mysql加索引

一、mysql加索引

MySQL加索引：优化数据库性能的关键步骤

在当今信息爆炸的时代，数据处理成为了各个行业不可或缺的一部分。作为一个开发者或数据库管理员，经常需要处理大量的数据，而数据库的性能就成为了一个关键的问题。MySQL作为最常用的关系型数据库之一，提供了丰富优化性能的工具和技术，其中最重要的一步就是加索引。

什么是索引

索引是一种数据结构，用于加快数据库中数据的检索速度。可以将索引类比为图书馆的目录，通过目录可以快速找到所需的书籍。在数据库中，索引通过与数据关联的索引键值来进行快速查找。

索引可以大大提高数据库的查询效率，减少了数据库的全表扫描，特别是对于海量数据的查询。通过合理地设计索引，数据库可以快速定位到需要查询的数据，从而大幅度提升查询性能。

为什么要加索引

在了解索引之前，我们需要明确为什么需要加索引。首先，索引可以加快数据的检索速度。当数据库中的数据量庞大时，使用索引可以避免全表扫描，从而提高查询效率。

其次，索引可以优化数据库的性能。通过加索引，可以减少数据库查询操作的耗时，提升用户体验。无论是在网站的后台管理系统，还是在线交易平台的订单查询，都需要通过索引快速获取所需的数据。

此外，索引还可以保证数据的唯一性和完整性。在数据库中，可以使用唯一索引来确保某一列的值的唯一性，避免出现重复数据。也可以使用主键索引来定义实体的唯一标识，保证数据的完整性。

如何加索引

为了正确地加索引并优化数据库的性能，需要遵循一些原则和技巧。

1. 选择合适的列

在决定要加索引的列时，需要分析查询的频率、重要性和数据分布的特点。通常，经常用于查询条件的列是首选的索引列。另外，如果某一列拥有大量重复的值，那么该列加索引的效果可能不明显，需要根据情况进行衡量。

2. 使用前缀索引

当要加索引的列长度较长时，可以考虑使用前缀索引。比如，对于一个较长的名称列，可以只取前几个字符建立索引，以减少索引维护的开销和提高查询效率。

3. 考虑多列索引

有些查询需要同时使用多个条件进行筛选，这时可以考虑添加多列索引。多列索引可以覆盖多个查询条件，避免了查询操作中的行扫描。

4. 避免过多的索引

虽然索引可以提高查询速度，但是过多的索引也会增加数据库的维护成本。因此，在加索引时需要把握好尺度，避免过度索引。根据具体的业务需求和数据分布特点，选择合适的索引数量。

5. 定期维护索引

索引是需要维护的，只有保持索引的有效性，才能保证查询性能的稳定。定期对索引进行碎片整理、重新构建和优化，可以提高数据库的性能。

加索引的注意事项

在加索引时，还需要注意以下几点：

1. 小心过度索引

过度索引会带来额外的维护成本，而且也不是越多越好。对于频繁进行插入、更新、删除操作的表，过多的索引会增加这些操作的开销，造成性能下降。

2. 避免无效索引

有时候，数据库会自动在一些列上创建索引，但并不是所有的列都适合加索引。需要仔细评估是否有必要创建索引，避免无效索引的产生。

3. 监控索引的使用情况

在加索引后，需要监控索引的使用情况，及时发现和处理索引失效的问题。通过数据库的性能调优工具，可以分析查询的执行计划，找到慢查询和索引失效的原因。

总结

加索引是优化数据库性能的关键步骤之一。通过合理地设计和使用索引，可以提高数据库的查询效率和性能。在加索引时需要选择合适的列、使用前缀索引、考虑多列索引、避免过多索引，并定期维护索引。同时，注意避免过度索引和无效索引，监控索引的使用情况，及时进行优化。

数据库作为数据存储和处理的核心，优化数据库的性能对于企业的发展至关重要。加索引是其中一个重要的手段，合理地利用索引，可以提升查询速度和用户体验，保证数据库的高效运行。

二、mysql加索引影响主从吗？

在MySQL中，加索引会对主从复制产生一定影响。由于主从复制是基于binlog实现的，主库上的索引操作也会被记录到binlog中，然后传输到从库进行重放。

如果在主库上频繁地添加或删除索引，会导致binlog文件变大，从而影响主从复制的性能。因此，在进行索引优化时，需要注意主从复制的情况，尽量减少对binlog文件的影响。

三、mysql添加索引mysql如何创建索引？

在MySQL中，创建索引的方法有两种：使用命令行工具或者使用MySQL图形化工具。以下是两种方法的详细步骤：

方法一：使用命令行工具

1. 登录到MySQL服务器。在命令行中输入以下命令：

```css

mysql -u 用户名 -p

```

其中，用户名是您的MySQL用户名。执行此命令后，系统将提示您输入密码。

2. 选择要创建索引的数据库。使用以下命令选择要创建索引的数据库：

```perl

use 数据库名;

```

其中，数据库名是您要创建索引的数据库名称。

3. 创建索引。使用以下命令创建索引：

```sql

ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名 (列名);

