mysql创建联合索引

mysql创建联合索引相关知识

• Mysql系列-联合索引

  前言 对于联合索引的考察点，面试中常见的问题大概有这几个，但是重点肯定扯一些最左匹配原则，问一下自己是否能够答上关于联合索引相关的嘛。 什么是联合索引 联合索引的查找过程 什么是最左前缀法则 建立联合索引的时候为什么有的时候索引会失效 索引下推过程描述 联合索引是什么 ​ 基于多个字段创建的索引我们称为联合索引，比如我们创建索引create index idx on table(A,B,C) 我们称在字段A,B,C上创建了一个联合索引 存储结构 ​ 在上篇文章中，我们知道，索引存储底层是B
• Mysql系列-联合索引

  前言 对于联合索引的考察点，面试中常见的问题大概有这几个，但是重点肯定扯一些最左匹配原则，问一下自己是否能够答上关于联合索引相关的嘛。 什么是联合索引 联合索引的查找过程 什么是最左前缀法则 建立联合索引的时候为什么有的时候索引会失效 索引下推过程描述 联合索引是什么 ​ 基于多个字段创建的索引我们称为联合索引，比如我们创建索引create index idx on table(A,B,C) 我们称在字段A,B,C上创建了一个联合索引 存储结构 ​ 在上篇文章中，我们知道，索引存储底层是B
• EF Core3.0 创建联合唯一索引、外键和条件索引

  1、DbContext创建联合唯一索引和外键modelBuilder.Entity<MemberValueCard>(b => {     b.OwnsOne(v => v.CardInfo);  //关联实体          b.HasMany(v => v.MemberValueCardRecord)         .WithOne()       .HasForeignKey(nameof(MemberValueCardRecord.MemberCardId));  //创建外键           b.HasIndex(v => new {v.VenueId,v.MemberId})      .IsUnique();  //创建VenueId和MemberId的联合唯一索引 }因为EF Core3.0不支持创建值对象的联合唯一索引，只能在Migrations中的UP函数中手写。migrationBuilder.CreateIndex(     name: "
• 3.联合索引、覆盖索引及最左匹配原则|MySQL索引学习

  GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。 导语 在数据检索的过程中，经常会有多个列的匹配需求，今天介绍下联合索引的使用以及最左匹配原则的案例。 最左匹配原则作用在联合索引中，假如表中有一个联合索引（tcol01,tcol02,tcol03），只有当SQL使用到tcol01、tcol02索引的前提下，tcol03的索引才会被使用；同理只有tcol01的索引被使用的前提下，tcol02的索引才会被使用。 下面我们来列举几个例子来说明。 步骤 使用 mysql_random_data_load 创建测试数据

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• 5.1 创建 jsonb 索引 jsonb 创建索引也十分简单，以上面的 movie 表为例：CREATE INDEX movie_info_gin_index ON movie USING gin(info);movie_info_gin_index是索引名称，gin(info)括号里面的 info 表示使用 movie 表中的 info 字段创建索引。
• 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);
• 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。
• 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。
• 3. 索引的创建与删除 索引是一个单独的数据库物理结构，因此它也可以通过 Create 和 Drop 指令来创建和删除。语法如下：CREATE INDEX [index_name] ON [table_name]([col]);DROP INDEX [index_name] ON [table_name];其中index_name表示索引名称，table_name表示数据表名称，col表示字段名称。

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