一.索引介绍

1.什么是索引?

索引由如字典,目的就是为了更快寻找到要找的内容。

令搜索查询的数据更有目的性,从而提高数据检索的能力

2.索引类型介绍

1.BTREE: B+树索引

2.HASH: HASH 索引

3.FULLTEXT: 全文索引

4.RTREE:R树索引

一般人不用懂上面4种算法!!!!!讲起来太特么麻烦了!!!!

简单介绍下hash索引一般就是查url的,网址一般都很长,查询则会变得十分麻烦,而hash则是令这一段url定义为一个hash值指向url,查找就是查这个hash值。

全文索引则是从非结构化中提取信息,从而使其变得有结构起来,如同字典一般。

R树索引,不讲,懂就懂了,靠悟性

主要讲解一下B+tree算法

二.索引管理

1.特点

1.索引建立在表的列上(字段)

2.在where后面的列建立索引才会加快查询速度

3.pages<---索引(属性)<---查数据。

2.索引分类

1.主键索引:数据不能重复,不能为空

2.普通索引

3.唯一索引:可以为空

3.添加索引

1.创建索引

alter table test add index index_name(name);

另外一种方法

create index index_name on test(name);

2.查看索引

desc table;

另外。。。

show index from table;

3.删除索引

alter table test drop key index_name;

4.添加唯一性索引

alter table student add unique key uni_name(name);

4.前缀索引

1.根据字段的前N个字符建立索引,数据库数据太长,选择前几天作为索引,加快效率

alter table test add index idx_name(name());

2.优点

避免对大列建立索引,如果有大列的数据,就使用前缀索引

5.联合索引

alter table people add index  idx_gam(a,b,c);

当你查询为abc,则查询走索引,查询为ab,部分走索引,查询a也部分走索引,但不以a开头,如bc,b,c都不走索引,但是b,a则部分走索引

6.explain详解

1.使用方法

mysql> explain select name,countrycode from city where id=;

2.全表查询(在explain语句结果中的type为all)

当出现全表扫描:

  1)业务确实要获取所有的数据

  2)不走索引导致的全表扫描(没有索引,索引有问题,sql语句有问题)

  生产中能避免避免,效率极差

3.索引扫描

索引至少到达range级别,性能从上倒下,由差到好

  index

  range

  ref

  eq_ref

  const

  system

  null

4.index和all区别是all不走索引,而index则遍历索引树

5.range,索引范围查询,where里拥有>,<等条件,搜索的行数超过总的25%则为all

6.eq_ref ,类似ref,区别在于使用的索引是唯一索引,对于每个索引兼值,表中只有一条记录匹配,简单来说,就是多表连接中使用primary key 或者unique key 作为关联条件

7.const,system,实际上差距不大,所以合到一处。当mysql对查询部分进行优化,转化为一个常量,使用这类访问时,如将主键置于where列表中,mysql就能将该查询转化为一个常量

8.NULL,就是数据空中找不到该数据,没有,因为没有所以最快

7.一些问题

  Using temporary

  Using filesort  (使用了默认的文件排序,如果使用了索引,会避免这类排序)

  Using join buffer

如果出现Using filesort检查order by ,group by, distinct, join 条件列上应该是没有索引,当order by语句中出现Using filesort,那就尽量让排序值在where条件中出现,key_len越小越好,rows越小越好

mysql> explain select * from city where population> order by population;

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