
- 作 用
- 应于表的SQL语句执行得更快
- 分 类
- 数据库概念
- 中文名
- 索引
- 外文名
- index
-
索引
2020-02-19 23:37:23MySQL索引笔记定义
索引是一种数据结构,通过使用索引,可以加快检索、排序。
底层通常是BTree,通过BTree可以将无序的数据相对有序。
索引的缺点是:- 如果表中数据增删改,那么索引也要修改。
- 索引占用物理空间。
- 创建索引和维护索引耗费时间。
索引分类
- 单值索引
一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引
- 唯一索引
索引列的值必须唯一,允许为空值
- 复合索引
一个索引包含多个列
基本语法
- 创建
create [unique] index index_name on table(column_name(length));
alter table_name add [unique] index [index_name] on (column_name(length)) - 删除
drop index [index_name] on table_name;
- 查看
show index from table_name;
索引结构
-
BTree索引
原理: -
Hash索引
-
full-text索引
-
R-Tree索引
建立索引注意事项
- 主键自动建立唯一索引
- 频繁作为查询的字段应该创建索引
- 外键建立索引
- 频繁更新的字段不要建立索引
- where条件里用不到的字段不创建索引
- 优先组合索引
- 表记录少不要建立索引
- 经常增删改的表不要建立索引
- 数据重复且平均的字段不要建立索引(比如说性别字段)
Explain关键字
Explain关键字用于查询MySQL如何执行SQL语句的,进而依此优化表结构或查询语句。
作用
- 表的读取顺序
- 数据读取操作的操作类型.
- 哪些索引可以使用
- 哪些索引被实际使用
- 表之间的引用
- 每张表有多少行被优化器查询
表的读取顺序
- id相同,从上到下依次执行
- id不同,由大到小依次执行
数字大的优先执行,数字相同的顺序执行
derived 衍生
select_type
- Simple简单查询
- Primary最外层查询标记为Primary
- SubQUERY子查询
- Derived
- Union联合查询
- Union Result
Type
访问类型:
最好到最差:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
至少达到range级别- system表只有一条记录(等于系统表)
- const比较唯一索引(如where id = 1)
- eq_ref唯一性索引扫描(如where t1.id = t2.id)
- ref非唯一性索引扫描
- range 索引范围查询(如查询索引大于10小于20)
- index遍历全部索引
- ALL全表查询
possibble_kesy和key
possible_keys显示可能应用在这张表的索引
key实际使用的索引
如果key为null,说明索引失效或不存在。key_len
表示索引字段中使用的字节数,长度越短越好
ref
显示索引的那一列被使用了。如果可能,最好是const。
rows
根据表统计信息和索引选用情况,大致估算出找到所需的记录需要读取的行数。
extra
额外的重要信息。
-
Using Filesort :文件排序(不要出现)
-
Using temporary:使用了临时表(order by和group by,不要出现这个)
优化这两个,group by一定要按照索引的顺序和个数来。如idx_col1_col2,使用group by col1,col2,而不是group by col2,否则会使用临时表或文件排序(对索引外部排序)
-
Using index: 使用了索引
覆盖索引:查询的列就是所建的索引
索引优化
- 左连接右表建立索引,右连接左表建立索引
- join语句,小结果集驱动大结果集。
- 优先优化内层循环
- 保证join字段已经被索引
索引失效
- 全值匹配我最爱
- 最佳左前缀法则:查询从索引的最左前列并且不跳过索引中的列
- 不在索引列上做任何操作(计算、函数、(自动or手动)类型转换),会导致索引失效而转向全表扫
- 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
- 尽量使用覆盖索引(只访问索引的查询(索引列和查询列一致)),减少select*
- mysq|在使用不等于**(!=或者<>)**的时候无法使用索引会导致全表扫描
- is null ,is not null也无法使用索引
- like以通配符开头(’%abc… ')mysq|索引失效会变成全表扫描的操作(使用覆盖索引可以避免通配符匹配开头索引失效的问题)
- 字符串不加单引号索引失效
- 少用or,用它来连接时会索引失效
查询优化
-
慢查询
通过开启慢查询,可以把执行速度慢的SQL筛选出来
-
小表驱动大表
-
order by 的顺序和复合索引顺序一致就不会产生filesort
如index_AB 索引,使用order by A,B不会产生filesort ,使用order by B或者order by B,A就会filesort
order by 不要和select * 一起使用
尝试提高sort_buffer_size和max_length_for_sort_data参数
慢查询
慢查询用于筛选响应时间超过阈值的语句。阈值默认是10秒,可以配合explain语句进行分析。
select variables like ‘%slow_query_log%’;
