mysql的索引有哪些

mysql的索引有哪些相关知识

• 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
• MySQL中的索引(一)概述

  索引在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据。这种数据结构就是索引，它能够帮助我们高效获取数。索引的优点提高数据查询速度，降低数据库的IO成本；通过索引对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗。索引的缺点降低INSERT、UPDATE、DELETE的操作数据，因为要更新索引；索引也需要维护一张表，会占用物理空间。哪些情况需要创建索引1.主键自动建立唯一索引 2.频繁作为查询条件的字段应该创建索引 3.查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引 4.单键/组合索引的选择问题，who?(在高并发下倾向创建组合索引) 5.查询中排序的字段，排序的字段若通过索引去访问将大大提高排序速度 6.查询中统计或者分组字段哪些情况不要创建索引1.表记录太少 2.经常增删改的表。 3.某个数据列唯一性很差（包含许多重复的内容），为它建立索引就没有太大的实际效果。 4.WHERE条件里用不到的字段不创建索引MySQL中的索引索引的类型MySQL
• MySQL B+树索引和哈希索引的区别

  索引介绍 索引是一种特殊的数据库结构，被设计用来快速查询数据库表中的特定记录。索引有多种类型，就像字典有拼音查找和偏旁查找一样都是为了提高检索效率。 MySQL中最常见的索引类型有B+树索引 和 哈希索引，下面来简单介绍一下这两种索引类型有哪些差别和优劣。 B+树索引 B+树索引是一种多路径的平衡搜索树，具有如下特点： 1.非叶子节点不保存数据，只保存索引值 2.叶子节点保存所有的索引值和数据 3.同级节点通过指针自小而大顺序链接 4.节点内的数据也是自小而大顺序存放 5.叶
• 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 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。
• 5. 使用索引实现排序 MySQL 可以通过排序操作，或者按照索引顺序扫描来生成有序的结果。如果 explain 的 type 列的值为index，说明该查询使用了索引扫描来做排序。order by 和查询的限制是一样的，需要满足索引的最左前缀要求，否则无法使用索引进行排序。只有当索引的列顺序和 order by 子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向（正序或倒序)都一致，MySQL才能使用索引来做排序。如果查询是多表关联，只有当 order by 子句引用的字段全部为第一个表时，才能使用索引来做排序。以表 customer 为例，我们来看看哪些查询可以通过索引进行排序。mysql> create table customer( id int, last_name varchar(30), first_name varchar(30), birth_date date, gender char(1), key idx_customer(last_name,first_name,birth_date) );
• 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。
• 3. 合适的索引列顺序 在一个多列 B-Tree 索引中，索引列的顺序表示索引首先要按照最左列进行排序，然后是第二列、第三列等。索引可以按照升序或降序进行扫描，以满足精确符合列顺序的 order by、group by 和 distinct 等的查询需求。索引的列顺序非常重要，在不考虑排序和分组的情况下，通常我们会将选择性最高的列放到索引最前面。以下查询，是应该创建一个 (last_name,first_name) 的索引，还是应该创建一个(first_name,last_name) 的索引？mysql> select * from customer where last_name = 'Allen' and first_name = 'Cuba'我们首先来计算下这两个列的选择性，看哪个列更高。mysql> select count(distinct last_name)/count(*) last_name_selectivity, count(distinct first_name)/count(*) first_name_selectivity from customer;+-----------------------+------------------------+| last_name_selectivity | first_name_selectivity |+-----------------------+------------------------+| 0.053 | 0.372 |+-----------------------+------------------------+很明显，列 first_name 的选择性更高，所以选择 first_name 作为索引列的第一列：mysql> alter table customer add index idx1_customer(first_name,last_name);
• 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. 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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