mysql索引长度

mysql索引长度相关知识

• 搞定面试官 - MySQL 中你知道如何计算一个索引的长度嘛？

  大家好，我是程序员啊粥。 今天给大家分享一个我遇到过的比较少见的面试题，那就是 MySQL 中如何计算一个索引的长度。 说实话，我第一次遇到这个问题的时候想当然的以为索引长度就是我们建表时定义的字段长度，如果是联合索引，那就是多个字段长度相加。 事实证明，在我说出上述回答之后，面试官就让我带着简历跑路了。 于是乎，我仔细查阅了相关资料，发现索引长度这个计算方式还是有点意思的，索性给大家分享一下。 首先，我们要知道 MySQL Innodb 引擎对于索引的长度是有限制的，最
• Mysql索引详细介绍

  Mysql索引概述所有MySQL列类型可以被索引。对相关列使用索引是提高SELECT操作性能的最佳途径。根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。大多数存储引擎有更高的限制。在MySQL 5.1中，对于MyISAM和InnoDB表，前缀可以达到1000字节长。请注意前缀的限制应以字节为单位进行测量，而CREATE TABLE语句中的前缀长度解释为字符数。当为使用多字节字符集的列指定前缀长度时一定要加以考虑。还可以创建FULLTEXT索引。该索引可以用于全文搜索。只有MyISAM存储引擎支持FULLTEXT索引，并且只为CHAR、VARCHAR和TEXT列。索引总是对整个列进行，不支持局部(前缀)索引。也可以为空间列类型创建索引。只有MyISAM存储引擎支持空间类型。空间索引使用R-树。默认情况MEMORY(HEAP)存储引擎使用hash索引，但也支持B-树索引。设计索引的原则1) 搜索的索引列，不一定是所要选择的列。换句话说，最适合索
• 一看就懂的MySQL的聚簇索引，以及聚簇索引是如何长高的

  这一篇笔记我们简述一下 MySQL的B+Tree索引到底是咋回事？ 聚簇索引索引到底是如何长高的。 一点一点看，其实蛮好理解的。 如果你看过了我之前的笔记，你肯定知道了MySQL进行CRUD是在内存中进行的，也就是在Buffer Pool中。然后你也知道了当内存中没有MySQL需要的数据时，MySQL会从Disk中通过IO操作将数据读入内存中。读取的单位呢就是：数据页 一般数据页长下面这样 没错，数据页中存储着真实的数据，而且数据页在内存中是以双向联表的方式组织起来的！如下图 而在B+Tree的设定中，它要
• MySQL索引之主键索引

  在MySQL里，主键索引和辅助索引分别是什么意思，有什么区别？上次的分享我们介绍了聚集索引和非聚集索引的区别，本次我们继续介绍主键索引和辅助索引的区别。1、主键索引主键索引，简称主键，原文是PRIMARY KEY，由一个或多个列组成，用于唯一性标识数据表中的某一条记录。一个表可以没有主键，但最多只能有一个主键，并且主键值不能包含NULL。在MySQL中，InnoDB数据表的主键设计我们通常遵循几个原则：1、采用一个没有业务用途的自增属性列作为主键；2、主键字段值总是不更新，只有新增或者删除两种操作；3、不选择会动态更新的类型，比如当前时间戳等。这么做的好处有几点：1、新增数据时，由于主键值是顺序增长的，innodb page发生分裂的概率降低了；可以参考以往的分享“[MySQL FAQ]系列 — 为什么InnoDB表要建议用自增列做主键”；2、业务数据有变更时，不修改主键值，物理存储位置发生变化的概率降低了，innodb page中产生碎片的概率也降低了。MyISAM表因为是堆组织表，主键类型设计方面就可以

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• 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。
• 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。
• 2.空间数据索引 R-Tree 常见的存储引擎中，MyISAM 存储引擎支持空间索引，主要用作地理数据存储。空间索引会从所有维度来索引数据，查询时，可以使用任意维度来组合查询。这点和 B-Tree 索引不同，空间索引不需要前缀查询。MySQL 的 GIS 支持其实并不完善，一般情况并不建议在 MySQL 中使用空间索引。
• 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。
• 3. 布尔型索引 直观上理解，通过布尔类型来完成索引的过程，我们可以称之为布尔型索引。案例例如对于上述 arr_2d，我们通过传入 [True, True, False, False] 这样一个布尔类型的列表，来选择第 0 行和第 1 行：arr_2d[[True, True, False, False]]Out: array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]])需要注意的是，传入的布尔类型列表的长度，需要跟被索引的轴的长度一致，否则会引起 IndexError。在实际使用中，可以灵活地把布尔索引和切片索引、整数索引混合使用，非常方便。例如，这里利用布尔型索引和切片索引来达到列方向切片的效果：arr_2d[:, [True, True, False, False]]Out: array([[ 0, 1], [ 4, 5], [ 8, 9], [12, 13]])

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