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mysql怎么找索引 mysql怎么使用索引查询

IT技术索引

mysql之普通索引和唯一索引 常见的索引类型mysql怎么找索引：哈希表、有序数组、搜索树 。
mysql之普通索引和唯一索引 。
执行查询的语句是select id from T where k=5
这个查询语句在索引树上查找的过程，先是通过 B树从树根开始，按层搜索到叶子节点，也就是图中右下角的这个数据页 ， 然后可以认为数据页内部通过二分法来定位记录 。
InnoDB的索引组织结构：
change buffer:持久化的数据 。InnoDB将更新操作缓存在 change buffer中,也就是说,change buffer 在内存中有拷贝，也会被写入到磁盘，主要节省的则是随机读磁盘的IO消耗 。
change buffer 只限于用在普通索引的场景下，而不适用于唯一索引.
merge:将 change buffer 中的操作应用到原数据页，得到最新结果的过程 。
merge执行流程：
1、从磁盘读入数据页到内存
2、从change buffer里找出这个数据页的change buffer记录，依次应用，得到新版数据页
3、写redo log,这个redo log包含mysql怎么找索引了数据的变更和change buffer的变更 。
change buffer 用的是 buffer pool 里的内存，因此不能无限增大 。change buffer 的大?。?可以通过参数innodb_change_buffer_max_size=50表示 change buffer 的大小最多只能占用 buffer pool 的 50% 。
如果要在这张表中插入一个新记录 (4,400) 的话，InnoDB 的处理流程是怎样的 。
第一种情况是，这个记录要更新的目标页在内存中
这时，InnoDB 的处理流程如下：
第二种情况是，这个记录要更新的目标页不在内存中
这时，InnoDB 的处理流程如下：
mysql insert into t(id,k) values(id1,k1),(id2,k2); 当前 k 索引树的状态，查找到位置后，k1 所在的数据页在内存 (InnoDB buffer pool) 中，k2 所在的数据页不在内存中 。
分析这条更新语句，mysql怎么找索引你会发现它涉及了四个部分：内存、redo log（ib_log_fileX）、 数据表空间（t.ibd）、系统表空间（ibdata1） 。这条更新语句做了如下的操作（按照图中的数字顺序）：
带change buffer的更新过程：
select * from t where k in (k1, k2) ,如果读语句发生在更新语句后不久，内存中的数据都还在，那么此时的这两个读操作就与系统表空间（ibdata1）和 redo log（ib_log_fileX）无关了.
用mysql查询某字段是否有索引怎么做？显示一个表所有索引mysql怎么找索引的SQL语句是：
show index from 数据库名.表名
查看某表某一列上mysql怎么找索引的索引使用下面的SQL语句：
show index from 数据库名.表名 where column_name like '列名'
下面的SQL语句在mysql怎么找索引我的数据库上执行成功：
show index from web.clubuser where column_name like 'user' 。
mysql索引在mysql中mysql怎么找索引，索引是一种特殊mysql怎么找索引的数据库结构，由数据表中的一列或多列组合而成，可以用来快速查询数据表中有某一特定值的记录 。
通过索引，查询数据时不用读完记录的所有信息 ， 而只是查询索引列即可 。
通过索引 ， 查询数据时不用读完记录的所有信息，而只是查询索引列 。否则，数据库系统将读取每条记录的所有信息进行匹配 。
可以把索引比作新华字典的音序表 。例如，要查“库”字，如果不使用音序，就需要从字典的 400 页中逐页来找 。但是，如果提取拼音出来，构成音序表 ， 就只需要从 10 多页的音序表中直接查找 。这样就可以大大节省时间 。
因此 ， 使用索引可以很大程度上提高数据库的查询速度，还有效的提高了数据库系统的性能 。
索引的优缺点
索引有其明显的优势，也有其不可避免的缺点 。
优点
索引的优点如下：
1、通过创建唯一索引可以保证数据库表中每一行数据的唯一性 。
