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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。
双列索引(c1，c2)和多列索引(c1，c2，c3)。为了提高索引的应用性能，MySQL中的索引可以根据具体应用采用不同的索引策略。这些索引策略所对应的索引类型有聚集索引、次要索引、覆盖索引、复合索引、前缀索引、唯一索引等。索引的使用原则和注意事项虽然索引可以加快查询速度，提高 MySQL
联合索引是两个或更多个列上的索引。对于联合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a 、 a,b 、 a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找
Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。
这里的使用只是一点皮毛,甚至连皮毛都算不上,我们不学习使用索引.这里还要和大家谈一个东西,索引的创建最好在创表的时候就出现,要是你在数据比较的多的表来创建索引,那么有极大概率这个数据库会崩,所以要创就在开始的时候创建. 我们先来创建一个数据库,用来查看一下索引. create table student
MySQL调优最直接的方式就是优化索引在单个列上创建索引相对简单，通常只需要考虑列的分散性，数据越分散，创建出来的索引性能也就更好复合索引创建的难点在于字段顺序选择子句原则where子句最左前缀匹配原则order by子句文件排序和临时表此外，《阿里巴巴Java开发手册-2020
由于HASH的唯一（几乎100%的唯一）及类似键值对的形式，很适合作为索引。HASH索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。但是，这种高效是有条件的，即只在“=”和“in”条件下高效，对于范围查询、排序及组合索引仍然效率不高。
Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。
的方式被称为索引组织表。每个索引在InnoDB中对应一颗B+树。什么是聚簇索引和非聚簇索引：答：聚簇索引的叶子节点存的是整行数据，非聚簇索引的叶子节点存的是主键索引的值。聚簇索引又被称为主键索引，非聚簇索引又被称为二级索引。主键索引和普通索引有什么区别：答：主键索引的查询只要搜索
索引不能利用部分索引键查询。对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。（4）Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过
等类型。实际使用区分索引在逻辑上分为以上 5 类，但在实际使用中，索引通常被创建成单列索引和组合索引。1）单列索引单列索引就是索引只包含原表的一个列。在表中的单个字段上创建索引，单列索引只根据该字段进行索引。单列索引可以是普通索引，也可以是唯一性索引，还可以是全文索引。只要保证该索引只对应一个字段即可。例
INNODB_SYS_TABLES WHERE name LIKE 'db_test/%';当全文索引创建时就会创建一组辅助索引表，前六个表就是辅助索引表。辅助索引表以 FTS_ 开头，以index_# 结尾，每个辅助索引表的表名都和全文索引所在表的table_id的十六进制值关联。比如db_test/users
在有的数据库中，支持开发者自由的选择使用哪一个索引作为聚簇索引，但是 MySQL 中是不支持这个特性的。在 MySQL 中，如果表本身就有设置主键，那么主键就是聚簇索引；如果表本身没有设置主键，则会选择表中的一个唯一且非空的索引来作为聚簇索引；如果表中连唯一非空的索引都没有，那
普通索引：仅加速查询唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有null）主键索引：加速查询 + 列值唯一（不可以有null）+ 表中只有一个组合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索
MySQL目前已经作为绝大数项目的数据库选择。但是经常会需要去处理慢sql导致的各类问题。索引，作为一种常见的处理方式。我们有必要了解下索引的底层是怎么实现的。思考两个问题：1.为什么加了索引以后，数据库的查询效率会加快？底层怎么实现的？2.索引失效的情况有哪些？失效的原因是什么
关键字后的选择列表中的列。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。在修改表的内容时，索引必须进行更新，有时还可能需要重构。因此，索引越多，更新表的时间就越长。如果有一个索引很少利用或从不使用，那么会不必要地减缓表的修改速度。此外，MySQL
优化。索引选择性与前缀索引既然索引可以加快查询速度，那么是不是只要是查询语句需要，就建上索引？答案是否定的。因为索引虽然加快了查询速度，但索引也是有代价的：索引文件本身要消耗存储空间，同时索引会加重插入、删除和修改记录时的负担，另外，MySQL在运行时也要消耗资源维护索引，因此索
先使用索引来最大程度的改善性能，然后再看看是否还有其它有用的技术。索引提供了高效访问数据的方法，能够快速的定位表中的某条记录，加快数据库查询的速度，从而提高数据库的性能。如果查询时不使用索引，那么查询语句将查询表中的所有字段。这样查询的速度会很慢。使用索引进行查询，查询语句不必读
出现性能问题。possible_keys：sql所用到的索引key：显示MySQL实际决定使用的键（索引）。如果没有选择索引，键是NULL（1）全值匹配全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配。例如上面的People表的索引（last_name,first_name,dob）可以用于查找last_name='Cuba
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。
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