mysql索引

‘壹’ mysql加索引怎么加

mysql 如何给SQL添加索引
1.添加PRIMARY KEY(主键索引)
alter table `table_name` add primary key(`column`);
2.添加UNIQUE(唯一索引)
alter table `table_name` add unique(`column`);
3.添加普通索引
alter table `table_name` add index index_name(`column`);
4.添加全文索引
alter table `table_name` add fulltext(`column`);
5.添加多列索引
alter table `table_name` add index index_name(`column1`,`column2`,`column3`);

‘贰’ mysql创建索引的三种办法

一、CREATE INDEX方法
CREATE INDEX <索引名> ON <表名> (<列名> [<长度>] [ ASC | DESC])
限制：只能增加普通索引INDEX和UNIQUE INDEX索引这两种；不能创建PRIMARY KEY索引
二、ALTER TABLE方法
ALTER TABLE <表名> ADD INDEX [<索引名>] (<列名>,…)
ALTER TABLE <表名> ADD UNIQUE [ INDEX | KEY] [<索引名>] (<列名>,…)
ALTER TABLE <表名> ADD PRIMARY KEY (<列名>,…)
ALTER TABLE <表名> ADD FOREIGN KEY [<索引名>] (<列名>,…)
三、CREATE TABLE时候指定
创建一般索引
CREATE TABLE tb_stu_info
(
id INT NOT NULL,
name CHAR(45) DEFAULT NULL,
dept_id INT DEFAULT NULL,
age INT DEFAULT NULL,
height INT DEFAULT NULL,
INDEX(height)
);
创建唯一索引
mysql> CREATE TABLE tb_stu_info2
(
id INT NOT NULL,
name CHAR(45) DEFAULT NULL,
dept_id INT DEFAULT NULL,
age INT DEFAULT NULL,
height INT DEFAULT NULL,
UNIQUE INDEX(height)
);
创建主键（虽然ALTER TABLE也能创建，但主键一般都在创表时建立）
CREATE TABLE mytable(
ID INT NOT NULL,
username VARCHAR(16) NOT NULL,
PRIMARY KEY(ID)
);

‘叁’ MYSQL数据库索引类型都有哪些

聚集索引：也称 Clustered Index。是指关系表记录的物理顺序与索引的逻辑顺序相同。由于一张表只能按照一种物理顺序存放，一张表最多也只能存在一个聚集索引。与非聚集索引相比，聚集索引有着更快的检索速度。
MySQL 里只有 INNODB 表支持聚集索引，INNODB 表数据本身就是聚集索引，也就是常说 IOT，索引组织表。非叶子节点按照主键顺序存放，叶子节点存放主键以及对应的行记录。所以对 INNODB 表进行全表顺序扫描会非常快。
非聚集索引：也叫 Secondary Index。指的是非叶子节点按照索引的键值顺序存放，叶子节点存放索引键值以及对应的主键键值。MySQL 里除了 INNODB 表主键外，其他的都是二级索引。MYISAM，memory 等引擎的表索引都是非聚集索引。简单点说，就是索引与行数据分开存储。一张表可以有多个二级索引。

‘肆’ MySQL前缀索引

前缀索引顾名思义，定义字符串的一部分当做索引，而不是把整个字符串当做索引。默认地，如果你创建索引的语句不指定前缀长度，那么索引就会包含整个字符串。

假设一张表有 id,name,email 2个字段
1.创建email列的普通索引应该是： alter table T add index idx_email1( email )
2.前缀索引的创建规则为： alter table table T add index idx_email2( email(6) )
当然第一索引包含是的整个字符串，第二个是该字段前6个字节（注意是字节）
对于这2中索引，B+树怎么存储呢？
INSERT INTO T (email) VALUES ('瞎子',&#[email protected]'), ('剑圣',&#[email protected]'), ('露娜',&#[email protected]'), ('李白',&#[email protected]'), ('韩信',&#[email protected]'), ('百里玄策',&#[email protected]');
【谁还不是个野王啊】
普通索引存储为：

是的你没看错，前缀索引那颗树上的存储的是email的前6位字节，也就是你创建前缀索引时指定的前缀字节长度。2种树相比，前缀索引存储了更少的数据，那么他所耗费的空间也就相比较少，这正是他的一个优点。同样的也就相对的增加了扫描行数。
什么增加了扫描行数？？？？ 这是为什么呢？

那么小朋友咱们一起来看下吧。
假设SQL如此这般： select id,name,email from T where email = &#[email protected]'
那么这2个SQL，应该怎么操作呢。
idx_email1:

2.到主键上查到主键为ID1的，判断email值是否正确【为什么判断呢，其实我理解是为了二次判断保证数据一致性吧，比较官方的解释尚未找到】，正确放入结果集

3.取 idx_email1 索引树上刚刚查到的位置的下一条记录，如此往复。
循环过程中，需要回主键取1次数据，所以系统可以认为只扫描了一行【1次是数第一棵树数出来的】

idx_email2:
1.从 索引数上找到满足索引值为 'zhangs'的该记录，取得 ID1的值

2.到主键上查到主键值是 ID1 的行，判断出 email 的值是’ [email protected] ’，这行记录放入结果集【不是要的值，丢弃，进行下一步】

3.取 idx_email2 上刚刚查到的位置的下一条记录,重复以上步骤

在这个过程中，要回主键索引取 3 次数据，也就是扫描了 3 行。通过这个对比，你很容易就可以发现，使用前缀索引后，可能会导致查询语句读数据的次数变多。

但是，对于这个查询语句来说，如果你定义的 idx_email2 不是 email(6) 而是 email(8），也就是说取 email 字段的前 8 个字节来构建索引的话，即满足前缀’zhangsh’的记录只有一个，也能够直接查到 ID1，只扫描一行就结束了。也就是说使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。

那么问题来了，到底定义多长才算是合理呢？
一般的定义原则是 count(distinct(columnName))/count(*) ,当前缀索引【count(distinct(columnName(length)))，length是你想要创建列的前缀字节长度】越接近此值越好，当有多个前缀字节都一样且都等于这个值时怎么选择呢，当然是 字节越少越好了哈，字节越少越省空间。索引选取的越长，占用的磁盘空间就越大，相同的数据页能放下的索引值就越少，搜索的效率也就会越低。

count(distinct(columnName(length))) 翻译到SQL 为： count(dictinct(left(colunmName, length)))

前面我们说了使用前缀索引可能会增加扫描行数，这会影响到性能。其实，前缀索引的影响不止如此，我们再看一下另外一个场景。
来呀，上SQL： select id,email from T where email=&#[email protected]'
如果按照email全字段索引，那么此SQL 是不需要回表的【为什么不需要回表？兄嘚，这个相当于覆盖索引了哈】
那么如果按照前缀索引是否需要回表呢？答案是的。
因为当判断前6个字节相等后，需要拿到id 回表拿到email的全部内容进行比较，如果不相同，丢弃这行，否则加入结果集。

那么有人会问了，我把长度放大点，包含所有字节不就好了吗？
那么此时会有如下问题。
1.当你此时的长度是囊括了全字段，但是系统是不知道的，他还是需要回表再次判断的，去确定前缀索引的定义是否截断了完整信息。
2.此时长度是够了，那么能肯定因为业务日后不会增加长度吗？
3.尽可能的加长长度，还不如直接建立全字段索引呢

综上，使用前缀索引就用不上覆盖索引对查询性能的优化了，这也是你在选择是否使用前缀索引时需要考虑的一个因素。

前面说到的是，可以根据字段前面几个字节进行查询的，那么对于身份证这种，一共 18 位，其中前 6 位是地址码，所以同一个县的人的身份证号前 6 位一般会是相同的。
或许你会说，多弄几个字节不就好吗？那么请问下自己为什么使用前缀索引呢，不就是为了节省空间吗？
那么这么做合适吗？ 不合适对吗？ 乖~，快去反省下吧
那么采用前缀索引显示是不行的，那么如果用前缀索引怎么办呢，聪明的你应该已经猜到了，采用倒叙存储，然后建立前缀索引。
放到SQL 中就应该是这样的： select field_list from t where id_card = reverse('id_card_string');
当然了，这种逻辑建议放到业务逻辑中实现，而不是放到SQL 中。

按照上述第4节的内容，有人或许会有另一个想法，还倒叙建立前缀索引复杂不，hash索引或者hash字段不香吗？

有人会问了，为什么要在创建一个值来存储hash值呢，如果不存储你知道原值是什么吗？ 同时hash算法是有一定重复可能的（hash值碰撞）
【可以了解下partition算法哦:[ https://selfboot.cn/2016/09/01/lost_partition 】。如果重复了，不存储原值，你是无法判断出正确数据的。

注：【hash字段不代表hash索引，hash索引原理正在快马加鞭】，简单说下hash索引，hash索引不需要创建一个值来存储hash值，而是有hasn表来存储【hash值碰撞时，由一个链表来搞定了】，存储的内容为 hash值和每行的行指针 。

说回来啊，跑题了
查询时： select field_list from t where id_card_crc=crc32('id_card_string') and id_card='id_card_string'
不过有个问题相信你也想到了，不管是hash存储值还是hash索引都是不支持范围查询的。

来总结下这2个优缺点吧
1.从占用空间来看呢，倒叙索引不需要额外开辟存储空间，而hash字段需要额外的一个字段，所以从这点上看倒叙索引更胜一筹，NO!并不准确,如果前缀长度过长，那么这2个情况额外的空间也就相差无几了

3.从查询效率上看，使用 hash 字段方式的查询性能相对更稳定一些。因为 crc32 算出来的值虽然有冲突的概率，但是概率非常小，可以认为每次查询的平均扫描行数接近 1。而倒序存储方式毕竟还是用的前缀索引的方式，也就是说还是会增加扫描行数