```

其中，表名是要添加索引的表名称，索引名是您为索引指定的名称，列名是要添加索引的列名称。

例如，如果您要在名为"users"的表的"email"列上创建一个名为"idx_email"的索引，可以使用以下命令：

```sql

ALTER TABLE users ADD INDEX idx_email (email);

```

方法二：使用MySQL图形化工具

1. 启动MySQL图形化工具（如phpMyAdmin或MySQL Workbench）。

2. 连接到您的MySQL服务器。输入服务器地址、用户名和密码。

3. 选择要创建索引的数据库和表。在图形化工具中，您可以通过单击数据库名称来选择它，然后选择您要创建索引的表。

4. 创建索引。在工具栏或右键菜单中，选择"Alter Table"（更改表）选项。在弹出的对话框中，选择要添加索引的列，并设置索引名称和其他选项。单击"Apply"（应用）按钮以创建索引。

5. 等待图形化工具完成操作。在操作完成后，您可以验证索引是否成功创建。您可以通过执行以下查询来检查是否已成功创建索引：

```sql

SHOW INDEX FROM 表名;

```

其中，表名是您要检查索引的表名称。

四、mysql数据表，唯一索引需要修改成普通索引，怎么改？

修改表的结构之类的操作, 建议直接就用工具了, mysql数据库建议用phpMyadmin或者是Navicat, 看着字点点鼠标就行了

五、mysql 大数据表加字段

在处理大数据时，MySQL 数据库的表结构设计是至关重要的，而在现实业务中，经常会遇到需要向已有的大数据表中添加字段的情况。如何在不影响现有数据的前提下，高效地对 MySQL 大数据表进行字段增加是一个值得深入探讨的话题。

为什么需要向 MySQL 大数据表加字段

随着业务发展和需求变化，很多时候我们需要在已有的大数据表中增加新的字段以支持新的功能或数据存储需求。这可能是因为原有表结构设计不完善，或者是因为业务需要新增一些属性字段。

无论是为了满足业务需求，还是为了优化数据管理和分析，向 MySQL 大数据表中加字段都是一个常见的操作。然而，如果处理不当，可能会造成数据库性能下降、数据一致性问题等严重后果。

如何安全高效地对 MySQL 大数据表加字段

在实际操作中，对于大数据表加字段，我们需要注意一些关键步骤，以确保操作的安全性和高效性。

备份数据

在对 MySQL 大数据表进行字段增加之前，务必要对现有数据进行备份。这样在操作出现意外或错误时，可以及时恢复数据，避免数据丢失。

分批处理

如果数据量较大，建议采取分批处理的方式进行字段添加操作，避免一次性操作过多数据导致数据库压力过大，影响系统稳定性。

使用 ALTER TABLE 语句

在 MySQL 中，使用 ALTER TABLE 语句可以实现对表结构的修改，包括添加字段。通过 ALTER TABLE 语句，可以精确地指定要添加的字段名称、类型、约束等信息，确保操作的准确性。

注意事项

• 在进行字段添加操作时，要谨慎设计新字段的属性，确保新字段与现有表结构的兼容性。
• 避免在高峰期进行字段添加操作，以免影响系统性能。
• 在添加字段后，及时进行数据验证和功能测试，确保新字段的正常使用。

总结

对于 MySQL 大数据表加字段这一操作，需要综合考虑数据库结构、业务需求和系统性能，采取科学合理的方式进行操作，以确保数据库的稳定性和可靠性。通过谨慎的规划和操作，可以高效地对 MySQL 大数据表进行字段添加，满足业务发展的需求。

六、mysql加索引需要多长时间？

32核心，30多G 内存，一千万的条目在时间上建立非聚集索引，用了 7 分钟。

一亿的话，我这估计要大于70分钟。聚集索引时间更长。 这个需要索引排序，建立分支索引复合B树。一般海量数据不如新建立表，建立好索引，然后逐批导入数据。差劲点的机器，一亿数据建立索引基本就是死机或是僵尸状态。只能慢慢的等了，一天都不行，就上边那方法。

索引跟类型关系很大，一般定长字段比变长字段简单，IO消耗小，时间节省，复合索引变长越多就越复杂，其次就是 一表多索引，这种情况 会衍生各种存储索引结构，就更费时间了。表有多少数据页，多少文件，每页多少槽位都会影响时间。

七、MySQL 索引排序规则？

索引的顺序要遵循三个规则

1.要遵循最左前缀 无论是多个还是一个列的索引 都不应该跳过最左列 如果在查询语句当中 没有使用最左前缀的字段 就不会使用索引

2.不能跨越索引列

3.索引进行模糊查询 范围查询 ，右边的所有列都无法使用索引优化

八、MySQL建立索引目的？

MySQL建立索引最简单的目的就是对数据库的访问会快一点。一个表，如果没有索引，数据量少点的时候你不会觉得数据库本身的的性能问题，但是随着数据量的显著增加，比如超过一万条记录之后，可能你就会遇到数据库操作的性能问题了，这个时候，你建立索引就会显著的改善数据库的写入性能。