查询是否开启慢查询set global slow_query_log =1;
开启慢查询如果要永久开启慢查询,则需要更改my.cnf文件
set global long_query_time = 3;
阈值设置为3秒日志分析工具mysqldumpslow
Show Profile
mysql 提供用来分析当前会话中语句执行的资源消耗情况,用于SQL调优。
查询是否开启 show variables like ‘profiling’;
开启set profiling = on;
查看结果 show profiles;诊断SQL:show profiles cpu,block io for query ;
如果结果表status中出现以下:
则说明出现问题。 -
多个单列索引和联合索引的区别详解
2018-06-24 17:40:58那么当查询条件为2个及以上时,我们是创建多个单列索引还是创建一个联合索引好呢?他们之间的区别是什么?哪个效率高呢?我在这里详细测试分析下。 一、联合索引测试 注:Mysql版本为 5.7.20 创建测试表(表记录...背景:
为了提高数据库效率,建索引是家常便饭;那么当查询条件为2个及以上时,我们是创建多个单列索引还是创建一个联合索引好呢?他们之间的区别是什么?哪个效率高呢?我在这里详细测试分析下。
一、联合索引测试
注:Mysql版本为 5.7.20
创建测试表(表记录数为63188):
CREATE TABLE `t_mobilesms_11` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `userId` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户id,创建任务时的userid', `mobile` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '手机号码', `billMonth` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '账单月', `time` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '收/发短信时间', `peerNumber` varchar(64) NOT NULL COMMENT '对方号码', `location` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '通信地(自己的)', `sendType` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT 'SEND-发送; RECEIVE-收取', `msgType` varchar(8) DEFAULT NULL COMMENT 'SMS-短信; MSS-彩信', `serviceName` varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT '业务名称. e.g. 点对点(网内)', `fee` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '通信费(单位分)', `createTime` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', `lastModifyTime` datetime DEFAULT NULL COMMENT '最后修改时间', PRIMARY KEY (`id`), KEY `联合索引` (`userId`,`mobile`,`billMonth`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=71185 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='手机短信详情'
我们为
userId
,mobile
,billMonth
三个字段添加上联合索引!我们选择
explain
查看执行计划来观察索引利用情况:
1.查询条件为
userid
EXPLAIN SELECT * FROM `t_mobilesms_11` WHERE userid='2222'
可以通过
key
看到,联合索引有效
2.查询条件为
mobile
EXPLAIN SELECT * FROM `t_mobilesms_11` WHERE mobile='13281899972'
可以看到联合索引无效
3.查询条件为
billMonth
EXPLAIN SELECT * FROM `t_mobilesms_11` WHERE billMonth='2018-04'
联合索引无效
4.查询条件为
userid and mobile
EXPLAIN SELECT * FROM `t_mobilesms_11` WHERE userid='2222' AND mobile='13281899972'
联合索引有效
5.查询条件为
mobile and userid
EXPLAIN SELECT * FROM `t_mobilesms_11` WHERE mobile='13281899972' AND userid='2222'
在4的基础上调换了查询条件的顺序,发现联合索引依旧有效
6.查询条件为
userid or mobile
EXPLAIN SELECT * FROM `t_mobilesms_11` WHERE userid='2222' OR mobile='13281899972'
把and
换成or
,发现联合所索引无效!
