数据索引就好比新华字典的音序表。它是对数据表中一列或者多列的值进行排序后的一种结构，其作用就是提高表中数据的查询速度。
mysql查询优化的方法有很多种，explain是工作当中用的比较多的一种检查方式。explain翻译即解释，就是看mysql语句的查询解释计划，从解释计划我们能很清楚的看到解释的语句有没有合理用到索
工作一年了，也是第一次使用Mysql的索引。添加了索引之后的速度的提升，让我惊叹不已。隔壁的老员工看到我的大惊小怪，平淡地回了一句“那肯定啊”。
3. table 查询的表名。 4. type（重要）显示查询使用了何种类型。 从最好到最差的连接类型依次为： system，const， eq_ref ，ref，fulltext，ref_or_null，index_merge， unique_subquery，index_subquery，range，index，ALL
显示这一行的数据是关于哪张表的，有时不是真实的表名字,看到的是derivedx(x是个数字,我的理解是第几步执行的结果)
1、用truncate，它会重新计算自增，重新从1开始，对事务无影响，不能恢复。 一般上线前使用，清空表格。
索引是排好序的数据结构！可以用在 where 条件查找的字段，和order by 排序的字段，有了索引，便可以快速地定位数据所在的物理地址并找出来。
索引是一种用于提高数据库查询性能的数据结构，它类似于书籍的目录，可以帮助数据库快速地定位到数据记录。索引通常是一个单独的数据结构，存储了某个列或多个列的值与对应数据行的物理存储位置之间的映射关系。
5.7以前，该项是explain partitions显示的选项; 5.7以后成为了默认选项.
今天在说Mysql查询优化之前，我先说一个常见的面试题，并带着问题深入探讨研究。这样会让大家有更深入的理解。
1.1.1、通常的模块分布：一般如果你要实现一个web应用，你从后台将数据展示到前端页面，在一个比较大的公司，你少不了跟其他项目有交集（你调用他的接口，他依赖你的接口），这样下来，整个公司有很多个模块，怎么做到很好的联系。回到刚刚的模块分布，你的一个web应用，应当需要分成三个模块：core模块、service模块、web模块。web模块就是展示到页面，后台代码而言主要就controller层了，其他逻辑基本都放在core了，service模块就是一些接口类和参数dto等等，接口的实现类在core模块。这样下来，web模块只需要依赖service模块，同样的其他系统依赖你的接口也仅仅是依赖service模块，然后利用远程调用方式消费你的接口服务。
通过数值比较、范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询，但是，如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤，那么就需要基于相似度的查询，而不是原来的精确数值比较。全文索引就是为这种场景设计的。
在MySQL 5.6版本以前,只有MyISAM存储引擎支持全文引擎.在5.6版本中,InnoDB加入了对全文索引的支持,但是不支持中文全文索引.在5.7.6版本,MySQL内置了ngram全文解析器,用来支持亚洲语种的分词.
一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序。别名有 簇类索引、聚集索引、聚类索引。
这次碰到一个类似需求处于设计阶段,因为时间充足,需求又简单,就照着官网学习下mysql的全文检索,万一很合适的话,后面就可以多一种备用方案了…
MySQL 有很完整的元数据表来监测全文索引表的插入，更新，删除；甚至全文索引表以及辅助表的数据追踪。
试想在1M大小的文件中搜索一个词，可能需要几秒，在100M的文件中可能需要几十秒，如果在更大的文件中搜索那么就需要更大的系统开销，这样的开销是不现实的。
在以前的博客中小编介绍过mysql的执行流程，索引优化等。正好前一段时间项目有一个新的需求，就重新调研了一下mysql的全文索引，并对mysql的全文索引进行了压测，看看性能怎么样。以判断是否使用。——可想而知，性能不是很好。 下面小编就向大家再说说mysql的全文检索。
以前只是简单听说过Mysql有全文索引，但是一直没有认真去了解过。最近在《MYSQL必知必会》中学习到这个知识点，做下记录。
前面我们学习了如何套用常见的设计模式打造合适的模型设计，本篇我们来看看在MongoDB中如何使用索引来提高查询效率。
索引是通过某种算法，构建出一个数据模型，用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索
今天下午下班去吃饭，吃完饭坐电梯上三楼，竟然被困在电梯里面了，当时的感觉还是很刺激的，电梯上升着，突然就掉下来了，像跳楼机一样，突出一个刺激，索性只掉了一层。。。然后由于是下班时间，修电梯的师傅打车来公司，修了半个小时才修好的，我们3个DBA在电梯里面困了一个半小时。困在电梯里的时候，大家在开玩笑说，这个时候要是出个线上的故障，那不得了啊，公司的中流砥柱们都困在电梯里了，哈哈哈。
1、MyISAM存储引擎支持全文索引，用于查找文本中的关键词，而不是直接比较是否相等。
内容整理于网络 一、EXPLAIN 做MySQL优化，我们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。 EXPLAIN 输出格式 EXPLAIN 命令的输出内容大致如下: mysql root@localhost:youdi_auth> explain select * from auth_user\G; ***************************[ 1. row ]*************************** id | 1 select_type |
存储引擎的实质就是如何实现存储数据，为存储数据建立索引以及查询、更改、删除数据等技术实现的方法。
