设计好MySql的索引可以让你的数据库飞起来，大大的提高数据库效率。设计MySql索引的时候有一下几点注意：
MySQL的EXPLAIN命令是一个非常有用的工具，它可以帮助开发者更好地理解查询是如何执行的，尤其是当查询性能不佳时。通过EXPLAIN，你可以查看MySQL如何使用索引来检索行以及如何连接表。这对于分析和优化查询性能至关重要。
mysql中索引类型有：最基本的没有限制的普通索引，索引列的值必须唯一的唯一索引，主键索引，多个字段上创建的组合索引以及用来查找文本中的关键字的全文索引
索引越多，维护索引的成本自然就越高。对于插入、更新、删除等DML操作频繁的手表，如果索引过多，会引入相当高的维护成本，降低DML操作效率，增加相应操作的时间消耗。此外，如果索引过多，MySQL也会犯选择困难病，尽管最终还是会找到可用的索引，但无疑会提高选择的成本。
索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面介绍几种常见的MySQL索引类型。 在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表： CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL ); 我们随机向里面插入了10000条记录，其中有一条：5555, admin。 在查找username="admin"的记录 SELECT *
索引的最左前缀和和B+Tree中的“最左前缀原理”有关，举例来说就是如果设置了组合索引<col1,col2,col3>那么以下3中情况可以使用索引：col1，<col1,col2>，<col1,col2,col3>，其它的列，比如<col2,col3>，<col1,col3>，col2，col3等等都是不能使用索引的。
如果某个字段在查询中经常被用作过滤条件，那么在这个字段上创建索引可能会提高查询性能。例如，如果你经常根据员工的姓氏查询，那么在姓氏字段上创建索引可能是有益的。
mysql存储引擎有以下几种类型：myisam、innodb、csv、memory等，当然常用的还是myisam和innodb
最左前缀示范 mysql> select * from s1 where id>3 and name='egon' and email='alex333@oldboy.com' and gender='male'; Empty set (0.39 sec) mysql> create index idx on s1(id,name,email,gender); #未遵循最左前缀 Query OK, 0 rows affected (15.27 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Wa
换句话说，最适合索引的列是出现在 WHERE 子句中的列，或连接子句中指定的列，而不是出现在 SELECT 关键字后的选择列表中的列 。
本篇文章，我们将从索引基础开始，介绍什么是索引以及索引的几种类型，然后学习如何创建索引以及索引设计的基本原则。
聚簇索引规定了一个数据表的排序方式，一个数据表只能有一个聚簇索引，通常使用聚簇索引的是数据表的主键。 聚簇索引和数据行是存放在一起的，所以使用聚簇索引的查询效率很高。同时由于聚簇索引已经进行了排序，所以范围查找的效率很高。但是聚簇索引插入删除的代价可能会比较高，可能会引起页分裂的情况（B+Tree 的数据结构特性，因为 B+Tree 的一个节点的度通常是数据页的大小，向一个满度的节点插入数据，就会导致分页）。 非聚簇索引又称二级索引，可以有多个，它也是一个 B+Tree 结构，它的叶节点指向的是行的 key 字段和主键值。所以通过非聚簇索引搜索时，首先通过非聚簇索引获取到行的主键值（先获取到数据表的聚簇索引值），然后根据主键值获取到数据行信息，相当于比聚簇索引多了一倍的 IO。 聚簇索引和非聚簇索引不是矛盾关系。
作为开发人员，数据库的索引是我们再熟悉不过的了。那么实话真的会了吗，在项目开发中随便定义一个int、varchar后边跟个primary key或者加个index就好了么？考虑到这些咋还真的需要看看专业的人都是怎么做的。
所有MySQL 列类型都可以被索引，是提高select查询性能的最佳方法。 根据存储引擎可以定义每个表的最大索引数和最大索引长度，每种引擎对每个表至少支持16个索引，总索引长度至少为256字节。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Ｍysql联合 索引(复合索引)的使用原则 命名规则：表名_字段名 需要加索引的字段，要在where条件中。 数据量少的字段不需要加索引。最窄的字段放在键的左边。 如果where条件中是OR关系，必须所有的or条件都必须是独立索引，否则加索引不起作用。见：mysql关于or的索引问题 最左匹配原则。 只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NU
一.索引的作用 一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，所以查询语句的优化显然是重中之重。 在数据量和访问量不大的情况下，mysql访问是非常快的，是否加索引对访问影响不大。但是当数据量和访问量剧增的时候，就会发现mysql变慢，甚至down掉，这就必须要考虑优化sql了，给数据库建立正确合理的索引，是mysql优化的一个重要手段。 索引的目的在于提高查询效率，
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 关于MySQL索引的好处，如果正确合理设计并且使用索引的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。对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据就是瓶颈，而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据，没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说，其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引，比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE（二叉树）索引。
搜索引擎的出现大大降低了人们寻找信息的难度，已经深入到生活与工作的方方面面，简单列举几个应用如下：
MySQL目前主要有以下几种索引类型： 1.普通索引 2.唯一索引 3.主键索引 4.组合索引 5.全文索引
innodb这种原生的数据文件就是索引文件的组织结构，这种默认的主键索引为聚簇索引。就是因为这个原因，innodb表要求必须有主键的，但是myisam表不要求必须有主键。另外一个是，innodb存储引擎下，如果对某个非主键的字段创建个索引，那么最后那个叶子节点的值就是主键的值，因为可以用主键的值到聚簇索引里根据主键再次查找到数据。
