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mysql 索引几个合适

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mysql索引最左原则求教下求教下如果a.b.c.d中a.b.d有索引,那么在查的时候a.b能用到索引么有索引,那么 , 还有,能否举个例子,怎么给字段添加索引,万分感谢!! , 结果应该是
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| id | title | body |
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MySQL索引有啥好处,怎么合理的添加: 建立一个好的索引,主要是建立在查询多的列,where条件中多的列,需要排序的列。多建立复合索引
总结下来 索引有三大好处:
1、索引大大减少了服务器要扫描的数据量。
2、索引可以降随机IO变为顺序IO。
3、索引可以帮助服务器避免排序和临时表。

mysql索引最左原则求教下求教下:

查询条件是下述三种情况会用到

a

a 和 b

a 和 b 和d

在mysql数据库中为字段添加索引,是什么意思,有什么好处,谢谢!!:

在mysql数据库中为字段添加索引,意思是对数据库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进行排序,它是逻辑指针清单。

索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针,然后根据指定的排序顺序对这些指针排序。数据库使用索引以找到特定值,然后顺指针找到包含该值的行。这样可以使对应于表的SQL语句执行得更快,可快速访问数据库表中的特定信息。

扩展资料:

当现有数据中存在重复的键值时,大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如,如果在 employee 表中职员的姓 (lname) 上创建了唯一索引,则任何两个员工都不能同姓。

对某个列建立UNIQUE索引后,插入新记录时,数据库管理系统会自动检查新纪录在该列上是否取了重复值,在CREATE TABLE 命令中的UNIQE约束将隐式创建UNIQUE索引。

mysql数据库优化之 如何选择合适的列建立索引: 1、经常要查询的列建立索引
2、where 条件筛选的列建索引
3、order by 和group by的列建索引

mysql全文索引match()的问题,看图: 这个搜索的结果为空,原因是单词 “MySQL” 出现在至少全文的50%的行中。 因此, 它被列入停止字。对于大型数据集,使用这个操作最合适不过了----一个自然语言问询不会从一个1GB 的表每隔一行返回一次。对于小型数据集,它的用处可能比较小。

ps
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/zh/functions.html#fulltext-search

多插入几条记录就行了

MySQL的btree索引和hash索引的区别:

先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法:

CREATE TABLE t(
aid int unsigned not null auto_increment,
userid int unsigned not null default 0,
username varchar(20) not null default ‘’,
detail varchar(255) not null default ‘’,
primary key(aid),
unique key(uid) USING BTREE,
key (username(12)) USING BTREE — 此处 uname 列只创建了最左12个字符长度的部分索引
)engine=InnoDB;

一个经典的B+树索引数据结构见下图:

B+树是一个平衡的多叉树,从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1,而且同层级的节点间有指针相互链接。

在B+树上的常规检索,从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当,不会出现大幅波动,而且基于索引的顺序扫描时,也可以利用双向指针快速左右移动,效率非常高。

因此,B+树索引被广泛应用于数据库、文件系统等场景。顺便说一下,xfs文件系统比ext3/ext4效率高很多的原因之一就是,它的文件及目录索引结构全部采用B+树索引,而ext3/ext4的文件目录结构则采用Linked list, hashed B-tree、Extents/Bitmap等索引数据结构,因此在高I/O压力下,其IOPS能力不如xfs。

简单地说,哈希索引就是采用一定的哈希算法,把键值换算成新的哈希值,检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找,只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置,速度非常快。

从上面的图来看,B+树索引和哈希索引的明显区别是:

如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值;当然了,这个前提是,键值都是唯一的。如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据;

从示意图中也能看到,如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再利用索引完成范围查询检索;

同理,哈希索引也没办法利用索引完成排序,以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询(这种部分模糊查询,其实本质上也是范围查询);

哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则;

B+树索引的关键字检索效率比较平均,不像B树那样波动幅度大,在有大量重复键值情况下,哈希索引的效率也是极低的,因为存在所谓的哈希碰撞问题。

mysql怎么取得查询记录的索引: 1.索引作用
在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。
例如,有3个未索引的表t1、t2、t3,分别只包含列c1、c2、c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1~1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示。

SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3
此查询结果应该为1000行,每行包含3个相等的值。在无索引的情况下处理此查询,必须寻找3个表所有的组合,以便得出与WHERE子句相配的那些行。而可能的组合数目为1000×1000×1000(十亿),显然查询将会非常慢。
如果对每个表进行索引,就能极大地加速查询进程。利用索引的查询处理如下。
(1)从表t1中选择第一行,查看此行所包含的数据。
(2)使用表t2上的索引,直接定位t2中与t1的值匹配的行。类似,利用表t3上的索引,直接定位t3中与来自t1的值匹配的行。
(3)扫描表t1的下一行并重复前面的过程,直到遍历t1中所有的行。
在此情形下,仍然对表t1执行了一个完全扫描,但能够在表t2和t3上进行索引查找直接取出这些表中的行,比未用索引时要快一百万倍。
利用索引,MySQL加速了WHERE子句满足条件行的搜索,而在多表连接查询时,在执行连接时加快了与其他表中的行匹配的速度。
2. 创建索引
在执行CREATE TABLE语句时可以创建索引,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来为表增加索引。
1.ALTER TABLE

mysql过滤重复数据的问题: 可以新建立一张表,把重复数据的字段设置为索引,不允许重复,再把之前的表数据导入到新建立的表中,这样就可以过滤掉重复内容了。

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