2、可以给所有的 MySQL 列类型设置索引 。
3、可以大大加快数据的查询速度，这是使用索引最主要的原因 。
4、在实现数据的参考完整性方面可以加速表与表之间的连接 。
5、在使用分组和排序子句进行数据查询时也可以显著减少查询中分组和排序的时间
缺点
增加索引也有许多不利的方面，主要如下：
1、创建和维护索引组要耗费时间，并且随着数据量的增加所耗费的时间也会增加 。
2、索引需要占磁盘空间，除了数据表占数据空间以外 ， 每一个索引还要占一定的物理空间 。如果有大量的索引，索引文件可能比数据文件更快达到最大文件尺寸 。
3、当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态维护 ， 这样就降低了数据的维护速度 。
使用索引时 ， 需要综合考虑索引的优点和缺点 。
如何查看MySQL索引查看索引
mysql show index from tblname;
mysql show keys from tblname;
· Table
表的名称 。
· Non_unique
如果索引不能包括重复词 ， 则为0 。如果可以，则为1 。
· Key_name
索引的名称 。
· Seq_in_index
索引中的列序列号，从1开始 。
· Column_name
列名称 。
· Collation
列以什么方式存储在索引中 。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类） 。
· Cardinality
索引中唯一值的数目的估计值 。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新 。基数根据被存储为整数的统计数据来计数 ， 所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的 。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机 会就越大 。
· Sub_part
如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目 。如果整列被编入索引，则为NULL 。
· Packed
指示关键字如何被压缩 。如果没有被压缩 ， 则为NULL 。
· Null
如果列含有NULL，则含有YES 。如果没有，则该列含有NO 。
· Index_type
用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE） 。
· Comment
MySQL——关于索引的总结 首先说说索引mysql怎么找索引的 优点 mysql怎么找索引：最大mysql怎么找索引的好处无疑就是提高查询效率 。有的索引还能保证数据的唯一性，比如唯一索引 。
而它的 坏处 也很明显：索引也是文件 ， 我们在创建索引时，也会创建额外的文件，所以会占用一些硬盘空间 。其次，索引也需要维护，我们在增加删除数据的时候 ， 索引也需要去变化维护 。当一个表的索引多了以后，资源消耗是很大的，所以必须结合实际业务再去确定给哪些列加索引 。
再说说索引的基本结构 。一说到这里肯定会脱口而出：B 树！了解B 树前先要了解二叉查找树和二叉平衡树 。二叉查找树 ：左节点比父节点小 ， 右节点比父节点大，所以二叉查找树的中序遍历就是树的各个节点从小到大的排序 。二叉平衡树 ：左右子树高度差不能大于1 。B 树就是结合了它们的特点，当然，不一定是二叉树 。
为什么要有二叉查找树的特点？？ 因为查找效率快，二分查找在这种结构下 ， 查找效率是很快的 。那为什么要有平衡树的特点呢？ 试想，如果不维护一颗树的平衡性，当插入一些数据后，树的形态有可能变得很极端，比如左子树一个数据没有 ， 而全在右子树上，这种情况下，二分查找和遍历有什么区别呢？而就是因为这些特点需要去维护 ， 所以就有了上面提到的缺点，当索引很多后，反而增加了系统的负担 。
接着说B 树 。它的结构如下 ：
可以发现，叶子节点其实是一个 双向循环链表 ，这种结构的好处就是，在范围查询的时候，我只用找到一个数据，就可以直接返回剩余的数据了 。比如找小于30的 ， 只用找到30 ， 其余的直接通过叶子节点间的指针就可以找到 。再说说其他特点： 数据只存在于叶子节点。当叶子节点满了，如果再添加数据，就会拆分叶子节点，父节点就多了个子节点 。如果父节点的位置也满了，就会扩充高度，就是拆分父节点，如25 50 75拆分成：25为左子树，75为右子树 ， 50变成新的头节点，此时B 树的高度变成了3 。它们的扩充的规律如下表，Leaf Page是叶子节点，index Page是非叶子节点 。