九、mysql like 索引失效？

索引查询失效的几个情况：

1、like 以%开头，索引无效；当like前缀没有%，后缀有%时，索引有效。

2、or语句前后没有同时使用索引。当or左右查询字段只有一个是索引，该索引失效，只有当or左右查询字段均为索引时，才会生效。

3、组合索引，不是使用第一列索引，索引失效。

4、数据类型出现隐式转化。如varchar不加单引号的话可能会自动转换为int型，使索引无效，产生全表扫描。

5、在索引列上使用 IS NULL 或 IS NOT NULL操作。索引是不索引空值的，所以这样的操作不能使用索引，可以用其他的办法处理。

十、mysql索引底层原理？

一、定义

索引定义：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。本质：索引是数据结构。

二、B-Tree

m阶B-Tree满足以下条件：1、每个节点至多可以拥有m棵子树。2、根节点，只有至少有2个节点（要么极端情况，就是一棵树就一个根节点，单细胞生物，即是根，也是叶，也是树)。3、非根非叶的节点至少有的Ceil(m/2)个子树(Ceil表示向上取整，如5阶B树，每个节点至少有3个子树，也就是至少有3个叉)。4、非叶节点中的信息包括[n,A0,K1,A1,K2,A2,…,Kn,An]，，其中n表示该节点中保存的关键字个数，K为关键字且Ki<Ki+1，A为指向子树根节点的指针。5、从根到叶子的每一条路径都有相同的长度（叶子节点在相同的层）

B-Tree特性：

1、关键字集合分布在整颗树中；2、任何一个关键字出现且只出现在一个节点中；3、每个节点存储date和key；4、搜索有可能在非叶子节点结束；5、一个节点中的key从左到右非递减排列；6、所有叶节点具有相同的深度，等于树高h。

B-Tree上查找算法的伪代码如下：

三、B+Tree

B+Tree与B-Tree的差异在于：1、B+Tree非叶子节点不存储data，只存储key；2、所有的关键字全部存储在叶子节点上；3、每个叶子节点含有一个指向相邻叶子节点的指针，带顺序访问指针的B+树提高了区间查找能力；4、非叶子节点可以看成索引部分，节点中仅含有其子树（根节点）中的最大（或最小）关键字；

四、B/B+树索引的性能分析

依据：使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣主存和磁盘以页为单位交换数据，将一个节点的大小设为等于一个页，因此每个节点只需一次I/O就可以完全载入。根据B树的定义，可知检索一次最多需要访问h个节点渐进复杂度:O(h)=O(logdN) dmax=floor(pagesize/(keysize+datasize+pointsize))一般实际应用中，出度d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小（通常不超过3，3层可存大约一百万数据）B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O（根节点常驻内存）B+Tree内节点不含data域，因此出度d更大，则h更小，I/O次数少，效率更高，故B+Tree更适合外存索引。

五、MySQL索引实现1、MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址； MyISAM主索引和辅助索引在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复；

2、InnoDB的数据文件本身就是索引文件，叶节点包含了完整的数据记录，这种索引叫做聚集索引。因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键。 InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址； 辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录；

3、页分裂问题

如果主键是单调递增的，每条新记录会顺序插入到页，当页被插满后，继续插入到新的页；

如果写入是乱序的，InnoDB不得不频繁地做页分裂操作，以便为新的行分配空间。页分裂会导致移动大量数据，一次插入最少需要修改三个页而不是一个页。

如果频繁的页分裂，页会变得稀疏并被不规则地填充，所以最终数据会有碎片。

六、总结

了解不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助

1、为什么不建议使用过长的字段作为主键？

2、为什么选择自增字段作为主键？

3、为什么常更新是字段不建议建立索引？

4、为什么选择区分度高的列作为索引？区分度的公式是count(distinct col)/count(*)

5、尽可能的使用覆盖索引

七、优化LIMIT分页查询

SELECT * FROM table where condition LIMIT offset , rows ;上述SQL语句的实现机制是： 1、从“table”表中读取offset+rows行记录。 2、 抛弃前面的offset行记录，返回后面的rows行记录作为最终的结果。覆盖索引：select a.id, sid, parent_s_id from cashpool_account_relationship a join (select id from cashpool_account_relationship LIMIT 1000000,10)b on a.id = b.id;select id, sid, parent_s_id from cashpool_account_relationship where id >=(select id from cashpool_account_relationship LIMIT 1000000,1) LIMIT 10;

八、Q&A

1、InnoDB支持hash索引吗？--马欣InnoDB是支持hash索引的，不过其支持的hash索引是自适应的，InnoDB存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成hash索引，不能人为干预是否在一张表中生成hash索引。2、InnoDB主键索引的叶节点含完整的数据记录，那主键索引文件要比数据文件大吗？--徐财厚1）.在Innodb 引擎中，主键索引中的叶子结点包含记录数据，主键索引文件即为数据文件。2）.在 tables 表中统计的data_length数据为主键索引大小，index_length 为统计的这个表中所有辅助索引（二级索引）索引的大小。