实际开发过程中，我们经常会遇到全文检索的述求，一般都会采用搭建ES服务器来实现。但因为数据量较少，并且不属于高并发高吞吐场景，相比较而言接入 ES，不仅会使得系统设计更加复杂，还会产生资源浪费，所以需要采用更加简单且廉价的方案来实现。一般互联网公司都会用到 MySQL 服务，从 MySQL5.7 开始，MySQL 内置了 ngram 全文检索插件，用来支持中文分词，并且对 MyISAM 和InnoDB 引擎有效。因此可以通过 MySQL 服务接入 full-text 索引来实现简单地全文检索需求。
总所周知，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快。而支撑这一快速的背后就是索引；MySQL索引问题也是大家经常遇到的面试题模块，想想自己也没有去系统地总结过索引，所以记录这篇文章来讲下索引。下面还是按照索引是什么->索引分类->各类索引的创建及使用->索引的特点->使用索引的注意事项来写。
作用：提高表中数据的查询速度 1.普通索引 2.唯一性索引 3.全文索引 4.单列索引 5.多列索引 6.空间索引
所谓全文索引，就是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档内容的方式。和B+树索引一样，倒排索引也是一种索引结构，一个倒排索引是由文档中所有不重复的分词和其所在文档的映射组成。倒排索引一般有两种不同的结构，一种是inverted file index，另一种是full inverted index。
本文从以下几个方面介绍下MySQL全文索引的基础知识： MySQL全文索引的几个注意事项 全文索引的语法 几种搜索类型的简介 几种搜索类型的实例 全文索引的几个注意事项 搜索必须在类型为fulltext的索引列上，match中指定的列必须在fulltext中指定过 仅能应用在表引擎为MyIsam类型的表中（MySQL 5.6以后也可以用在Innodb表引擎中了） 仅能再char、varchar、text类型的列上面创建全文索引 像普通索引一样，可以在定义表时指定，也可以在创建表后添加或者修改 对于一个大数量
只有字段的数据类型为char、varchar、text及其系列才可以创建全文索引。
MySQL在使用LIKE进行模糊匹配查询的时候，字段索引会失效，因此在数据量较大的情况下，LIKE查询效率极低，就可以使用全文索引（FullText）进行优化。
用MATCH() ... AGAINST 方式来进行搜索 match()表示搜索的是那个列，against表示要搜索的是那个字符串
导读：本文对MySQL中几种常用的模糊搜索方式进行了介绍，包括LIKE通配符、RegExp正则匹配、内置字符串函数以及全文索引，最后给出了性能对比。
之前松哥在前面的文章中介绍 MySQL 的索引时，有小伙伴表示被概念搞晕了，主键索引、非主键索引、聚簇索引、非聚簇索引、二级索引、辅助索引等等，今天咱们就来捋一捋这些概念。 1. 按照功能划分 按照功能来划分，索引主要有四种： 普通索引 唯一性索引 主键索引 全文索引 普通索引就是最最基础的索引，这种索引没有任何的约束作用，它存在的主要意义就是提高查询效率。 普通索引创建方式如下： CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INC
基本上所有的产品都离不开模糊搜索，无论是C端的社交产品、或者B端的一些SaaS服务。解决模糊搜索，我们最典型的解决方案是大家都可以想到的，使用SQL的like功能来实现，如下：
今天一个同事问我，如何使用 Mysql 实现类似于 ElasticSearch 的全文检索功能，并且对检索关键词跑分？我当时脑子里立马产生了疑问？为啥不直接用es呢？简单好用还贼快。但是听他说，数据量不多，客户给的时间非常有限，根本没时间去搭建es，所以还是看一下 Mysql 的全文检索功能吧！ MySQL 从 5.7.6 版本开始，MySQL就内置了ngram全文解析器，用来支持中文、日文、韩文分词。在 MySQL 5.7.6 版本之前，全文索引只支持英文全文索引，不支持中文全文索引，需要利用分词器把中文段落预处理拆分成单词，然后存入数据库。本篇文章测试的时候，采用的 Mysql 5.7.6 ，InnoDB数据库引擎。
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。
提到MySQL优化，索引优化是必不可少的。其中一种优化方式 ——索引优化，添加合适的索引能够让项目的并发能力和抗压能力得到明显的提升。
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引：而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息，您可以在索引中查找一个条目，该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中，B树（特别是InnoDB存储引擎使用的B+树）是索引的常用数据结构。
MySQL中基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值，纯粹为了查询数据更快一点。
mysql索引_效率测试(包含测试sql脚本300万条数据)，可用作教学案例。_红目香薰-CSDN博客
mysql 索引我们在面试是必问的，刚好我在拉勾训练营学习了 mysql 索引的相关知识，这里整理下来，自己对MySQL 索引有了全面了理解，面试的时候再也不怕啦。
我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效，但有时需求就是如此，类似这样的需求还有很多。
全文检索在 MySQL 中就是一个 FULLTEXT 类型索引。FULLTEXT 索引用于 MyISAM 表，可以在 CREATE TABLE 时或之后使用 ALTER TABLE 或 CREATE INDEX 在 CHAR、 VARCHAR 或 TEXT 列上创建 对于大的数据库，将数据装载到一个没有 FULLTEXT 索引的表中，然后再使用 ALTER TABLE (或 CREATE INDEX) 创建索引，这将是非常快的。将数据装载到一个已经有 FULLTEXT 索引的表中，将是非常慢的。
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