7.查询条件为
userid and billMonth
EXPLAIN SELECT * FROM `t_mobilesms_11` WHERE userid='2222' AND billMonth='2018-04'
这两个条件分别位于联合索引位置的第一和第三,测试联合索引依旧有效!
8.查询条件为
mobile and billMonth
EXPLAIN SELECT * FROM `t_mobilesms_11` WHERE mobile='13281899972' AND billMonth='2018-04'
这两个条件分别位于联合索引位置的第二和第三,发现联合索引无效!
9.查询条件为
userid and mobile and billMonth
EXPLAIN SELECT * FROM `t_mobilesms_11` WHERE userid='2222' AND mobile='13281899972' AND billMonth='2018-04'
所有条件一起查询,联合索引有效!(当然,这才是最正统的用法啊!)
二、单列索引测试
创建三个单列索引:
1.查询条件为
userid and mobile and billMonth
EXPLAIN SELECT * FROM `t_mobilesms_11` WHERE userid='2222' AND mobile='13281899972' AND billMonth='2018-04'
我们发现三个单列索引只有userid
有效(位置为查询条件第一个),其他两个都没有用上。那么为什么没有用上呢?按照我们的理解,三个字段都加索引了,无论怎么排列组合查询,应该都能利用到这三个索引才对!
其实这里其实涉及到了mysql优化器的优化策略!当多条件联合查询时,优化器会评估用哪个条件的索引效率最高!它会选择最佳的索引去使用,也就是说,此处
userid 、mobile 、billMonth
这三个索引列都能用,只不过优化器判断使用userid
这一个索引能最高效完成本次查询,故最终explain展示的key为userid。
2.查询条件为
mobile and billMonth
EXPLAIN SELECT * FROM `t_mobilesms_11` WHERE mobile='13281899972' AND billMonth='2018-04'
我们发现此处两个查询条件只有mobile
生效(位置也为查询条件第一个)
3.查询条件为
userid or mobile
EXPLAIN SELECT * FROM `t_mobilesms_11` WHERE userid='2222' OR mobile='13281899972'
这次把and
换成or
,发现两个查询条件都用上索引了!我们在网上可能常常看到有人说or会导致索引失效,其实这并不准确。而且我们首先需要判断用的是哪个数据库哪个版本,什么引擎?
比如我用的是mysql5.7版本,innodb引擎,在这个环境下我们再去讨论索引的具体问题。
关于or查询的真相是:
所谓的索引失效指的是:假如or连接的俩个查询条件字段中有一个没有索引的话,引擎会放弃索引而产生全表扫描。我们从or的基本含义出发应该能理解并认可这种说法,没啥问题。此刻需要注意type类型为
index_merge
。
我查资料说mysql 5.0 版本之前 使用or只会用到一个索引(即使如上我给userid和mobile都建立的单列索引),但自从5.0版本开始引入了index_merge索引合并优化!也就是说,我们现在可以利用上多个索引去优化or查询了。index_merge作用:
1、索引合并是把几个索引的范围扫描合并成一个索引。
2、索引合并的时候,会对索引进行并集,交集或者先交集再并集操作,以便合并成一个索引。
3、这些需要合并的索引只能是一个表的。不能对多表进行索引合并。index_merge应用场景:
1.对OR语句求并集,如查询
SELECT * FROM TB1 WHERE c1="xxx" OR c2=""xxx"
时,如果c1和c2列上分别有索引,可以按照c1和c2条件进行查询,再将查询结果合并(union)操作,得到最终结果2.对AND语句求交集,如查询
SELECT * FROM TB1 WHERE c1="xxx" AND c2=""xxx"
时,如果c1和c2列上分别有索引,可以按照c1和c2条件进行查询,再将查询结果取交集(intersect)操作,得到最终结果3.对AND和OR组合语句求结果
三、结论
通俗理解:
利用索引中的附加列,您可以缩小搜索的范围,但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。复合索引的结构与电话簿类似,人名由姓和名构成,电话簿首先按姓氏对进行排序,然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。如果您知道姓,电话簿将非常有用;如果您知道姓和名,电话簿则更为有用,但如果您只知道名不姓,电话簿将没有用处。所以说创建复合索引时,应该仔细考虑列的顺序。对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时,复合索引非常有用;仅对后面的任意列执行搜索时,复合索引则没有用处。
重点:
多个单列索引在多条件查询时优化器会选择最优索引策略,可能只用一个索引,也可能将多个索引全用上! 但多个单列索引底层会建立多个B+索引树,比较占用空间,也会浪费一定搜索效率,故如果只有多条件联合查询时最好建联合索引!
