由于设计时没考虑周全，之后发现长度不够，手动修改又不可以。。。
重新新建也不行啊》》》》》》》》》里面的数据怎么办
so：直接用代码了。。。。
alter table [Yong_Teacher].[dbo].[tbl_CSC_Another]
alter column state_id varchar(10)
insert into [Yong_Teacher].[dbo].[tbl_Exam_Course1] select [First_Sort]
,[Course_ID]
,[Course_Name]
,[State_ID] from [Yong_Teacher].[dbo].[tbl_Exam_Course] where ID>331 and ID<366;转载于:https://www.cnblogs.com/mmcmmc/p/3386988.html
MYSQL索引
- 一、什么是索引？
- 二、索引数据结构
- 三、索引分类、创建索引、查看索引
- 四、什么情况需要建立索引？
- 五、EXPLAIN 字段属性
- 1、EXPLAIN -- id（表的读取顺序）:
- 2、EXPLAIN -- select_type（数据读取操作）:
- 3、EXPLAIN -- type（如何读取数据）:
- 4、EXPLAIN -- possible_keys（显示可能用到的索引）:
- 5、EXPLAIN -- key（查询实际用到的索引）:
- 6、EXPLAIN -- key_len（索引显示的字节数）:
- 7、EXPLAIN -- ref（显示索引的使用列）:
- 8、EXPLAIN -- row（查询的行数）:
- 9、EXPLAIN -- filtered（读取行数占比）:
- 10、EXPLAIN -- extra（扩展）:
- 六、索引优化原则
查看本表的索引：
mysql：SHOW INDEX FROM 表名
oracle：SELECT * FROM USER_IND_COLUMNS WHERE TABLE_NAME = '表名'一、什么是索引？
索引优势：
- 相当于书的目录，提高数据库
查询效率，降低数据库io操作成本。- 通过索引对数据库进行排序，降低
排序成本，减轻cpu负荷
索引劣势：- 建立索引相当于存储了另一张表记录了索引的模型，该表保存主键与索引字段，所以索引列也需要占用内存空间。
- 索引虽然提高了查询效率，但是同时也降低了增删改的效率。因为每次新增修改删除，都需要更新索引列字段的B+树，降低增删改的时间。
二、索引数据结构
1、mysql数据库的四种索引
btree叫做多路平衡搜索树，一颗m叉的btree树有如下特性：
个人主推方式二进行所有创建修改等操作
方式1: CREATE INDEX index_name ON table_name(column)
方式2: ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column)
方式1: CREATE INDEX composite_index_name ON table_name(col1, col2)
方式2: ALTER TABLE table_name ADD INDEX composite_index_name(col1, col2)
函数索引是MySql8.0支持的，之前版本不支持该函数索引
-- 创建函数索引
ALTER TABLE books ADD KEY idx_fun_data((DATE(created_time))) -- 注意函数需要用()包住，否则报错
ALTER TABLE books ADD KEY idx_fun_data((DATE(created_time)))
-- 查看当前索引
mysql> SHOW INDEX FROM books;
+-------+------------+---------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------------------------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression |
+-------+------------+---------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------------------------+
| books | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 2 | NULL | NULL | | BTREE | | | YES | NULL |
| books | 1 | idx_fun_data | 1 | NULL | A | 1 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | YES | cast(`created_time` as date) |
| books | 1 | idx_fun_contact | 1 | NULL | A | 3 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | YES | concat(`name`,`writer`) |
+-------+------------+---------------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+---------+------------------------------+
explain查看是否使用索引
-- key = idx_fun_data 使用函数索引
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM books WHERE DATE(created_time)='2000-1-1';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | books | NULL | ref | idx_fun_data | idx_fun_data | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+----------+-------+
-- key = idx_fun_contact 使用函数索引
mysql> EXPLAIN SELECT CONCAT(name, writer) FROM books WHERE CONCAT(name, writer) = 'sssssss';
+----+-------------+-------+------------+------+-----------------+-----------------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+-----------------+-----------------+---------+-------+------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | books | NULL | ref | idx_fun_contact | idx_fun_contact | 123 | const | 1 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+------+-----------------+-----------------+---------+-------+------+----------+-------+
