如果你在面试中，听到MySQL5.6”、“索引优化” 之类的词语，你就要立马get到，这个问的是“索引下推”。
前言 实践是检验知识的唯一标准！ 联合索引 准备环境 CREATE TABLE `abc_table` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `aid` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'aid', `bid` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'bid', `cid` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'cid
表示唯一的，不允许重复的索引，如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时，可设置为unique
使用哈希索引两次搜索，第一次找到相应的行，第二次读取数据，但频繁访问的行通常被存储在存储器中，对数据库性能的影响不大。
mysql添加索引的方法：可以通过【create table】语句来添加，如【CONSTRAINT PRIMARY KEY | INDEX [] [] 】，表示创建一般索引。
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。
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。 表越大，花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要看所有数据。 大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引。
主键索引是关系数据库中最常见的索引类型 主要作用是确定数据表里一条特定的数据记录的位置
如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值，称为‘覆盖索引’。即只需扫描索引而无须回表。 只扫描索引而无需回表的优点： 1.索引条目通常远小于数据行大小，只需要读取索引，则mysql会极大地减少数据访问量。 2.因为索引是按照列值顺序存储的，所以对于IO密集的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的IO少很多。 3.一些存储引擎如myisam在内存中只缓存索引，数据则依赖于操作系统来缓存，因此要访问数据需要一次系统调用 4.innodb的聚簇索引，覆盖索引对innodb表特别有用。(innodb的二级索引在叶子节点中保存了行的主键值，所以如果二级主键能够覆盖查询，则可以避免对主键索引的二次查询)
培养兴趣 兴趣是最好的老师，不论学习什么知识，兴趣都可以极大地提高学习效率。当然学习 MySQL5.6 也不例外。
本文主要介绍了MySQL与InnoDB存储引擎中的索引机制，包括聚集索引、非聚集索引、B+树索引和索引查找算法等。聚集索引是一种基于B+树的索引，将每张表的数据存储顺序与索引顺序对应，以最大程度地提高查找效率。非聚集索引则将索引字段值与数据行存储在一起，每个叶子节点存储一个键值对。B+树是一种平衡树，每个节点包含关键字和指针，并且叶子节点包含数据行。索引查找算法主要包括顺序查找、二分查找、二叉树查找等，每种算法都有其优缺点和适用场景。
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要看所有数据。大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引。
可以先看下这篇理论介绍： MySQL|索引背后 01 MySQL的几种KEY 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；每个表都应该有一个主键，并且每个表只能有一个主键。 UNIQUE KEY 与 PRIMARY KEY相似，只不过每个表可以有多个主键。 FOREIGN KEY 也是在这个key上建立一个index ，如下所示： FOREIGN KEY(emp_no) REFERENCES e
用户表联合索引（name, age）为例，现在需检索表中“名字第一个字是张，且年龄是10的所有男孩”：
5. “between“ 范围条件，可使用 where xx> 1 and xx<3代替
最左优先，以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上。同时遇到范围查询(>、<、between、like)就会停止匹配。
如果要使用覆盖索引，一定要注意取出SELECT列表值所需的列，而不是SELECT*，因为如果把所有字段一起做索引，会导致索引文件过大，查询性能下降，不能用覆盖索引。
hash索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询. 比如< , 由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样
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哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。
联合索引可以测试包含索引中所有列的查询，或仅测试第一列、前两列、前三列等等的查询。如果在索引定义中以正确的顺序指定列，则复合索引可以加快对同一表的多种查询的速度。
在MySQL中，索引（index）也叫做“键（key）”，它是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。
遇到单表数据量大的时候很多开发者都会想到给相对的字段建立索引来提高性能（mysql索引的使用），但很少会去关注索引的类型该如何选择，在mysql中支持有两种类型，最常用的也是默认的Btree类型，其次就是最容易被忽略的Hash类型。下面将分别介绍两种索引类型的区别。
问题1：mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？
