今天给大家带来MySQL索引相关核心知识。对MySQL索引的理解甚至比你掌握SQL优化还重要，索引是优化SQL的前提和基础，我们一步步来先打好地基。
主表中的外键是另一张表的主键。 候选键：除了主键以外的都是候选键。 要想能快速查找某一条你想要的数据，必须要要创建主键（一般在开始创建表的时候就会设置）。
在我们日常使用数据库的时候，肯定避免不了对数据库的优化。那么对数据库的优化又少了不索引的知识。
总所周知，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快。而支撑这一快速的背后就是索引；MySQL索引问题也是大家经常遇到的面试题模块，想想自己也没有去系统地总结过索引，所以记录这篇文章来讲下索引。下面还是按照索引是什么->索引分类->各类索引的创建及使用->索引的特点->使用索引的注意事项来写。
索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，比如当我们要查 “mysql” 这个单词，我们肯定需要定位到 ‘m’ 字母，然后从下往下找到 ‘y’ 字母，再找到剩下的 “sql”。如果没有索引，那么我们可能需要把所有单词看一遍才能找到想要的。
①普通索引：这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：
索引是数据库中用于提高查询效率的重要机制。在数据库系统中，索引类似于书籍的目录，它可以帮助数据库系统快速地找到特定数据的位置，从而加快查询速度。通过合理地创建和管理索引，可以显著提升数据库的性能，提高数据检索的效率，降低系统的资源消耗。
在日常开发中，我们经常会发现，Mysql中一些逻辑上一样的sql,往往性能差异很大，至于为什么会发生这样的问题，今天我们就看看几个常见的案例
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
索引是对数据库表中的一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可以提高数据库中特定数据的查询速度。
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，索引就相当于目录。当你在用新华字典时，帮你把目录撕掉了，你查询某个字开头的成语只能从第一页翻到第一千页。累！把目录还给你，则能快速定位！
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mysql进阶(二十六)MySQL 索引类型（初学者必看）[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是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，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。
最常见的B-Tree索引，按照顺序存储数据，所以MYSQL可以用来做order by和group by操作。因为数据是有序的，所以B-Tree也就会将相关的列值存储在一起。最后，因为索引中存储了实际的列值，所以某些查询只使用索引就能够完成全部查询。 总结下来索引有如下三个优点：
在数据查询中，大多数情况都需要使用索引来加速数据的查找，而索引本身是一种数据存储的结构，通过特殊的数据的存储结果来对应数据的访问的算法，本身索引的高效率 = 算法 + 数据存储的方法 ， 缺一不可，所以不同的索引页需要不同的数据存储的组织方式，这里统称为索引的类型。
不使用索引，MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大，查询数据所花费的时间就越多，如果表中查询的列有一个索引，MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件，而不必查看所有数据，那么将会节省很大一部分时间。
索引是通过某种算法，构建出一个数据模型，用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索
MySQL一直是面试中的热点问题，也难道了很多的面试者。其实MySQL没那么难，只是大家没有系统化、实战性的过去学习、总结。同时很多开发者在实际的开发过程中也很少去接触一些偏向底层的知识。
MySQL是一种结构化查询语言，用于管理关系型数据库系统。在大型数据库中，索引是优化数据访问和查询速度的重要工具。本文将围绕MySQL索引优化模块，介绍索引结构、索引建立依据以及索引最终效果等方面的内容。
索引在数据库中可以说是相当重要的一块知识点了，也是面试经常被问的，这篇文章就总结一下索引相关的知识点，包括索引的底层实现原理，索引的分类，最左匹配原则等。
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在MySQL中使用较多的索引有Hash索引，B+树索引等，而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为：B+树索引。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。
之前的一篇《MySQL索引底层数据结构及原理深入分析》很受读者欢迎，成功地帮大家揭开了索引的神秘面纱，有读者留言说分不清各种索引的概念，希望能讲一下。确实，数据库中索引种类很多，如聚集索引、复合索引、二级索引、唯一索引...你是不是也搞得不是太清楚，那么今天就带大家一起看下索引的分类及相关概念。
作者：junshili 一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。 Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。 我们知道，索引的作用是做数据的快速检索，而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择，实现各种数据快速检索。在数据库中，高效的查找算法是非常重要的，因为数据库中存储了大量数据，一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表，如果 Mys