转载自http://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6289714.html
为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引；溪源给大家整理了以下基本原则：
问题1：mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？
第五章 创建高性能的索引 1.索引类型 1.1 普通索引 NORMAL: 是最基本的索引，它没有任何限制。 1.2 唯一索引 SPATIAL: 与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。 1.3 主键索引: 是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引： 1.4 组合索引: 指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集
命名规则：表名_字段名 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 3、如果where条件中是OR关系，加索引不起作用 4、符合最左原则
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1.索引类型 1.1 普通索引 NORMAL: 是最基本的索引，它没有任何限制。 1.2 唯一索引 SPATIAL: 与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。 1.3 主键索引: 是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引： 1.4 组合索引: 指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合 1.5 全文索引 主
①普通索引：这是最基本的索引类型，而且它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：
在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。
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。
原子性（atomicity）：一个事务必须视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性。
1.索引类型 1.1 普通索引 NORMAL: 是最基本的索引，它没有任何限制。 1.2 唯一索引 SPATIAL: 与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。 1.3 主键索引: 是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引： 1.4 组合索引: 指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合 1.5 全文索引 主要
本文提要 最近写的几篇文章都是关于数据层优化方面的，这几天也在想还有哪些地方可以优化改进，结合日志和项目代码发现，关于数据层的优化，还是有几个方面可以继续修改的，代码方面，整合了druid数据源也开启了sql监控等，修改和规范了变量的命名方式，建表时的命名方式也做了修改，不过做的这些还不够，优化这件事真是一个长期和自觉的过程，mapper文件中的sql语句，依然不是十分的符合规范，有继续优化的必要，数据库中表的结构也需要继续优化。 前一篇文章主要讲了慢sql的整理，以及explain关键字在优化查询语句中的
hash： 缺点：1. hash存储需要将数据文件添加到内存，比较耗费内存 2. 等值查询hash很快，但是实际工作中需要在范围查询的场景比较多，hash不太适合
为经常需要搜索的列加索引,可以加快索引的速度 主键列上可以确保列的唯一性 在表与表的连接条件上加索引,可以加快连接查询的速度 在经常需要排序、分组、distinct的列上加索引，可以加快排序查询速度 在使用包含< <= > >= BETWEEN IN 等查询条件的联合索引时条件判断一定要放在最后 使用like查询时使用“str%” 索引键不要包含NULL 如果你的一个字段是Char(32)或者int(32),在创建索引的时候指定前缀长度 比如前10个字符 (前提是多数值是唯一的..)那么短索引可以提高查询速
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。
前一阵子，又跑出去搞了一场面试，心态算是崩了，关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤，立志要总结一番，然后一直没有时间（其实是懒……），准备好了吗？
说到索引，很多人都知道“索引是一个排序的列表，在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址，在数据十分庞大的时候，索引可以大大加快查询的速度，这是因为使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据，而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据。”
对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话，那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描，如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少，那么不加索引会引起致命的性能下降。但是也不是什么情 况都非得建索引不可，比如性别可能就只有两个值，建索引不仅没什么优势，还会影响到更新速度，这被称为过度索引。
索引是对数据库表中一个或多个列（例如，employee 表的姓名 (name) 列）的值进行排序的结构。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。
第二范式：在第一范式的基础上，非主键列完全依赖于主键，而不能是依赖于主键的一部分。
用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么，如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
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？
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。
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