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mysql怎么更新索引的 mysql新增索引语句

索引IT技术

MySQL索引怎么工作的在满足语句需求的情况下，尽量少的访问资源是数据库设计的重要原则，这和执行的 SQL 有直接的关系，索引问题又是 SQL 问题中出现频率最高的 ， 常见的索引问题包括：无索引（失效）、隐式转换 。1. SQL 执行流程看一个问题，在下面这个表 T 中，如果我要执行 需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？
这分别是 ID 字段索引树、k 字段索引树 。
这条 SQL 语句的执行流程：
1. 在 k 索引树上找到 k=3，获得 ID=3002. 回表到 ID 索引树查找 ID=300 的记录，对应 R33. 在 k 索引树找到下一个值 k=5，ID=5004. 再回到 ID 索引树找到对应 ID=500 的 R4
5. 在 k 索引树去下一个值 k=6 ， 不符合条件，循环结束
这个过程读取了 k 索引树的三条记录 ， 回表了两次 。因为查询结果所需要的数据只在主键索引上有 ， 所以必须得回表 。所以 ， 我们该如何通过优化索引，来避免回表呢？2. 常见索引优化2.1 覆盖索引覆盖索引 ， 换言之就是索引要覆盖我们的查询请求，无需回表 。
如果执行的语句是，这样的话因为 ID 的值在 k 索引树上 ， 就不需要回表了 。
覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，是常用的性能优化手段 。
但是 ， 维护索引是有代价的，所以在建立冗余索引来支持覆盖索引时要权衡利弊 。
2.2 最左前缀原则
B树的数据项是复合的数据结构，比如 的时候 ， B树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，当 这样的数据来检索的时候，B树会优先比较 name 来确定下一步的检索方向 ， 如果 name 相同再依次比较 sex 和 age，最后得到检索的数据 。
可以清楚的看到，A1 使用 tl 索引，A2 进行了全表扫描，虽然 A2 的两个条件都在 tl 索引中出现 ， 但是没有使用到 name 列，不符合最左前缀原则，无法使用索引 。所以在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段排序是关键 。评估标准是索引的复用能力 ， 因为支持最左前缀，所以当建立（a ， b）这个联合索引之后，就不需要给 a 单独建立索引 。原则上 ， 如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的 。上面这个例子中，如果查询条件里只有 b ， 就是没法利用（a ， b）这个联合索引的，这时候就不得不维护另一个索引 ， 也就是说要同时维护（a，b）、（b）两个索引 。这样的话 ， 就需要考虑空间占用了 ， 比如，name 和 age 的联合索引 ， name 字段比 age 字段占用空间大 ， 所以创建（name，age）联合索引和（age）索引占用空间是要小于（age，name）、(name）索引的 。
2.3 索引下推
以人员表的联合索引（name, age）为例 。如果现在有一个需求：检索出表中“名字第一个字是张，而且年龄是26岁的所有男性” 。那么，SQL 语句是这么写的
通过最左前缀索引规则 ， 会找到 ID1，然后需要判断其他条件是否满足在 MySQL 5.6 之前，只能从 ID1 开始一个个回表 。到主键索引上找出数据行 ， 再对比字段值 。而 MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown)，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数 。这样，减少了回表次数和之后再次过滤的工作量，明显提高检索速度 。
2.4 隐式类型转化
隐式类型转化主要原因是 ， 表结构中指定的数据类型与传入的数据类型不同，导致索引无法使用 。所以有两种方案：
修改表结构，修改字段数据类型 。
修改应用，将应用中传入的字符类型改为与表结构相同类型 。
3. 为什么会选错索引3.1 优化器选择索引是优化器的工作 ， 其目的是找到一个最优的执行方案，用最小的代价去执行语句 。在数据库中，扫描行数是影响执行代价的因素之一 。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少 。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断 。
3.2 扫描行数
MySQL 在真正开始执行语句之前，并不能精确的知道满足这个条件的记录有多少条，只能通过索引的区分度来判断 。显然，一个索引上不同的值越多 ， 索引的区分度就越好，而一个索引上不同值的个数我们称为“基数” ， 也就是说，这个基数越大 ， 索引的区分度越好 。
MySQL 使用采样统计方法来估算基数：采样统计的时候，InnoDB 默认会选择 N 个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数 。而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变 。所以，当变更的数据行数超过 1/M 的时候，会自动触发重新做一次索引统计 。
在 MySQL 中 ， 有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数 innodb_stats_persistent 的值来选择：
on 表示统计信息会持久化存储 。默认 N = 20，M = 10 。
off 表示统计信息只存储在内存中 。默认 N = 8，M = 16 。
由于是采样统计，所以不管 N 是 20 还是 8，这个基数都很容易不准确 。所以，冤有头债有主 ， MySQL 选错索引，还得归咎到没能准确地判断出扫描行数 。
可以用 来重新统计索引信息，进行修正 。
3.3 索引选择异常和处理1. 采用 force index 强行选择一个索引 。2. 可以考虑修改语句 ， 引导 MySQL 使用我们期望的索引 。3. 有些场景下 ， 可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引 。
mysql索引问题1.首选数据库都会有自动优化查询计划的能力，在语句一中，明显对seq进行了排序，而is_need_udate用in进行范围查询，使用index2，开销就会小很多，但是语句二中is_need_update没有这个了 ， 所以才会使用index1.