再说说B树 ，B树相比较B 树，它所有节点都存放数据，所以在查找数据时，B树有可能没到达叶子节点就结束了 。再者，B树的叶子节点间不存在指针 。
最后说说Hash索引，相较于B 树，Hash索引最大的优点就是查找数据快 。但是Hash索引最大的问题就是不支持范围查询 。试想，如果查询小于30的数据，hash函数是根据数据的值找到其对应的位置，谁又知道小于30的有哪几个数据 。而B 树正好相反 ， 范围查询是它的强项 。
附录： Hash到底是啥？？ 哈希中文名散列，哈希只是它的音译 。为啥都说Hash快？？ 首先有一块哈希表（散列表），它的数据结构是个数组，一个任意长度的数据通过hash函数都可以变成一个固定长度的数据 ， 叫hash值 。然后通过hash值确定在数组中的位置，相同数据的hash值是相同的，所以我们存储一个数据以后，只需O(1)的时间复杂度就可以找到数据 。那hash函数又是啥？？ 算术运算或位运算，很多应用里都有hash函数，但实际运算过程大不一样 。这是Java里String的hashCode方法：
publicint hashCode() {
}
还有一个问题，hash函数计算出来的hash值有可能存在碰撞，即两个不同的数据可能存在相同的hash值，在MySQL或其他的应用中，如Java的HashMap等，如果存在碰撞就会以当前数组位置为头节点，转变成一个链表 。
说到这里也清楚了为啥Java中引用类型要同时重写hashCode和equals了 。两个对象，实例就算一模一样，它们的hash值也不相等，为啥不相等？？ 默认的Object的hashCode方法会根据对象来计算hash值的 ， 实例相同，但它们还是两个不同的对象啊，所以我们重写hashCode时 ， 最简单的方法就是调用Object的hashCode方法，然后传入该引用类型的属性，让hashCode方法只根据这几个属性来计算，那么实例相同的话，它们的hash值也会相等 。等hashCode比较完后，如果相等再比较实例内容，也就是equals，确保不是hash碰撞 。
索引的分类
如果我们指定了一个主键，那么这个主键就是主键索引 。如果我们没有指定，Mysql就会自动找一个非空的唯一索引当主键 。如果没有这种字段，Mysql就会创建一个大小为6字节的自增主键 。如果有多个非空的唯一索引，那么就让第一个定义为唯一索引的字段当主键，注意，是第一个定义，而不是建表时出现在前面的 。
对于辅助索引来说，它们的B 树结构稍微有点特殊，它们的叶子节点存储的是主键，而不是整个数据 。所以在大部分情况下，使用辅助索引查找数据，需要二次查找 。但并不是所有情况都需要二次查找 。比如查找的数据正好就是当前索引字段的值，那么直接返回就行 。这里提一句，B 树的key就是对应索引字段的内容 。
而辅助索引又有一些分类：唯一索引：不能出现重复的值，也算一种约束 。普通索引：可以重复、可以为空，一般就是查询时用到 。前缀索引：只适用于字符串类型数据，对字符串前几个字符创建索引 。全文索引：作用是检测大文本数据中某个关键字，这也是搜索引擎的一种技术 。
注意，聚集索引、非聚集索引和前面几个索引的分类并不是一个层面上的 。上面的几个分类是从索引的作用来分析的 。聚集、非聚集索引是从索引文件上区分的 。主键索引就属于聚集索引，即索引和数据存放在一起 ， 叶子节点存放的就是数据 。数据表的.idb文件就是存放该表的索引和数据 。
辅助索引属于非聚集索引，说到这也就明白了 。索引和数据不存放在一起的就是非聚集索引 。在MYISAM引擎中，数据表的.MYI文件包含了表的索引，该表的 叶子节点存储索引和索引对应数据的指针，指向.MYD文件的数据 。
索引的几点使用经验
经常被查询的字段mysql怎么找索引；经常作为条件查询的字段；经常用于外键连接或普通的连表查询时进行相等比较字段；不为null的字段；如果是多条件查询，最好创建联合索引，因为联合索引只有一个索引文件 。
经常被更新的字段、不经常被查询的字段、存在相同功能的字段
【mysql怎么找索引 mysql怎么使用索引查询】关于mysql怎么找索引和mysql怎么使用索引查询的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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