python技术面试题(十四)--数据库索引
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You raise me up,so I can stand on mountains .You raise me up,to walk on stormy seas.
你激励了我故我能立足于群山之巅。你鼓舞了我,故我能行进于暴风雨的洋面。
小闫语录：
激励能激发一个人的潜力，激励能抚慰一颗受伤的心，激励能鼓起失去的勇气。所以，正在看这篇文章的你，请开心每一天。得不到的是配不上你的，即将得到的一定是更好的。
MySQL数据库索引
数据库索引是什么大家应该都已经知道。为什么建立索引，大家应该张口就来。算了，我还是简简单单的说一下吧：
数据库索引可以理解为数据库中一种排序的数据结构。它的存在就是为了协助快速查询、更新数据库表中的数据。优化查询效率。（简直和废话一样，谁不知道索引就像新华字典前面的音节索引和部首检字表一样......）
那么索引的原理呢？什么时候创建索引呢？索引有哪些呢？这些你想过吗？不知道就对了，我也不知道（会不会被打死....）。
MySQL中的索引用到了B+树、哈希桶等索引数据结构，但是主流还是B+树。那么为什么B+树适合做数据库索引呢？
1.B+树使得IO读写次数变少。
B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对于B树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。
2.B+树查询效率稳定。
搜索任何一个关键字，所走的路径长度是一样的，也就是说查每一个数据的效率相同。
3.B+树只需要遍历叶子节点(也就是最底层没有子节点的节点)就可以达到遍历整棵树的目的，这也解决了数据库的范围查询问题，而B数是不支持这样的操作的。
什么时候建立索引，什么时候少建或者不建索引呢？
1.表记录太少的话，不要建立索引了，因为建立索引表会增加查询的步骤，处理变慢；
2.经常插入、删除、修改的表尽量少的建立索引，因为索引表的维护也会降低性能；
3.对于那些数据都是重复且分布平均的字段，比如一个字段只有True和False两种数据，但是记录超多（假设100万行），这样建立索引是提高不了查询速度的；
4.不要将超多的字段建立在一个索引里，它会增加数据修改、插入和删除的时间的。
5.对于百万、千万级的数据库建立索引，相信我，它会有质的飞跃。
6.对于不会出现在where条件中的字段不要建立索引，不要再增加索引表的体积了。
1. 创建索引的语句
1.1 ALTER TABLE
1.创建普通的索引
alter table <table_name> add index <index_name> (`字段名`);2.创建多个索引
alter table <table_name> add index <index_name> (`column`,`column1`,`column_N`.......);索引名index_name是一个可选项，未指定时，MySQL将根据第一个索引列赋一个名称。
3.创建主键索引
alter table <table_name> add primary key (`字段名`);4.创建唯一索引
alter table <table_name> add unique (`字段名`);5.创建全文的索引
alter table <table_name> add fulltext (`字段名`);1.2 CREATE INDEX
1.增加普通索引
create index <index_name> on table_name (`字段名`)2.增加UNIQUE索引
create unique index <index_name> on <table_name> (`字段名`)CREATE INDEX中索引名必须指定，而且只能增加普通索引和UNIQUE索引，不能增加PRIMARY KEY索引。
2. 删除索引
drop index <index_name> on <table_name>;
alter table <table_name> drop index <index_name>;
alter table <table_name> drop primary key;
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