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。
使用 SHOW INDEX 命令来列出表中的相关的索引信息。可以通过添加\G来格式化输出信息
索引分类 从数据结构角度可分为B+树索引、哈希索引、以及全文（FULLTEXT）索引（现在MyISAM和InnoDB引擎都支持）和R-Tree索引（用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引）；
索引在数据库中的作用是快速找出某个列中一个特定值的行，不使用索引的话，MySQL必须从第一条记录遍历到相关行，表越大，花费的时间越多，但是如果有索引，就能快速的到达某个位置去搜索数据文件，索引对于优化数据库查询速度有着不可替代的作用，本文主要给大家讲解一下MySQL数据库中，索引的优缺点，分类以及设计原则。
索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面介绍几种常见的MySQL索引类型。 在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表： CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL ); 我们随机向里面插入了10000条记录，其中有一条：5555, admin。 在查找username="admin"的记录 SELECT *
MySQL索引是一种用于提高数据库性能的数据结构，可在数据表中快速查找指定数据，特别是在处理大量数据的情况下可以提高查询效率。索引通常是在数据库表中的一列或多列上创建的，它们是通过将数据表中的数据进行排序和组织来加速查询过程的。在本文中，我们将深入探讨Mysql索引的知识，包括什么是索引、索引的分类、索引的优化、索引的建立、索引的删除等。
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。在表中建立索引，然后在索引中找到符合查询条件的索引值，最后通过保存在索引中的ROWID（相当于页码）快速找到表中对应的记录。索引的建立是表中比较有指向性的字段，相当于目录，比如说行政区域代码，同一个地域的行政区域代码都是相同的，那么给这一列加上索引，避免让它重复扫描，从而达到优化的目的！
最近频繁出现慢SQL导致系统性能问题，于是决定针对索引进行一些优化。一些表结构本身已经有了不少索引，如果再继续添加索引，势必会影响到插入数据的性能。那么，是否可以使用组合索引来达到目的呢？这篇文章咱们来一探究竟。
数据库的索引是经在项目中常常使用到的，但索引是吧双刃剑，提高了查询但是也拖慢了修改的速度。
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引是在存储引擎中实现的，所以每种存储引擎中的索引都不一样。如MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTree索引；MEMORY储存引擎可以支持HASH和BTREE索引。
在web开发中，业务模版，业务逻辑（包括缓存、连接池）和数据库这三个部分，数据库在其中负责执行SQL查询并返回查询结果，是影响网站速度最重要的性能瓶颈。本文主要针对Mysql数据库，在淘宝的去IOE（I 代表IBM的缩写，即去IBM的存储设备和小型机；O是代表Oracle的缩写，去Oracle数据库，采用Mysql和Hadoop代替；E是代表EMC2，去EMC2的设备性，用PC server代替EMC2）,大量使用Mysql集群！而优化数据的重要一步就是索引的建立，对于Mysql出现的慢查询，可以用索引提升查询速度。索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引，Mysql将全表扫描，从第一条记录开始，然后读完整个表直到找出相关的行。
对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据就是瓶颈，而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据，没有索引查询会变的非常缓慢。
聚簇索引是将表的数据按照索引顺序存储在磁盘上，聚簇索引的叶子节点直接存储了实际的数据行，而不是指向数据的指针。所以在查询的时候减少了磁盘的随机读取，无需进行多次磁盘I/O效率很高。
之前有过一次面试，关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤，立志要总结一番，然后一直没有时间（其实是懒……），准备好了吗？
继我的上篇博客：Oracle索引知识学习笔记，再记录一篇MySQL的索引知识学习笔记，本博客是我在学习尚硅谷的学习教程后，做的笔记，当然我不是为了所谓宣传，仅仅是学习记录的笔记。本来可以不分享出来，不过，分享出来的笔记不仅可以给网上的学习者参考学习，同时写在csdn比较方便，可以支持图片上传，也方便自己以后查找复习
索引最左前缀原则是指，对于多列索引，MySQL会优先使用最左边的列进行查询。如果在查询中使用了多个列作为过滤条件，则Mysql会尽量使用最左边的列来进行过滤。
看完上一个章节，相信你已经充分的掌握了数据库事务的一些事情，猿人工厂君也知道，内容对于新手而言，理解起来还是比较很吃力的，文中提到的原理和内容，有兴趣的可以和我一起探讨，猿人工厂君就不一一赘述了。今天我们继续讨论和数据库有关的事情。
熟悉 MySQL 的同学一定都知道，MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好。MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤，对这个过程不了解的同学可以先行阅读一下《MySQL复杂where条件分析》。
索引的作用类似于字典前面的拼音，笔画。拼音的顺序是固定的，在不知道一个字怎么写时，可以快速根据拼音来找到对应的字。看到一个字不知道怎么读时，通过前面的笔画，也可以快速找到对应的字。通过拼音或笔画找到一个字，与在一整本字典中找到一个字，这两种方式的速度差距是非常明显的。
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