最左前缀原则:
顾名思义是最左优先,以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上,
注:如果第一个字段是范围查询需要单独建一个索引
注:在创建联合索引时,要根据业务需求,where子句中使用最频繁的一列放在最左边。这样的话扩展性较好,比如userid
经常需要作为查询条件,而mobile
不常常用,则需要把userid
放在联合索引的第一位置,即最左边
同时存在联合索引和单列索引(字段有重复的),这个时候查询mysql会怎么用索引呢?
这个涉及到mysql本身的查询优化器策略了,当一个表有多条索引可走时, Mysql 根据查询语句的成本来选择走哪条索引;
有人说where查询是按照从左到右的顺序,所以筛选力度大的条件尽量放前面。网上百度过,很多都是这种说法,但是据我研究,mysql执行优化器会对其进行优化,当不考虑索引时,where条件顺序对效率没有影响,真正有影响的是是否用到了索引!
联合索引本质:
当创建**(a,b,c)联合索引时,相当于创建了(a)单列索引**,(a,b)联合索引以及**(a,b,c)联合索引**
想要索引生效的话,只能使用 a和a,b和a,b,c三种组合;当然,我们上面测试过,a,c组合也可以,但实际上只用到了a的索引,c并没有用到!
注:这个可以结合上边的 通俗理解 来思考!
其他知识点:
1、需要加索引的字段,要在where条件中
2、数据量少的字段不需要加索引;因为建索引有一定开销,如果数据量小则没必要建索引(速度反而慢)
3、避免在where子句中使用or来连接条件,因为如果俩个字段中有一个没有索引的话,引擎会放弃索引而产生全表扫描
4、联合索引比对每个列分别建索引更有优势,因为索引建立得越多就越占磁盘空间,在更新数据的时候速度会更慢。另外建立多列索引时,顺序也是需要注意的,应该将严格的索引放在前面,这样筛选的力度会更大,效率更高。
最后的说明:
网上关于索引优化等文章太多了,针对各个数据库各个版本各种引擎都可能存在不一样的说法!
我们的SQL引擎自带的优化也越来越强大,说不定你的某个SQL优化认知,其SQL引擎在某次升级中早就自优化了。
所以要么跟进官方文档,要么关注数据库大牛的最新文章,要么在现有数据库环境下自己去亲手测试!
