只能在文本类型CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上创建全文索引。字段长度比较大时，如果创建普通索引，在进行like模糊查询时效率比较低，这时可以创建全文索引。 MyISAM和InnoDB中都可以使用全文索引。
国庆期间看了数据库的很多资料和书籍，这点我在总结的数据库文章里面也提过了，然后我发现我对索引的介绍不全，所以整理了一下自己的笔记，决定来个索引完整版，老规矩可能还是没我正常文章风格那么跳，但是干货一定也能让你有所收获。
左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找快速获取到相应数据。
在mysql中1075报错的原因是一个字段设置了自动递增，另外一个字段被设置为主键，发生冲突。
（下面这张图为计算机组成原理内容，每查询一次索引节点，都会进行一次磁盘IO读取，即要寻道和旋转）
英文原文：http://www.mysqltutorial.org/mysql-index/mysql-clustered-index/
MySQL是一个强大的关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量数据。在数据库中，主键约束是一项非常重要的概念，它有助于确保数据的完整性和唯一性。本文将详细介绍MySQL主键约束，包括什么是主键、为什么需要主键、如何创建主键以及主键的最佳实践。
比较规范的数据库表设计（包括我们公司）都会有一条不成文的规定，那就是给每张表一个自增主键。那么自增主键除了有数据的唯一性外，还有什么所用呢？为什么要有自增主键？
索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。
在探索数据库优化的广阔领域中，我们不可避免地会遇到一系列独特的概念和技术。其中之一就是MySQL的多范围读取(Multi-Range Read, MRR)。
在MySQL数据库中，主键自增是一种常见的技术，用于自动为表中的主键字段生成唯一的递增值。本文将深入讨论MySQL主键自增的原理、用途、使用方法，以及在实践中的注意事项和最佳实践。
对于这项规定，很多研发小伙伴不理解。本文就来深入简出地分析MySQL索引设计背后的数据结构和算法，从而可以帮你释疑如下问题：
(同时再次强调，这几篇关于MySQL的探究都是基于5.7版本，相关总结与结论不一定适用于其他版本)
使用工具查看叶子节点结构，下面是部分截图，剩下的部分都是 一样的 level 为0的数据页。
MyISAM的索引与行记录是分开存储的，叫做非聚集索引（UnClustered Index）。
Spring JDBC提供了对自增键及行集的支持，自增键对象让用户可以不依赖数据库的自增键，在应用层为新纪录提供主键。
在阿里巴巴的java开发手册有这么一条强制规定：超过三个表禁止join，需要join的字段，数据类型保持绝对一致，多表关联查询时，要保证被关联的字段需要有索引。
索引在关系型数据库中，是一种单独的、物理的对数据库表中的一列或者多列值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或者若干列值的集合，还有指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。 索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录重点页码快速找到所需要的内容，数据库使用索引以找到特定值，然后顺着指针找到包含该值的行，这样可以是对应于表的SQL语句执行得更快，可快速访问数据库表中的特定信息。
比如name字段中要让其用户名不重复，这就需要添加约束。或者必须注册的时候需要添加邮箱等
在创建表的时候，可以给表的字段添加相应的约束，添加约束的目的是为了保证表中数据的合法性、有效性、完整性。 常见的约束有哪些呢？
在mysql中，索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构，它是排好序的，独立于mysql表数据之外的。
mysql自增主键设置 在数据库应用中，经常希望在每次插入新纪录时，系统自动生成字段的主键值。可以通过为表主键添加AUTO_INCREMENT关键字来实现。 默认情况下，在MYSQL中AUTO_INCREMENT的初始值是1，每新增一条记录，字段值自动加1.一个表只能有一个字段属用AUTO_INCREMENT约束，且该字段必须为主键的一部分。AUTO_INCREMENT约束的字段可以是任何整数类型(TINTINT、SMALLINT、INT、BIGINT等) 设置表的属性值自动增加的语法规则如下: 字段名
可能会出现页分裂，原因是在索引中间插入了一条新的记录，如果数据是有序的话，便不会有这个问题，会追加到后面。
如果你的业务设计依赖于自增主键的连续性，这个设计假设自增主键是连续的。但实际上，这样的假设是错的，因为自增主键不能保证连续递增。
前阵子面试的时候，在第三面问到了MySQL索引相关的知识点，并且给出了一些SQL语句分析索引的执行情况。所以今天这篇文章给大家讲讲索引，结合一些案例分析一下一个SQL查询走索引时涉及到的最左前缀原则。
