mysql怎么设计索引

1.添加PRIMARY KEY（主键索引）

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mysqlALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` )

2.添加UNIQUE(唯一索引)

mysqlALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (

`column`

)

3.添加INDEX(普通索引)

mysqlALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )

4.添加FULLTEXT(全文索引)

mysqlALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`)

5.添加多列索引

mysqlALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )

mysql如何建立索引

我们可以通过查看索引的属性来判断创建索引的方法。

查看索引的语法格式如下：

SHOW INDEX FROM 表名 [ FROM 数据库名]

语法说明如下：

表名：指定需要查看索引的数据表名。

数据库名：指定需要查看索引的数据表所在的数据库，可省略。比如，SHOW INDEX FROM student FROM test; 语句表示查看 test 数据库中 student 数据表的索引。

示例

使用 SHOW INDEX 语句查看《MySQL创建索引》一节中 tb_stu_info2 数据表的索引信息，SQL 语句和运行结果如下所示。

mysql SHOW INDEX FROM tb_stu_info2\G

1. row

Table: tb_stu_info2

Non_unique: 0

Key_name: height

Seq_in_index: 1

Column_name: height

Collation: A

Cardinality: 0

Sub_part: NULL

Packed: NULL

Null: YES

Index_type: BTREE

Comment:

Index_comment:

1 row in set (0.03 sec)

其中各主要参数说明如下：

参数 说明

Table 表示创建索引的数据表名，这里是 tb_stu_info2 数据表。

Non_unique 表示该索引是否是唯一索引。若不是唯一索引，则该列的值为 1；若是唯一索引，则该列的值为 0。

Key_name 表示索引的名称。

Seq_in_index 表示该列在索引中的位置，如果索引是单列的，则该列的值为 1；如果索引是组合索引，则该列的值为每列在索引定义中的顺序。

Column_name 表示定义索引的列字段。

Collation 表示列以何种顺序存储在索引中。在 MySQL 中，升序显示值“A”（升序），若显示为 NULL，则表示无分类。

Cardinality 索引中唯一值数目的估计值。基数根据被存储为整数的统计数据计数，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 表示列中被编入索引的字符的数量。若列只是部分被编入索引，则该列的值为被编入索引的字符的数目；若整列被编入索引，则该列的值为 NULL。

Packed 指示关键字如何被压缩。若没有被压缩，值为 NULL。

Null 用于显示索引列中是否包含 NULL。若列含有 NULL，该列的值为 YES。若没有，则该列的值为 NO。

Index_type 显示索引使用的类型和方法（BTREE、FULLTEXT、HASH、RTREE）。

Comment 显示评注。

mysql索引是如何实现的

索引的创建很简单，可以网上查下相关信息，在这里只是说下索引需要注意的地方，索引分为很多不同的类型，一般咱们说的是B_Tree索引，这里就只说B_Tree，如果是哈希索引，可以网上找相关资料。

.B_Tree适用于：

1.全值匹配

全值匹配是指和索引中的所有列进行匹配。

2.匹配最左前缀

匹配左左前缀即只使用索引的第一列

3.匹配列前缀

匹配某一列开头部分（指的第一列）。

4.匹配范围值

5.精确匹配某一列并范围匹配另一列

6.只访问索引的查询

只需访问索引，无需访问数据行。

.B_Tree限制

1.如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。

2.不能跳过索引中的列。

3.如果查询中有某个列的范围查询，则其右边左右列无法使用索引优化查找。

MySQL 索引是怎么实现的？

索引是满足某种特定查找算法的数据结构，而这些数据结构会以某种方式指向数据，从而实现高效查找数据。

具体来说 MySQL 中的索引，不同的数据引擎实现有所不同，但目前主流的数据库引擎的索引都是 B+ 树实现的，B+ 树的搜索效率，可以到达二分法的性能，找到数据区域之后就找到了完整的数据结构了，所有索引的性能也是更好的。

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