2.所以建立的原则
2.1根据对应表查询频率最高的属性建立索引
2.2为经常需要排序，分组的字段建立索引
2.3尽量使用数据量少的索引
建议详细的使用方法看看书吧 ， 数据库的优化是一门大学问，值得好好研究的
mysql怎么添加索引sql语句工具：mysql数据库创建一个user的表里边的字段
1.普通索引添加INDEX
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )
下面演示下给user表的name字段添加一个索引
2.主键索引添加PRIMARY KEY
ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` )
3.唯一索引添加UNIQUE
ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` )
4.全文索引添加FULLTEXT
ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`)
5.如何添加多列索引
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
mysql数据库，每天更新一次的字段，可以加索引么？更新一次影响不大,更新100次都没影响
对应要检索mysql怎么更新索引的的字段就需要加索引,如果特别重要就要做聚集索引,如果有多个重要的字段,就要做联合索引
SUM(a) 这样的操作 mysql怎么更新索引的你完全应该用空间代替时间的方法来做 什么意思呢
比如 A表是类别表 有个字段 categoryid B表有个外键categoryid , mysql怎么更新索引的我们每次想看A表某个类别多少条数据,可能会对B表进行COUNT操作,这样会很浪费时间, 为什么不在A表加个字段number 每次B表添加减少数据,都更新一次A表数据量, 可以用程序 可以用数据库触发器等
你的这个业务也可以这样做
用一个字段保存SUM(a)的值 你每次更新A的时候 都更新一次这个字段就可以mysql怎么更新索引的了
如何解决mysql 查询和更新速度慢问题
我们有一个 SQL，用于找到没有主键 / 唯一键的表，但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢，怎么办?
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境，此处省略搭建步骤 。
写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：
执行一下脚本：
现在执行以下 SQL 看看效果：
...
执行了 16.80s ， 感觉是非常慢了 。
现在用一下 DBA 三板斧，看看执行计划：
感觉有点惨，由于 information_schema.columns 是元数据表，没有必要的统计信息 。
那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL：
我们格式化一下 SQL：
可以看到 MySQL 将
select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询
转换成了
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询
如果我们自己是 MySQL，在执行非关联子查询时 ， 可以使用很简单的策略：
select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录，找到满足条件的记录，存放在临时表 C 中 ， 建好索引2. 扫描 A 表中的记录，与临时表 C 中的记录进行比对，直接在索引里比对，
而关联子查询就需要循环迭代：
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA：扫描 B 表，找到其中的第一条满足 rA 条件的记录 。
显然 ， 关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询 。
我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果（缓存这一步叫物化 ， MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快 ， 我们就需要给予 MySQL 一定指导 。
...
可以看到执行时间变成了 0.67s 。
整理
我们诊断的关键点如下：
\1. 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息 。
\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判 。
\3. 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断 。
但目前我们的实验仅限于猜测 ， 猜中了万事大吉 ， 猜不中就无法做出好的诊断 。
mysql：更新唯一索引的值order为关键字，作为字段使用是需要加`引上，如下：
update test_t set `order`=5 where id=15;
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