Mysql索引原理深入剖析 1. 索引是一种数据结构，能够提高数据的检索速度。 栗子：从如下数据中找出所有为2的数据：1，3，2，5，7，9，2，5，6？ 无索引：由于数据是没有顺序的就只能通过顺序查找的方式一个一个的查找比对。 有索引：会先将数据排序，排序后为1，2，2，3，5，5，6，7，9，这个时候就不用顺序查找了，顺序查找效率也不高，这个时候我们就可以使用比较高效的二分法查找了，所以速度一定比顺序查找快。 2. 结合上面例子可以引出索引的特点：排好序，快速查找，数据结构（mysql里
不允许出现相同的值，且不能为NULL值，一个表只能有一个primary_key索引。
（1）hash 索引仅仅能满足=，<=>，IN，IS NULL或者IS NOT NULL查询，不能使用范围查询。
索引是提高关系型数据库查询性能的利器，但其并非银弹，必须精通其原理，才能发挥奇效。
MySQL - 索引优化案例实操 中 关于 【Case 3 : like KK% 一般情况都会走索引】 ，我们来详细聊一聊
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行，还需要考虑每次读入数据页的IO开销。而如果采取索引，则可以根据索引指向的页以及记录在页中的位置，迅速地读取目标页进而获取目标记录。
mysql的优化是我们经常都会提到的一个话题，也是重中之重，在很多大厂中会有专门的DBA来做这件事情，甚至更过分的是连应届生的招聘岗位要求上都写了需要懂一点sql优化，最近moon一直在写关于mysql的文章，包括之前写的索引相关，其实也都是为了这篇文章做个铺垫，所以你懂了吗，今天我将从表结构、索引、查询语句、分库分表这四个维度来和大家聊聊，在工作中，怎么进行sql优化？
说起「Partial Index」，估计很多人没听说过。在 PostgreSQL 中，它的含义是指：通过查询条件索引选定的行，而不是所有的行。虽然 MySQL 也有此概念，但是其更接近前缀索引的含义：比如你想索引一个 VARCHAR(255) 的字段，根据数据分布情况，你可以仅索引前面若干个字符，如此通过降低索引体积来达到提升性能的目的。
blog.csdn.net/weixin_39420024/article/details/80040549
mysql能够在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着再访问表或索引。例如：在索引列中选取最小值，可以单独查找索引来完成，不需要在执行时访问表
MySQL索引分为普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引。索引不会包含有null值的列，索引项可以为null（唯一索引、组合索引等），但是只要列中有null值就不会被包含在索引中。
顾名思义，cluster（集群）由一台及以上主机节点组成并提供存储及搜索服务，为方便理解可以将其看作为mysql集群； elasticsearch集群名称在配置文件ES_HOME/config/elasticsearch.yml中定义，集群名称默认为elasticsearch，可通过cluster.name: my-application属性定义； 单台节点在集群中的名字可通过node.name: node-1属性定义，默认为自动生成的一个uuid值；
一 概念介绍 Index Condition Pushdown (ICP)是MySQL 5.6 版本中的新特性,是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的一种优化方式。 a 当关闭ICP时,index 仅仅是data access 的一种访问方式，存储引擎通过索引回表获取的数据会传递到MySQL Server 层进行where条件过滤。 b 当打开ICP时,如果部分where条件能使用索引中的字段,MySQL Server 会把这部分下推到引擎层,可以利用index过滤的where条件在存储引擎层进行数据过滤,而非将所有通过index access的结果传递到MySQL server层进行where过滤. 优化效果:ICP能减少引擎层访问基表的次数和MySQL Server 访问存储引擎的次数,减少io次数，提高查询语句性能。 二 原理
执行 select * from T where k between 3 and 5，需要几次树的搜索，扫描多少行？
索引(index)是帮助htysQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
无论是运维、开发、测试，还是架构师，数据库技术是一个必备加薪神器，那么，一直说学习数据库、学MySQL，到底是要学习它的哪些东西呢？
explain所有人都应该很熟悉，通过它我们可以知道SQL是如何执行的，虽然不是100%管用，但是至少大多数场景通过explain的输出结果我们能直观的看到执行计划的相关信息。
培养兴趣 兴趣是最好的老师，不论学习什么知识，兴趣都可以极大地提高学习效率。当然学习 MySQL 5.6 也不例外。
培养兴趣 兴趣是最好的老师，不论学习什么知识，兴趣都可以极大地提高学习效率。当然学习MySQL 5.6也不例外。 夯实基础 计算机领域的技术非常强调基础，刚开始学习可能还认识不到这一点，随着技术应用的深 入，只有有着扎实的基础功底，才能在技术的道路上走得更快、更远。对于MySQL的学习来说， SQL语句是其中最为基础的部分，很多操作都是通过SQL语句来实现的。所以在学习的过程中， 读者要多编写SQL语句，对于同一个功能，使用不同的实现语句来完成，从而深刻理解其不同之处。 及时学习新知识 正确、有效地利用搜索引擎，可以搜索到很多关于MySQL 5.6的相关知识。同时，参考别 人解决问题的思路，也可以吸取别人的经验，及时获取最新的技术资料。 多实践操作 数据库系统具有极强的操作性，需要多动手上机操作。在实际操作的过程中才能发现问题， 并思考解决问题的方法和思路，只有这样才能提高实战的操作能力。
事实上，在你还没有执行 create index 语句的时候，MySQL 就已经创建索引了。
一、前言 在MySQL中进行SQL优化的时候，经常会在一些情况下，对MySQL能否利用索引有一些迷惑。 譬如: MySQL 在遇到范围查询条件的时候就停止匹配了，那么到底是哪些范围条件？ MySQL 在LIKE进行模糊匹配的时候又是如何利用索引的呢？ MySQL 到底在怎么样的情况下能够利用索引进行排序？ 今天，我将会用一个模型，把这些问题都一一解答，让你对MySQL索引的使用不再畏惧 ---- 二、知识补充 key_len EXPLAIN执行计划中有一列 key_len 用于表示本次查询中，所选择的索引长
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