方式一DROP INDEX index_name ON table_name
方式二:ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name
SHOW INDEX FROM '表名'
SELECT * FROM USER_IND_COLUMNS WHERE TABLE_NAME = '表名'适合创建索引
不适合创建索引
不适合建立索引explain是模拟mysql查询优化器执行sql，可以看出mysql是如何优化执行你的sql语句。
explain有什么用？
- 读取表的顺序
- 数据读取操作的操作累心
- 哪些索引可以使用
- 哪些索引被实际使用
- 表之间的引用
- 每张表多少行被查询优化器查询
| select_type属性 | 含义 |
|---|---|
| SIMPLE | 简单的select查询，不包含子查询和UNION |
| PRIMARY | 查询中包含任何复杂的子查询部分，最外层标记为PRIMARY，最后执行 |
| SUBQUERY | select或者where子句包含子查询 |
| DERIVED | from列表中包含子查询（表连接）mysql会递归这些子查询，将子查询结果放在临时表中 |
| UNION | 第二个select出现在union之后，标记为UNION（union包含在from子句中，外层select标记为DERIV-DR） |
| UNION RESULT | 连接两个select语句的UNION |
图例为UNION RESULT
效率从好到差依次为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
查询中至少达到range，最好可以达到ref
| type属性 | 含义 |
|---|---|
| ALL | 全表扫描 |
| INDEX | 读取索引，与ALL都是全表扫描，ALL读硬盘，INDEX读索引，降低了IO操作 |
| RANGE | 只检索指定的行，where语句中的IN、between、<、>等范围查询 |
| REF | 非唯一扫描，主表的关联约束可以匹配子表多行，一对多的情况 |
| EQ_REF | 读取主表中和关联表，表中的每行组合成的一行 |
| CONST | 通过索引一次找到，常见与主键约束(PRIMARY KEY) / 唯一约束(UNIQUE)，很快的将主键置于where列表中，mysql可以将该查询转化成一个常量 |
| SYSTEM | 表记录只有一行（是const的特例） |
ALL:
INDEX:
RANGE:
REF：
EQ_REF:
CONST:
SYSTEM:
查询字段存在多个索引，将会被列出，但不一定会使用
实际使用到的索引，NULL表示没有用到索引，不为NULL则是实际使用到的索引
查询中若使用了覆盖索引，则改索引仅出现在key列表中
覆盖索引：SQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，而不必通过二级索引查到主键之后再去查询数据
如下所示，user_id、id建立了联合索引，所以查询结果会直接从索引中读取结果，而不需要全表扫描
显示的是最大可能长度，并非实际使用长度。
不损失精度的情况下，越小越好，速度越快
如果索引固定查询一个值的话显示的是const，表示一个常量
如果使用了某个字段去匹配则显示，users.id表示被使用的字段，，null表示没有使用到索引去匹配行。
filtered表示的是：返回结果的行数占需读取行数的百分比
案例模拟隐试类型转化的索引搜索：
直接索引搜索
-- 走索引只查了一行，结果也是一行，所以filtered=100%
mysql> explain select * from testt where name = '2000';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | testt | NULL | ref | name_index | name_index | 33 | const | 1 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------+
类型转化走where再走索引
-- 走索引查了两行，结果是一行，所以filtered=50%
mysql> explain select * from testt where name = 2000;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | testt | NULL | index | name_index | name_index | 33 | NULL | 2 | 50.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
where 1 = 2
-- 索引按照 user_id,project_name,id 顺序建立
ALTER TABLE projects ADD INDEX user_id_index_test(user_id,project_name,id) COMMENT '测试索引'
-- 查询也按照 user_id,project_name,id 顺序查询
SELECT * FROM projects WHERE user_id = 18 AND project_name = 'zhangsan' AND id = 1
-- 最左匹配原则，不用 user_id 开头，用不上索引
SELECT * FROM projects WHERE project_name = 'zhangsan' AND id = 1
-- 使用范围后的列索引失效
SELECT * FROM projects WHERE user_id > 18 AND project_name = 'zhangsan' AND id = 1
-- 如上 user_id 使用range查找后，project_name、id无法使用全职匹配查找，，，此时联合索引只用上了user_id的范围查找。
少用select *（只访问索引列，索引列和查询列一致）
要什么取什么，不要使用*取出所有的值
<>、!=无法使用索引
is null、is not null无法使用索引
like开头的 ‘%admin’ 索引失效
解决办法：使用覆盖索引
-- select字段必须是索引字段
select name from projects where name like '%hhhh%'
-- project_name是字符串类型，使用20000会隐试转化类型为字符串
EXPLAIN SELECT * FROM projects WHERE project_name = 20000
类型不一致，隐试转换的情况，不走索引
按照字段原类型查询，走索引
or，不走索引
