mysql函数索引相关知识
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MYSQL索引无效和索引有效的详细介绍 1、WHERE字句的查询条件里有不等于号(WHERE column!=...),MYSQL将无法使用索引2、类似地,如果WHERE字句的查询条件里使用了函数(如:WHERE DAY(column)=...),MYSQL将无法使用索引3、在JOIN操作中(需要从多个数据表提取数据时),MYSQL只有在主键和外键的数据类型相同时才能使用索引,否则即使建立了 索引也不会使用4、如果WHERE子句的查询条件里使用了比较操作符LIKE和REGEXP,MYSQL只有在搜索模板的第一个字符不是通配符的情况下才能使用索引。比如说,如果查询条件是LIKE 'abc%',MYSQL将使用索引;如果条件是LIKE '%abc',MYSQL将不使用索引。5、在ORDER BY操作中,MYSQL只有在排序条件不是一个查询条件表达式的情况下才使用索引。尽管如此,在涉及多个数据表的查询里,即使有索引可用,那些索引在
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【Mysql】数据库索引,百万数据测试索引效果Mysql官方对索引的定义是:索引(index)是帮助Mysql高效获取数据的数据结构。进而,我们可以知道索引的本质是数据结构。 一、索引的分类 主键索引:也就是我们常见的 PRIMARY KEY,只有一个列作为主键,唯一标识,不可重复。 唯一索引:UNIQUE KEY,避免重复的列出现,唯一索引是可以有多个,同一张表里的多个列都可以设置唯一索引。 常规索引:KEY/INDEX,默认的类型,通过关键字INDEX或者KEY来设置。 全文索引:FullText,在特定的数据库引擎下才支持,作用是快速定位数据。 二、使
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MySQL数据库之索引1 引言 在没有索引的情况下,如果要寻找特定行,数据库可能要遍历整个数据库,使用索引后,数据库可以根据索引找出这一行,极大提高查询效率。本文是对MySQL数据库中索引使用的总结。2 索引简介 索引是一个单独的、存储自磁盘上的数据库结构,包含着对数据表里所有记录的引用指针。使用索引用于快速找出在某个或多个列中有一特定值的行,所有MySQL列类型都可以被索引,对相关列使用索引是提高查询操作速度的最佳途径。 小时候我们都用过现代汉语词典,当我们要查找某个字时,如果没有目录,我们需要一页一页去寻找,有了目录,直接根据目录就可以找到那个字。数据库中的索引就相当于现代汉语词典中的目 录,目录中存放在一个指向内容真实地址的指针,可以提高我们查找的速度。 另外需要说明的是,索引是在存储引擎中实现的,因此,每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有的索引类型。MySQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引
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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
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mysql函数索引相关教程
- 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。
- MySQL 哈希索引、空间数据索引、全文索引 紧接上一小节,本小节重点介绍哈希索引、空间数据索引、全文索引。
- 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。
- 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。
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