数据库领域的水很深。。大家加油。。共勉 ~
-
Mysql | 查看表的索引
2018-02-07 19:58:40查看表的索引: show index from table_name(表名)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。
拿汉语字典的目录页(索引)打比方,我们可以按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录(索引)快速查找到需要的字。
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,即一个索引包含多个列。
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段,并指向实体表的记录。
上面都在说使用索引的好处,但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点:虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件。
建立索引会占用磁盘空间的索引文件。
总结,索引优缺点:
I、优点
1.大大加快数据的检索速度;
2.创建唯一性索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性;
3.加速表和表之间的连接;
4.在使用分组和排序子句进行数据检索时,可以显著减少查询中分组和排序的时间。II、缺点
1.索引需要占物理空间。
2.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,降低了数据的维护速度。查看表的索引:
show index from table_name(表名)
结果列表中各字段的含义:
· Non_unique
如果索引不能包括重复词,则为0。如果可以,则为1。
· Key_name
索引的名称。
· Seq_in_index
索引中的列序列号,从1开始。
· Column_name
列名称。
· Collation
列以什么方式存储在索引中。在MySQL中,有值‘A’(升序)或NULL(无分类)。
· Cardinality
索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数,所以即使对于小型表,该值也没有必要是精确的。基数越大,当进行联合时,MySQL使用该索引的机 会就越大。
· Sub_part
如果列只是被部分地编入索引,则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引,则为NULL。
· Packed
指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩,则为NULL。
· Null
如果列含有NULL,则含有YES。如果没有,则该列含有NO。
· Index_type
用过的索引方法(BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE)
-
MongoDb之TTL索引
2020-09-06 11:49:34TTL全称是(Time To Live),TTL索引能对一个单列配置过期属性来实现对文档的自动过期删除,我们可以在对字段创建索引时添加expireAfterSeconds选项将索引转换为TTL索引,该字段需要是date类型,在以下几种场景下即使...一、TTL索引介绍
TTL全称是(Time To Live),TTL索引能对一个单列配置过期属性来实现对文档的自动过期删除,我们可以在对字段创建索引时添加expireAfterSeconds选项将索引转换为TTL索引,该字段需要是date类型,在以下几种场景下即使索引设置了expireAfterSeconds属性也不会生效 - 如果该字段不是date类型,则文档不会过期 - 如果文档没包含索引的这个字段,则文档不会过期
二、TTL索引运行逻辑
- MongoDB会开启一个后台线程读取该TTL索引的值来判断文档是否过期,但不会保证已过期的数据会立马被删除,因后台线程
每60秒触发一次删除任务
,且如果删除的数据量较大,会存在上一次的删除未完成,而下一次的任务已经开启的情况,导致过期的数据也会出现超过了数据保留时间60秒以上的现象。 - 对于副本集而言,
TTL索引的后台进程只会在primary节点开启
,在从节点会始终处于空闲状态,从节点的数据删除是由主库删除后产生的oplog来做同步。 - TTL索引除了有expireAfterSeconds属性外,
和普通索引一样
。
三、TTL索引的限制
- 只支持对
单个字段创建TTL索引
,复合索引不支持expireAfterSeconds选项 _id列不支持
TTL索引固定集合(capped collection)不支持
TTL索引- 不支持用createIndex() 修改expireAfterSeconds属性,但可以
用collMod命令修改
,或者重建索引,但重建对于大集合成本较高,建议用collMod方式 - 一个列只能创建普通索引或TTL索引,
不能同时对一个列创建这2种类型索引
(实际TTL索引本身就是普通索引,只是多了一个过期属性) - 如果一个
列已经存在索引,则需要先将该索引drop后才能重建为TTL索引
,不能直接转换
四、TTL索引的使用场景
1. 指定具体的过期时间属性
该场景是在创建索引时明确指定一个expireAfterSeconds时间作为文档的过期时间
// 对log_events集合的createdAt字段创建TTL索引且设置expireAfterSeconds过期时间为3600秒(1小时) onepiece:PRIMARY> db.log_events.createIndex( { "createdAt": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 } ) // 对文档插入数据,包含createdAt字段,则该文档会在1小时候字段删除 onepiece:PRIMARY> db.log_events.insert( { "createdAt": new Date(), "logEvent": 2, "logMessage": "Success!" } )
2. 插入一个具体的过期时间
该场景是在创建索引时将expireAfterSeconds设置为0,在这种情况下由插入到字段的数据来控制文档何时过期,这种场景更加精细化,可灵活的控制文档的过期时间及控制在业务低峰期触发文档过期
