如果只是key的话,就是普通索引. mysql的key和index多少有点令人迷惑,单独的key和其它关键词结合的key(primary key)实际表示的意义是不同,这实际上考察对数据库体系结构的了解的. primary key 有两个作用,一是约束作用(constraint),用来规范一个存储主键和唯一性,但同时也在此key上建立了一个主键索引 unique key 也有两个作用,一是约束作用(constraint),规范数据的唯一性,但同时也在这个key上建立了一个唯一索引: foreig

一.MySQL如何使用索引(index) 1.1 索引概述 索引用于快速查找具有特定列值的行. 如果不使用索引,MySQL必须从表的第一行开始,然后扫描整个表来寻找符合条件的行.这种情况下,表越大,扫描整表的代价就越大,就越低效. 索引是提高SELECT操作性能的最佳方式,MySQL的所有data type也都能建立索引. 但是,过多地创建索引会浪费存储空间,也会浪费时间,因为MySQL会花费一定的时间决定使用哪些索引. 而且,索引还会增加插入.更新和删除的成本,因为在执行这些操作时必须更新每个

问题 create table: Specified key was too long; max key length is 767 bytes 原因 数据库表采用utf8编码,其中varchar(255)的column进行了唯一键索引 而mysql默认情况下单个列的索引不能超过767位(不同版本可能存在差异) 于是utf8字符编码下,255*3 byte 超过限制 解决 1 使用innodb引擎: 2 启用innodb_large_prefix选项,将约束项扩展至3072byte: 3 重新创

MySQL索引的概念    索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针.更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度.    索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种,聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的,而非聚簇索引就不一样了:聚簇索引能提高多行检索的速度,而非聚簇索引对于单行的检索很快    要注意的是,建立太多的索引将会影响更新和插入的速度,因为它需要同样更新每个索引文件.对于一个经常需要更新和插入的

[详细解析]MySQL索引详解( 索引概念.6大索引类型.key 和 index 的区别.其他索引方式) MySQL索引的概念: 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针.更通俗的说,数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度. 索引分为:聚簇索引.非聚簇索引.聚簇索引是按照数据存放的物理位置为顺序的,而非聚簇索引就不一样了:聚簇索引:能提高多行检索的速度,非聚簇索引:单行的检索很快. 要注意的是,建立太多的索

MySQL索引作为数据库优化的常用手段之一在项目优化中经常会被用到, 但是如何建立高效索引,有效的使用索引以及索引优化的背后到底是什么原理?这次我们深入数据库索引,从索引的数据结构开始说起. 索引原理 索引为什么能提高查询效率?当我们有一个索引index(a)之后,写一个查询语句where a = 4.索引是怎么工作的.在学数据结构的时候学过红黑树,这是现如今使用的最广泛了的数据结构之一了,原因就在于它查询高效. 上图就是一颗红黑树.它有一个基本特性 : 某个节点的左子树的值必然都小于当前节点的

MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度. 打个比方,如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车. 索引分单列索引和组合索引.单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引.组合索引,即一个索包含多个列. 创建索引时,你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件). 实际上,索引也是一张表,该表保存了主键与索引字

[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名

原文:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 一个慢查询引发的思考 select count(*) from task where status=2 and operator_id=20839 and operate_time>1371169729 and operate_time<1371174603 and type=2; 系统使用者反应有一个功能越来越慢,于是工程师找到了上面的SQL.并且兴致冲冲的找到了我,“这个SQL需要优化,给我把每个字段都

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

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 在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度.假如我们创建了一个 mytable表: CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL );我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin.在查找username="admin"的记录 SELECT * FR

本文来自:张洋的MySQL索引背后的数据结构及算法原理 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数

文章归属:http://feiyan.info/16.html,我想自己去写了,但是发现此君总结的非常详细.直接搬过来了 关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车.对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢.还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针

索引 数据库的索引就像一本书的目录,能够加快数据库的查询速度. MYSQL索引有四种PRIMARY.INDEX.UNIQUE.FULLTEXT, 其中PRIMARY.INDEX.UNIQUE是一类,FULLTEXT是一类. 这四种都是单列索引,也就是他们都是作用于单个一列,所以也称单列索引:但是所以一个索引也可以作用于多个列上,称为组合索引或复合索引. 单列索引 新建一张测试表 ) NOT NULL); (1)PRIMARY:主键索引.索引列唯一且不能为空:一张表只能有一个主键索引(主键索引通常

1.创建索引  (PRIMARY KEY,INDEX,UNIQUE) mysql>ALTER TABLE tbl_name ADD INDEX index_name (column list); mysql>ALTER TABLE tbl_name ADD UNIQUE index_name (column list); mysql>ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY index_name (column list); 2.删除索引(PRIMARY

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

转自美团技术博客,原文地址:http://tech.meituan.com/mysql-index.html 建索引的一些原则: 1.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 and 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. 2.=和in可以乱序,比如

MySQL索引的Index method中btree和hash的区别 在MySQL中,大多数索引(如 PRIMARY KEY,UNIQUE,INDEX和FULLTEXT)都是在BTREE中存储,但使用memory引擎可以选择BTREE索引或者HASH索引,两种不同类型的索引各自有其不同的使用范围. Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-T

文章归属:http://feiyan.info/16.html,我想自己总结,但是发现此君总结的非常详细.直接搬过来了 关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车.对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢.还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针对