mysql索引类型相关知识
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MySQL索引类型总结和使用技巧以及注意事项在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表:复制代码 代码如下:CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL );我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin。在查找username="admin"的记录 SELECT * FROM mytable WHERE username='admin';时,如果在username上已经建立了索引,MySQL无须任何扫描,即准确可找到该记录。相反,MySQL会扫描所有记录,即要查询10000条记录。索引分单列索引和组合索引。单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引。组合索引,即一个索包含多个列。MySQL索引类型包括:一、普通索引这是最基本的索引,它没有任何限制。它
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MySQL 索引类型及常用操作介绍MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度。打个比方,如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。索引分单列索引和组合索引。单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引。组合索引,即一个索包含多个列。创建索引时,你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。实际上,索引也是一张表,该表保存了主键与索引字段,并指向实体表的记录。上面都在说使用索引的好处,但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点:虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件。建立索引会占用磁盘空间的索引文件。普通索引创建索引这是最基本的索引,它没有任何限制。它有以下几种创建方式:CREATE INDEX in
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详解mysql索引总结----mysql索引类型以及创建关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE索引。 一个简单的对比测试以我去年测试的数据作为一个简单示例,20多条数据源随机生成200万条数据,平均每条数据源都重复大概10万次,表结构比较简单,仅包含一个自增ID,一个char类型,一个text类型和一个int类型,单表2G大小,使用MyIASM引擎。开始测试未添加任何索引。执行下面的SQL语句:?1mysql> SELECT id,FROM_UNIXTIME(time) FROM article WHERE a.title='测试标题'查询需要的时间非常恐怖的,如果加上联
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主键索引就是聚集索引?MySQL 索引类型大梳理@[toc] 之前松哥在前面的文章中介绍 MySQL 的索引时,有小伙伴表示被概念搞晕了,主键索引、非主键索引、聚簇索引、非聚簇索引、二级索引、辅助索引等等,今天咱们就来捋一捋这些概念。 1. 按照功能划分 按照功能来划分,索引主要有四种: 普通索引 唯一性索引 主键索引 全文索引 普通索引就是最最基础的索引,这种索引没有任何的约束作用,它存在的主要意义就是提高查询效率。 普通索引创建方式如下: CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREM
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- B-Tree 索引类型详解 索引有很多种类型,可以为不同的应用场景提供更好的性能。在 MySQL 中,索引是在存储引擎层实现的。接下来重点介绍四种常见的索引类型:B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引(R-Tree)、全文索引。这部分内容分为上下两个小节,本小节重点介绍 B-Tree 索引。
- 6. 可索引类型 可索引类型接口读起来有些拗口,直接看例子:// 正常的js代码let arr = [1, 2, 3, 4, 5]let obj = { brand: 'imooc', type: 'education'}arr[0]obj['brand']再来看定义可索引类型接口:interface ScenicInterface { [index: number]: string}let arr: ScenicInterface = ['西湖', '华山', '故宫']let favorite: string = arr[0]示例中索引签名是 number类型,返回值是字符串类型。另外还有一种索引签名是 字符串类型。我们可以同时使用两种类型的索引,但是数字索引的返回值必须是字符串索引返回值类型的子类型。通过下面的例子理解这句话:// 正确interface Foo { [index: string]: number; x: number; y: number;}// 错误interface Bar { [index: string]: number; x: number; y: string; // Error: y 属性必须为 number 类型}代码解释:第 12 行,语法错误是因为当使用 number 来索引时,JavaScript 会将它转换成 string 然后再去索引对象。也就是说用 100(一个number)去索引等同于使用"100"(一个string)去索引,因此两者需要保持一致。
- 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。
- 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。
- TypeScript 索引类型 下面是一个常见的 JavaScript 函数,实现从一个对象中选取指定属性,得到它们的属性值:function pluck(o, names) { return names.map(n => o[n])}实现这样一个函数的类型定义要满足:数组参数 names 中的元素,只能是对象 o 身上有的属性。返回类型取决于参数 o 身上属性值的类型。我们可以通过索引类型实现这样的类型定义。
- 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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