行索引值的修改，下面我们列举了常用的几个参数说明：参数名说明mapper这里是要传入的映射关系，可以是个字典或者函数index指定行索引columns指定列索引axis表示修改行索引（axis=0 默认）还是列索引（axis=1）inplace是否在原数据基础上修改，默认 inplace=False 会返回一个新的数据集
• 2.2 修改列索引值 # 导入pandas包import pandas as pd# 指定导入的文件地址data_path="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第7,8,9,10小节/execl数据demo.xlsx"# 解析数据data = pd.read_excel(data_path)print(data)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossum2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie3 js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup# 修改行索引和 rename({0: "aa", 2: "bb", 3: "cc"},axis=0) 等价data_res=data.rename(index={0: "aa", 2: "bb", 3: "cc"})print(data_res)# 修改列索引和 rename({"编程语言": "bcyy", "价格": "jiage"},axis=1) 等价data_res=data.rename(columns={"编程语言": "bcyy", "价格": "jiage"})print(data_res)# --- 输出结果 --- bcyy 推出时间 jiage 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossum2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie3 js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup输出解析：我们这里通过 columns 指定了映射关系，将列索引值编程语言和价格分别修改为 bcyy 和 jiage ，通过输出结果可以看到修改的效果。当然如果我们同时设置 index 和 columns 的映射关系，则会同时修改对应的索引值：# 修改列索引和 rename({"编程语言": "bcyy", "价格": "jiage"},axis=1) 等价data_res=data.rename(index={0: "aa", 2: "bb", 3: "cc"},columns={"编程语言": "bcyy", "价格": "jiage"})print(data_res)# --- 输出结果 ---bcyy 推出时间 jiage 主要创始人aa java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossumbb C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchiecc js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup
• 2.1 修改行索引值 # 导入pandas包import pandas as pd# 指定导入的文件地址data_path="C:/Users/13965/Documents/myFuture/IMOOC/pandasCourse-progress/data_source/第7,8,9,10小节/execl数据demo.xlsx"# 解析数据data = pd.read_excel(data_path)print(data)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格 主要创始人0 java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossum2 C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchie3 js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup# 修改行索引和 rename({0: "aa", 2: "bb", 3: "cc"},axis=0) 等价data_res=data.rename(index={0: "aa", 2: "bb", 3: "cc"})print(data_res)# --- 输出结果 --- 编程语言 推出时间 价格 主要创始人aa java 1995年 45.6 James Gosling1 python 1991年 67.0 Guido van Rossumbb C 1972年 33.9 Dennis MacAlistair Ritchiecc js 1995年 59.5 Brendan Eich4 php 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 C++ 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup输出解析：我们通过 index 参数指定映射关系，修改了列索引0,2,3的索引值为aa，bb，cc，通过输出结果可以看出修改的效果。
• 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。

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