mysql 索引分类以及用途分析
MySQL索引分为普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引等等。这里将为大家介绍着几种索引各自的用途。
一、 MySQL: 索引以B树格式保存Memory存储引擎可以选择Hash或BTree索引,Hash索引只能用于=或的等式比较。
1、普通索引:create index on Tablename(列的列表)
alter table TableName add index (列的列表)
create table TableName([...], index [IndexName] (列的列表)
2、唯一性索引:create unique index
alter ... add unique
主键:一种唯一性索引,必须指定为primary key
3、全文索引:从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索,FULLTEXT,
可以在char、varchar或text类型的列上创建。
4、单列索引、多列索引:
多个单列索引与单个多列索引的查询效果不同,因为:
执行查询时,MySQL只能使用一个索引,会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引。
5、最左前缀(Leftmost Prefixing):多列索引,例如:fname_lname_age索引,以下的搜索条件MySQL都将使用
fname_lname_age索引:firstname,lastname,age;firstname,lastname;firstname,其他情况将不使用。
二、根据sql查询语句确定创建哪种类型的索引,如何优化查询
选择索引列:
a.性能优化过程中,选择在哪个列上创建索引是最重要的步骤之一。可以考虑使用索引的主要有
两种类型的列:在where子句中出现的列,在join子句中出现的列。
b.考虑列中值的分布,索引的列的基数越大,索引的效果越好。
c.使用短索引,如果对字符串列进行索引,应该指定一个前缀长度,可节省大量索引空间,提升查询速度。
d.利用最左前缀
e.不要过度索引,只保持所需的索引。每个额外的索引都要占用额外的磁盘空间,并降低写操作的性能。
在修改表的内容时,索引必须进行更新,有时可能需要重构,因此,索引越多,所花的时间越长。
MySQL只对一下操作符才使用索引:,>=,between,in,
以及某些时候的like(不以通配符%或_开头的情形)。
mysql 索引分类
在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度。通过善用这些索引,可以令 MySQL的查询和运行更加高效。索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面介绍几种常见的MySQL索引类型。
1、普通型索引
这是最基本的索引类型,而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建:
(1)创建索引,例如CREATE INDEX 索引的名字 ON tablename (列名1,列名2,...);
(2)修改表,例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX 索引的名字 (列名1,列名2,...);
(3)创建表的时候指定索引,例如CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX 索引的名字 (列名1,列名
2,...) );
2、唯一索引
这种索引和前面的“普通索引”基本相同,但有一个区别:索引列的所有值都只能出现一次,即必须唯一。唯一性索引可以用以下几种方式创建:
(1)创建索引,例如CREATE UNIQUE INDEX 索引的名字 ON tablename (列的列表);
(2)修改表,例如ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE 索引的名字 (列的列表);
(3)创建表的时候指定索引,例如CREATE TABLE tablename ( [...], UNIQUE 索引的名字 (列的列
表) );
3、主键
主键是一种唯一性索引,但它必须指定为“PRIMARY KEY”。如果你曾经用过AUTO_INCREMENT类型的列,你可能已经熟悉主键之类的概念了。主键一般在创建表的时候指定,例如“CREATE TABLE tablename ( [...], PRIMARY KEY (列的列表) ); ”。但是,我们也可以通过修改表的方式加入主键,例如“ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); ”。每个表只能有一个主键。 (主键相当于聚合索引,是查找最快的索引)
4、单列索引和多列索引
索引可以是单列索引,也可以是多列索引。
(1)单列索引就是常用的一个列字段的索引,常见的索引。
(2)多列索引就是含有多个列字段的索引
alter table student add index sy(name,age,score);
索引sy就为多列索引,多列索引在以下几中情况下才能有效:
select * from student where name='jia' and age>='12' //where条件中含有索引的首列字段和
第二个字段
select * from student where name='jia' //where条件中只含有首列字段
select * from student where name='jia' and score段
总结:多列索引只有在where条件中含有索引中的首列字段时才有效
5、选择索引列
应该怎样选择索引列,首先要看查询条件,一般将查询条件中的列作为索引

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.
