求高手解答mysql 的索引怎么用

1、應用軟件；

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2、人工管理，文件系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)；

3、數(shù)據(jù)庫引擎；

4、代碼腳本界面，圖形用戶界面

(GUI)；

5、LOWER；

6、唯一索引，聚集索引，非聚集索引；

mysql 索引怎么使用

CREATE

[UNIQUE]

INDEX

ON

(字段

[ASC|DESC]);

UNIQUE

--確保所有的索引列中的值都是可以區(qū)分的。

[ASC|DESC]

--在列上按指定排序創(chuàng)建索引。

(創(chuàng)建索引的準則：

1.如果表里有幾百行記錄則可以對其創(chuàng)建索引(表里的記錄行數(shù)越多索引的效果就越明顯)。

2.不要試圖對表創(chuàng)建兩個或三個以上的索引。

3.為頻繁使用的行創(chuàng)建索引。

)

示例

create

index

i_1

on

emp(empno

asc);

mysql索引

二叉搜索樹、N叉樹

頁分裂：B+樹的插入可能會引起數(shù)據(jù)頁的分裂，刪除可能會引起數(shù)據(jù)頁的合并，二者都是比較重的IO消耗，所以比較好的方式是順序插入數(shù)據(jù)，這也是我們一般使用自增主鍵的原因之一。

頁分裂逆過程：頁合并，當刪除數(shù)據(jù)后，相鄰的兩個數(shù)據(jù)頁利用率很低的時候會做數(shù)據(jù)頁合并

主鍵索引：key：主鍵，value：數(shù)據(jù)頁，存儲每行數(shù)據(jù)

非主鍵索引：key：非主鍵索引，value：主鍵key，導致回表

最左匹配：優(yōu)先將區(qū)分度高的列放到前面，這樣可以高效索引，

最左匹配原則遇到范圍查詢就停止匹配，范圍查詢(、、between、like)為什么？因為出現(xiàn)范圍匹配后，后面的索引字段無法保證有序，局部有序失去，順序失去則無法提高查詢效率

SELECT * FROM table WHERE a IN (1,2,3) and b 1;

如何建立索引？

還是對(a，b)建立索引，因為IN在這里可以視為等值引用，不會中止索引匹配，所以還是(a,b)!

索引組織表

索引用頁存儲：key【10】-point【6】，通過調(diào)整key大小，當頁大小固定的情況下，通過調(diào)整key大小，使得N叉樹變化；

如key 10, point 6則單個索引16字節(jié)，頁大小為16k，則頁面總共可以存儲1024個索引，即N大小

覆蓋索引: 二級索引的信息已經(jīng)存在想要的列，例如主鍵

如果現(xiàn)在有一個高頻請求，要根據(jù)市民的身份證號查詢他的姓名，這個聯(lián)合索引就有意義了。它可以在這個高頻請求上用到覆蓋索引，不再需要回表查整行記錄，減少語句的執(zhí)行時間。

索引下推優(yōu)化：可以在索引遍歷過程中，對索引中包含的字段先做判斷，直接過濾掉不滿足條件的記錄，減少回表次數(shù)。

整理索引碎片，重建表：alter table T engine=InnoDB

??首先是看key的大小，另外是數(shù)據(jù)頁的大小，如果需要改變N，則需要從這兩個方面做改動；

一個innoDB引擎的表，數(shù)據(jù)量非常大，根據(jù)二級索引搜索會比主鍵搜索快，文章闡述的原因是主鍵索引和數(shù)據(jù)行在一起，非常大搜索慢，我的疑惑是：通過普通索引找到主鍵ID后，同樣要跑一邊主鍵索引，對于使用覆蓋索引的情況下，使用覆蓋索引可以直接解決問題

mysql數(shù)據(jù)庫，索引是怎么使用的

MySQL支持很多數(shù)據(jù)類型，選擇合適的數(shù)據(jù)類型存儲數(shù)據(jù)對性能有很大的影響。通常來說，可以遵循以下一些指導原則：

(1)越小的數(shù)據(jù)類型通常更好：越小的數(shù)據(jù)類型通常在磁盤、內(nèi)存和CPU緩存中都需要更少的空間，處理起來更快。

(2)簡單的數(shù)據(jù)類型更好：整型數(shù)據(jù)比起字符，處理開銷更小，因為字符串的比較更復雜。在MySQL中，應該用內(nèi)置的日期和時間數(shù)據(jù)類型，而不是用字符串來存儲時間；以及用整型數(shù)據(jù)類型存儲IP地址。

(3)盡量避免NULL：應該指定列為NOT NULL，除非你想存儲NULL。在MySQL中，含有空值的列很難進行查詢優(yōu)化，因為它們使得索引、索引的統(tǒng)計信息以及比較運算更加復雜。你應該用0、一個特殊的值或者一個空串代替空值。

網(wǎng)頁標題：mysql索引怎么引用 mysql索引用處
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