第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。
你一定看到过这样的例子，索引是什么，你要查字典，不可能从第一页翻到最后一页去查找，你会先查找拼音或者偏旁部首，然后直接跳转到对应的页小范围的一条一条查找，这样会快得多。
为什么InnoDB表必须有主键，并且推荐使用整型的自增主键？ （不推荐使用UUID作为主键，尽量用自增整型）
1. 答：对于这个问题，简短的回答是：任何一个被声明为 INTEGER PRIMARY KEY 的域都将是自动递增的。
数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。索引是对数据库表中一个或多个列（例如，User 表的 '姓名' 列）的值进行排序的结构。如果想按特定用户的姓名来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。
索引是存储引擎中一种用于快速找到数据的存储结构，他就像《新华字典》的目录，可以使我们查每个字的速度大大提升。
在这种建表语句中不用过度注重细节，只需要知道 id 是主键，并且在user_name建了一个非主键的索引就行了。
我们建索引的时候，有全文索引、主键索引、唯一性索引、普通索引等，前面两个好理解好区分，大家都知道啥时候用，后面两个该如何区分呢？唯一性索引和普通索引该如何选择呢？今天我们就来聊聊这个话题。
我们都知道当查询数据库变慢时，需要建索引去优化。但是只知道索引能优化显然是不够的，我们更应该知道索引的原理，因为不是加了索引就一定会提升性能。那么接下来就一起探索MYSQL索引的原理吧。
官方定义：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，即索引是数据结构。 其出现就是为了提高数据查询效率，就像书的目录。
当我们使用汉语字典查找某个字时，我们会先通过拼音目录查到那个字所在的页码，然后直接翻到字典的那一页，找到我们要查的字，通过拼音目录查找比我们拿起字典从头一页一页翻找要快的多，数据库索引也一样，索引就像书的目录，通过索引能极大提高数据查询的效率。
索引是一个排好序的数据结构，包含着对数据表里所有记录的引用指针，如下图所示。索引文件和数据文件一样都存储在磁盘中，数据库索引的目的是在检索数据库时，减少磁盘读取次数。
此小结与索引其实没有太多的关联，但是为了便于理解索引的内容，添加此小结作为铺垫知识。
在MySQL中，索引（index）也叫做“键（key）”，它是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。
在0和1的计算机世界里，开发者和程序员们为了提升系统运行速度、最大化释放服务器性能，也要面对各种各样的挑战，不断提出方案，展开实践，以突破瓶颈、解决难题。
左边子节点的数据小于父节点数据，右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引，查找索引为89的行元素，那么只需要查找两次，就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
《学习InnoDB:核心之旅》中，我介绍了innodb_diagrams项目来记录InnoDB的内部，它提供了这篇文章中用到的图表。(请注意，下面的每张图片都链接到同一张图片的更高分辨率版本。) 空间和每个页面的基本结构已经在InnoDB空间文件布局基础中描述过，现在我们将升入研究索引页面的物理结构，这将为逻辑或者更高级别之上对索引的讨论打下基础。
学习MySQL的知识，学习好索引是非常重要的，索引分类、索引如何正确添加、索引失效的场景、底层数据结构等问题是面试中必问的，就这些内容我们一起学习巩固下。
在 MySQL 官方提到，改善操作性能的最佳方法 SELECT 在查询中测试的一个或多个列上创建索引。索引条目的作用类似于指向表行的指针，从而使查询可以快速确定哪些行与WHERE子句中的条件匹配，并检索这些行的其他列值。所有MySQL数据类型都可以建立索引。
很多传统型的公司的数据量都比较小，并且没有DBA这个岗位去对你开发项目中的sql进行一个最终的审核，导致开发的时候写了一些慢sql，数据量小的时候可能还好，一旦数据量上来了，查询效能极低，并且请求次数过多的话很可能会因为这一个慢sql把你整个系统拖垮，不能正常对外提供服务
上一篇文章《MySQL索引那些事》主要讲了MySQL索引的底层原理，且对比了B+Tree作为索引底层数据结构相对于其他数据结构（二叉树、红黑树、B树）的优势，最后还通过图示的方式描述了索引的存储结构。但都是基于单值索引，由于文章篇幅原因也只是在文末略提了一下联合索引，并没有大篇幅的展开讨论，所以这篇文章就单独去讲一下联合索引在B+树上的存储结构。
我是林晓斌，今天作为【迪B课堂】的客串嘉宾来跟大家分享：当索引存储顺序和order by不一致，该怎么办？
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