1.全字段完整索引比较占空间，但是而走覆盖索引

2.前缀索引，节省空间，但会增加扫描 次数 并且不能使用覆盖索引【每次都需回表校验】

3.倒序存储，再创建前缀索引，用于绕过字符串本身前缀的区分度不够的问题。【倒叙方法建立放到业务逻辑中】

4.hash字段索引，相比前缀索引性能较为稳定，但是有额外的存储空间和计算消耗，同时也 不 支持范围查询

‘伍’ mysql索引有哪些

如大家所知道的，Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。
那么，这几种索引有什么功能和性能上的不同呢？
FULLTEXT
即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。
全文索引并不是和MyISAM一起诞生的，它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前，这样一个查询语句是要进行遍历数据表操作的，可见，在数据量较大时是极其的耗时的，如果没有异步IO处理，进程将被挟持，很浪费时间，当然这里不对异步IO作进一步讲解，想了解的童鞋，自行谷哥。

‘陆’ mysql创建索引的原则

1．选择唯一性索引

唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如，学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话，可能存在同名现象，从而降低查询速度。

2．为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引

经常需要ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT和UNION等操作的字段，排序操作会浪费很多时间。如果为其建立索引，可以有效地避免排序操作。

3．为常作为查询条件的字段建立索引

如果某个字段经常用来做查询条件，那么该字段的查询速度会影响整个表的查询速度。因此，为这样的字段建立索引，可以提高整个表的查询速度。

4．限制索引的数目

索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。

5．尽量使用数据量少的索引

如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。例如，对一个CHAR(100)类型的字段进行全文检索需要的时间肯定要比对CHAR(10)类型的字段需要的时间要多。

6．尽量使用前缀来索引

如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。

7．删除不再使用或者很少使用的索引

表中的数据被大量更新，或者数据的使用方式被改变后，原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引，将它们删除，从而减少索引对更新操作的影响。

8 . 最左前缀匹配原则，非常重要的原则。

mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a 1=”” and=”” b=”2” c=”“> 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

9 .=和in可以乱序。

比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式

。
10 . 尽量选择区分度高的列作为索引。

区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就 是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条 记录

11 .索引列不能参与计算，保持列“干净”。

比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本 太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);

12 .尽量的扩展索引，不要新建索引。
比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可

注意：选择索引的最终目的是为了使查询的速度变快。上面给出的原则是最基本的准则，但不能拘泥于上面的准则。读者要在以后的学习和工作中进行不断的实践。根据应用的实际情况进行分析和判断，选择最合适的索引方式。

‘柒’ mysql如何建立索引

我们可以通过查看索引的属性来判断创建索引的方法。
查看索引的语法格式如下：
SHOW INDEX FROM <表名> [ FROM <数据库名>]
语法说明如下：
<表名>：指定需要查看索引的数据表名。
<数据库名>：指定需要查看索引的数据表所在的数据库，可省略。比如，SHOW INDEX FROM student FROM test; 语句表示查看 test 数据库中 student 数据表的索引。
示例
使用 SHOW INDEX 语句查看《MySQL创建索引》一节中 tb_stu_info2 数据表的索引信息，SQL 语句和运行结果如下所示。
mysql> SHOW INDEX FROM tb_stu_info2\G
1. row
Table: tb_stu_info2
Non_unique: 0
Key_name: height
Seq_in_index: 1
Column_name: height
Collation: A
Cardinality: 0
Sub_part: NULL
Packed: NULL
Null: YES
Index_type: BTREE
Comment:
Index_comment:
1 row in set (0.03 sec)
其中各主要参数说明如下：
参数 说明
Table 表示创建索引的数据表名，这里是 tb_stu_info2 数据表。
Non_unique 表示该索引是否是唯一索引。若不是唯一索引，则该列的值为 1；若是唯一索引，则该列的值为 0。
Key_name 表示索引的名称。
Seq_in_index 表示该列在索引中的位置，如果索引是单列的，则该列的值为 1；如果索引是组合索引，则该列的值为每列在索引定义中的顺序。
Column_name 表示定义索引的列字段。
Collation 表示列以何种顺序存储在索引中。在 MySQL 中，升序显示值“A”（升序），若显示为 NULL，则表示无分类。
Cardinality 索引中唯一值数目的估计值。基数根据被存储为整数的统计数据计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL 使用该索引的机会就越大。
Sub_part 表示列中被编入索引的字符的数量。若列只是部分被编入索引，则该列的值为被编入索引的字符的数目；若整列被编入索引，则该列的值为 NULL。
Packed 指示关键字如何被压缩。若没有被压缩，值为 NULL。
Null 用于显示索引列中是否包含 NULL。若列含有 NULL，该列的值为 YES。若没有，则该列的值为 NO。
Index_type 显示索引使用的类型和方法（BTREE、FULLTEXT、HASH、RTREE）。
Comment 显示评注。

‘捌’ MySQL 索引是怎么实现的

索引是满足某种特定查找算法的数据结构，而这些数据结构会以某种方式指向数据，从而实现高效查找数据。
具体来说 MySQL 中的索引，不同的数据引擎实现有所不同，但目前主流的数据库引擎的索引都是 B+ 树实现的，B+ 树的搜索效率，可以到达二分法的性能，找到数据区域之后就找到了完整的数据结构了，所有索引的性能也是更好的。