mysql分区索引

mysql分区索引相关知识

• 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
• MySQL Hash索引和B-Tree索引的区别

             MySQL Hash索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。 可 能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有两面性的，Hash 索引也一样，虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。（1）MySQL Hash索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询。由于 MySQL Hash索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash
• 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
• Oracle分区表删除分区引发错误ORA-01502: 索引或这类索引的分区处于不可用状态

  （一）问题：最近在做Oracle数据清理，在对分区表进行数据清理时，采用的方法是drop partition，删除的过程中，没有遇到任何问题，大概过了10分钟，开发人员反馈部分分区表上的业务失败。具体错误为：ORA-01502错误：索引或这类索引的分区处于不可用状态（英文：ora-01502:index 'schema.index_name' or partition of such index is in unusable state）。（二）原因分析查看出现问题的分区表，均有一个共同点：表上以“pk_”开头的索引为unusable状态，以“pk_”开头的索引是随创建主键约束而创建的。当用户在创建主键约束或唯一性约束的时候，会在相应的列上创建唯一性索引经过查证，发现是在删除分区的时候，导致分区表上的唯一性全局索引为不可用状态，导致新的数据无法正常插入，从而引发了该错误。是不是索引不可用会导致DML操作失败呢？经过验证，发现以下特点：1.对于非唯一性索引，如果索引不可用，是不会影响到到DML操作的；2.对于

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mysql分区索引相关教程

• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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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