mysql索引类型-方法-形式-使用时机-不足之处--注意事项

一、索引的类型

1、普通索引   增加 create  index  index_name on table(colume(length)); 

                     例子:create index index_order_no on t_insruance_new_order(order_no(20))

                     删除 drop index index_name on table_name /alter table table_name drop index index_name

2、唯一索引   create unique  index  index_name on table(colume(length));

3、主键索引   主键默认就有索引

4、全文索引   fulltext

5、组合索引   create index index_name_age on t_insruance_new_order_no(name(20),age) //缩小索引的长度可以增加insert的速度

                      组合索引可以是---name,age或者name ,但是不能是age(遵循"最左前缀原则")

-----索引方法：b_tree和hash方法，通常使用b-tree,hash索引，是进行hash处理后的hash值，大小无顺序，但是效率大于B-tree,因为b-tree是从根节点往枝节点，在到叶节点效率比较低

 二、索引的形式

1、单列索引，多列索引   查询时候，mysql只能执行一个索引，所以多列索引会找出这几个索引中限制最高的一个索引，进行查询

三、使用索引的时机

     一般来说，在where和join中需要创建索引，但是也不完全是，因为mysql只对> ,>=,  =,<=,<,between,in 和一些like时候才使用索引，

     例子:使用like时候要特别注意这一点

     对于like来说，使用通配符号（%或者_）开头时候不会使用索引

     select  * from mytable where name like "%俊";  不会使用索引

     select *  from mytable where name like "杨%";  会使用索引

四、索引的不足之处

     1、建立索引会增加查询的速度，会降低更新表的速度，更新表(update.delete.insert.)对表格进行更新的同时，还会对索引文件进行更新

     2、建立索引会占用磁盘空间的索引文件，一般情况下不会有太大问题，但是在一个大数据表格中，创建了多种组合索引，索引文件会膨胀的很         快。

五、使用索引的注意事项

      1、有null值的列，索引失效，所以创建索引的列默认为非null

      2、使用短索引，可以提高检索速度，还可以减少磁盘空间和io操作

      3、索引列的排序，mysql查询只使用一个索引，所以多个索引查询只有用一个最严格的索引，为了提升查询的效率可以添加组合索引，

      4、like模糊查询，通配符放在最前面，索引失效

      5、不要在列上进行计算 select *  from mytable where date(time)>'2007';索引失效---where time>'2007-01-01'

      6、不适用not in和 <>操作

六、索引的方法

借鉴自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aca42510102v5l2.html

1、hash

     这个是以将数据信息进行hash计算，然后存储在一张hash表中，每次来查询都需要遍历整个表，如果数据量很大的情况下，效率很低，并且hash索引背MYISAM默认

2、T-TREE

     树，