// 对log_events集合的expireAt创建TTL索引,并设置expireAfterSeconds属性为0 onepiece:PRIMARY> db.log_events.createIndex( { "expireAt": 1 }, { expireAfterSeconds: 0 } ) // 对文档插入数据,包含expireAt字段,该文档过期时间就是expireAt字段记录的时间 onepiece:PRIMARY> db.log_events.insert( { "expireAt": new Date('Jan 16, 2020 14:00:00'), "logEvent": 2, "logMessage": "Success!" } )
3. TTL属性的修改(collMod)
对于TTL索引的expireAfterSeconds的属性,可以用collMod方式进行修改
// 创建TTL索引设置1小时过期属性 onepiece:PRIMARY> db.log_events.createIndex( { "createdAt": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 } ) { "createdCollectionAutomatically" : true, "numIndexesBefore" : 1, "numIndexesAfter" : 2, "ok" : 1 } // 查看索引定义 onepiece:PRIMARY> db.log_events.getIndexes() [ { "v" : 2, "key" : { "_id" : 1 }, "name" : "_id_", "ns" : "test.log_events" }, { "v" : 2, "key" : { "createdAt" : 1 }, "name" : "createdAt_1", "ns" : "test.log_events", "expireAfterSeconds" : 3600 } ] // 修改索引定义,将一小时文档过期改为60秒 onepiece:PRIMARY> db.runCommand( { collMod: "log_events", index: { keyPattern: { createdAt: 1 }, expireAfterSeconds: 60 } }) // 返回值: { "expireAfterSeconds_old" : 3600, "expireAfterSeconds_new" : 60, "ok" : 1 }
五、Date类型
Date()
method which returns the current date as a string.new Date()
constructor which returns a Date object using the ISODate() wrapper.ISODate()
constructor which returns a Date object using the ISODate() wrapper.
onepiece:PRIMARY> Date() Thu Jan 16 2020 14:48:40 GMT+0800 (CST) onepiece:PRIMARY> new Date() ISODate("2020-01-16T06:48:48.655Z") onepiece:PRIMARY> ISODate() ISODate("2020-01-16T06:48:53.673Z")
六、参考文档
- https://docs.mongodb.com/manual/core/index-ttl/index.html
- MongoDB会开启一个后台线程读取该TTL索引的值来判断文档是否过期,但不会保证已过期的数据会立马被删除,因后台线程
-
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2017-03-14 20:59:30普通索引 最基本的索引类型,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: 创建索引,例如CREATE INDEX ON tablename (列的列表); 修改表,例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (列... -
联合索引
2020-09-15 23:06:32MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引,叫做联合索引.在联合索引中,如果想要命中索引,需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用,否则无法命中索引。 MySQL使用索引时需要索引有序,假设现在建立了"name,age,school"的... -
数据库索引
2018-11-11 09:27:25说白了,数据库的索引问题就是查找问题 数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询,更新数据库中表的数据.索引的实现通常使用B树和变种的B+树(mysql常用的索引就是B+树) 除了数据之外,数据库... -
mysql 创建 主键索引 唯一索引 全文索引 多列索引 添加索引
2016-09-23 15:06:14查看索引 show index from 数据库表名 alter table 数据库add index 索引名称(数据库字段名称) PRIMARY KEY(主键索引) ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) UNIQUE(唯一索引) ... -
MySQL创建索引、重建索引、查询索引、删除索引
2019-05-31 16:27:391、创建索引 索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引。 以下命令语句分别展示了如何创建主键索引(PRIMARY KEY)、 唯一索引(UNIQUE)、 全文索引... -
mysql索引的新手入门详解
2018-07-27 17:16:59索引是表的目录,在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置,以此快速定位查询数据。对于索引,会保存在额外的文件中。 2、索引,是数据库中专门用于帮助用户快速查询数据的一种数据结构。类似于字典中的目录,...
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