mysql索引命名相关知识
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MySQ索引操作命令总结(创建、重建、查询和删除索引命令详解)以下所列示例中中 `table_name` 表示数据表名,`index_name` 表示索引名,column list 表示字段列表(如:`id`,`order_id`)。1、创建索引索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引。以下命令语句分别展示了如何创建主键索引(PRIMARY KEY),联合索引(UNIQUE)和普通索引(INDEX)的方法。复制代码 代码如下:mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX `index_name` (column list);mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE `index_name` (column list);mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY `index_name` (column list);mysql>CREA
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MySQL索引操作命令详解创建索引:MySql创建索引的语法如下:CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [USING index_type] ON table_name (index_col_name,...)其中对应的语法变量信息如下:[UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL]:中括号中的三个关键字表示创建的索引类型,他们分别表示唯一索引、全文索引、空间索引三种不同的索引类型。如果我们不指定任何关键字,则默认为普通索引。index_name:表示索引的名字,由用户自行定义,以便以后对该索引进行修改管理操作。index_type:表示索引的具体实现方式,在MySql中,有两种不同形式的索引----BTREE索引和HASH索引。在存储引擎为MYISAM和INNODB的表中只能使用BTREE,其默认值就是BTREE;在存储引擎为MEMORY或者HEAP的表中可以使用HASH和BTREE两种类型的索引,其默认值是HASH。index_col_name:表示需要创建索引的
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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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Mysql索引分类在绝大多数情况下,Mysql索引都是基于B+树的,而索引可以提高数据查询的效率。 但是Mysql是如何利用B+树进行查询的呢?索引的作用只是提高查询效率吗? Mysql中的B+Tree索引 假设有一张教师表,里面有教师编号、名字、学科、薪资四个字段。 当你执行下面这条创建索引的sql语句时: create index id_name on teacher(name); Mysql就会在磁盘中构建这样一颗B+树: 这样一棵树有什么用呢?首先当然是加速查询。 举个简单的例子,假设现在要查找名字为“Mozart”的教师的数据: select
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mysql索引命名相关教程
- 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。
- 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。
- 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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