mysql普通索引相关知识
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mysql下普通索引和唯一索引的效率对比抓的这几个都是第一次执行的,刷了几次后,取平均值,效率大致相同,而且如果在一个列上同时建唯一索引和普通索引的话,mysql会自动选择唯一索引。谷歌一下:唯一索引和普通索引使用的结构都是B-tree,执行时间复杂度都是O(log n)。补充下概念:1、普通索引 普通索引(由关键字KEY或INDEX定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度。因此,应该只为那些最经常出现在查询条件(WHEREcolumn=)或排序条件(ORDERBYcolumn)中的数据列创建索引。只要有可能,就应该选择一个数据最整齐、最紧凑的数据列(如一个整数类型的数据列)来创建索引。2、唯一索引 普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。比如说,因为人有可能同名,所以同一个姓名在同一个“员工个人资料”数据表里可能出现两次或更多次。如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相同的值,在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字UNIQUE把它定义为一个唯一索引。这么做的好处:一是简化了MySQL对这个索引的管理工作,这个索引也因此而变
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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
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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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mysql 索引及索引创建原则正文回到顶部是什么 索引用于快速的查询某些特殊列的某些行。如果没有索引, MySQL 必须从第一行开始,然后通过搜索整个表来查询有关的行。表越大,查询的成本越大。如果表有了索引的话,那么 MySQL 可以很快的确定数据的位置,而不用查询整个表格。这比顺序的读取每一行要快的多。索引就像我们查字典时的目录一样,我们通过查询字典的目录,可以定位到某一行数据。 大多数的 MySQL 的索引(主键索引,唯一索引,普通索引,全文索引)都是 B-trees 结构。例外的情况有:在空间数据类型使用 R-trees 结构。存储引擎为 MEMORY 的数据库,也可以支持哈希索引。InnoDB 存储引擎的全文索引使用反向列表结构。回到顶部使用场景 MySQL 会使用到索引的场景如下: 1.根据一个条件快速的匹配到对应的行。 2.缩小查询影响行数。如果一个查询字段有多个索引,MySQL 通常选择使用影响行数最小的索引(选择性最高的索引)。索引的选择性的计算 select count(distinct
mysql普通索引相关课程
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mysql普通索引相关教程
- 3.1 例1 单字段普通索引 请书写 SQL 语句,为 imooc_user 的age字段新建一个普通索引。分析:按照语法,使用 Create 新建索引,并指定索引名称即可。语句:CREATE INDEX age_index ON imooc_user(age);
- 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. 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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