MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，B+Tree索引，哈希索引，全文索引等等，
作者：刘晨，网名 bisal ，具有十年以上的应用运维工作经验，目前主要从事数据库应用研发能力提升和技术管理相关的工作，Oracle ACE（Alumni），腾讯云TVP，拥有 Oracle OCM & OCP 、EXIN DevOps Master 、SCJP 等国际认证，国内首批 Oracle YEP 成员，OCMU 成员，《DevOps 最佳实践》中文译者之一，CSDN & ITPub 专家博主，公众号”bisal的个人杂货铺”，长期坚持分享技术文章，多次在线上和线下分享技术主题。
MySQL索引（index）: 是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,所以索引的本质就是数据结构!
所有MySQL 列类型都可以被索引，是提高select查询性能的最佳方法。 根据存储引擎可以定义每个表的最大索引数和最大索引长度，每种引擎对每个表至少支持16个索引，总索引长度至少为256字节。
本篇，我们介绍一个对于大型或高并发数据库影响非常有大的知识 —— 索引。了解它是如何工作的以及它为何能提升性能。 点击下载创建本章所用数据库脚本。
说到索引，很多人都知道“索引是一个排序的列表，在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址，在数据十分庞大的时候，索引可以大大加快查询的速度，这是因为使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据，而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据。”
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。
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MySQL的索引是一种数据结构，它可以帮助数据库系统更有效地检索数据。通过创建索引，可以显著提高查询性能，特别是对于大型数据集。索引的工作方式类似于书籍的目录：而不是搜索整个数据库来找到特定的信息，数据库系统可以使用索引直接定位到存储所需数据的位置。
通常在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构。因此可以对B+Tree进行两种查找运算：
索引是一种用于快速定位和访问数据的数据结构。在计算机科学中，索引通常是一种按照特定方式组织的数据结构，它可以加快在大型数据集中查找数据的速度。索引可以根据不同的属性进行排序，例如字母顺序、数字顺序或时间顺序等。通过使用索引，可以在数据集中快速定位特定的数据，避免了对整个数据集进行搜索的时间和资源浪费。常见的索引类型包括哈希索引、B树和B+树等。
它是一种特殊的唯一索引，（设置了主键底层就自动设置）了，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。
索引的概念基本所有人都会遇到过，就算没有了解过数据库中的索引，在生活中也不可避免的接触到。比方说书籍的目录，字典的查询页，图书馆的科目检索等等。其实这些都是一种索引，并且所起到的作用大同小异。
前一段时间修改数据表时，给一个表添加一个datetime字段，当时遇到了一个问题：我是否需要给该datetime字段上加索引呢？如果不给该字段加索引，当where语句中使用该字段时，会不会扫全表呢？如果给其加了索引，那么势必会带来一些开销，假如这个索引用不到的话，给其加了索引岂不是画蛇添足了呢？
前一阵子，又跑出去搞了一场面试，心态算是崩了，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？
中括号中的这三个关键字表示创建的索引类型，它们分别表示唯一索引、全文索引、空间索引三种不同的索引类型。如果我们不指定任何关键字，则默认为普通索引。
· Table 表的名称。 · Non_unique 如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。 · Key_name 索引的名称。 · Seq_in_index 索引中的列序列号，从1开始。 · Column_name 列名称。 · Collation 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。 · Cardinality 索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，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 如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。 · Packed 指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。 · Null 如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。 · Index_type 用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。 · Comment
在 MySQL 中，基本上每个表都会有索引，有时候也需要根据不同的业务场景添加不同的索引。索引的建立对于数据库高效运行是很重要的，本篇文章将介绍下创建索引相关知识及注意事项。
当db的量达到一定数量级之后，每次进行全表扫描效率就会很低，因此一个常见的方案是建立一些必要的索引作为优化手段，那么问题就来了：
每个表有且一定会有一个聚集索引，整个表的数据存储在聚集索引中，mysql索引是采用B+树结构保存在文件中，叶子节点存储主键的值以及对应记录的数据，非叶子节点不存储记录的数据，只存储主键的值。当表中未指定主键时，mysql内部会自动给每条记录添加一个隐藏的rowid字段（默认4个字节）作为主键，用rowid构建聚集索引。
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
假设我们有一张数据表 employee(员工表)，该表有三个字段（列）,分别是name、age 和address。假设表employee有上万行数据(这公司还真大），现在需要从这个表中查找出所有名字是‘ZhangSan’的雇员信息，你会快速的写出SQL语句：
OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后，您可能会发现数据文件尺寸并没有减小。这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致。OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化。如果已经删除了表的一大部分数据，或者如果已经对含有可变长度行的表（含有 VARCHAR 、 BLOB 或 TEXT 列的表）进行了很多更改，就应该使用 OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化。这个命令可以将表中的空间碎片进行合并，并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费 。OPTIMIZE TABLE 命令只对 MyISAM 、 BDB 和 InnoDB 表起作用 。表优化的工作可以每周或者每月定期执行，对提高表的访问效率有一定的好处，但是需要注意的是，优化表期间会锁定表，所以一定要安排在空闲时段进行。
mysql索引_效率测试(包含测试sql脚本300万条数据)，可用作教学案例。_红目香薰-CSDN博客
MySQL中90%的慢Sql都可以通过索引来得到优化，为什么索引可以使Sql变的更快，我们需要先了解下MySQL InnoDB都有哪些索引。
作为开发人员，数据库的索引是我们再熟悉不过的了。那么实话真的会了吗，在项目开发中随便定义一个int、varchar后边跟个primary key或者加个index就好了么？考虑到这些咋还真的需要看看专业的人都是怎么做的。
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日常开发中，我们在创建mysql索引的时候经常有两种选择，BTREE和HASH,但其实很多同学不清楚到底BTREE和HASH有什么区别，当然如果不深入去了解很多觉得差不多，其实这个差别还是挺大的。如下表格。
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行,如果不使用索引MySQL必须从第l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越多,如果表中查询的列有一个索引,MySQL能快速到达某个位置去搜寻数据文件,而不必查看所有数据.
使用过Oracle、SQLServer数据库的降序索引的同学，可能在使用MySQL8.0之前版本时有个疑惑，明明我已经创建了将需要索引，但是为何执行时走不了索引或者效果不理想？
前几篇文章介绍了mysql的底层数据结构和mysql优化的神器explain。 BAT大厂都会问的MySQL底层数据结构 一线互联网公司必问的MySql优化神器 后台有些朋友说小强只介绍概念，平时使用还是一脸懵，强烈要求小强来一篇实战sql优化，经过周末两天的整理和总结，sql优化实战新鲜出炉， 大家平时学习和工作中，遇到的99% 的sql优化都会介绍到，介于篇幅过长，分成3篇文章哈。
如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列，如果跳跃某一列，索引将部分失效（后面的字段索引失效）
很早的一篇文字, 今天遇到了问题,开发问我怎么解决, 又翻出来, PG 的优越性比 ORACLE SQL SERVER MYSQL 高明的地方,就体现在下方的文字
Mysql系列的目标是：通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。
非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树（简单说， 左边比自己小，右边比自己大）
在开始讲这一小节之前，我们先来看一下在数据库没有加索引的情况下，SQL中的where字句是如何查找目标记录的。
如果有多条数据需要同时插入，不要每次插入一条，然后分多次插入，因为每执行一次插入的操作，都要进行数据库的连接，多个操作就会连接多次，而一次批量操作只需要连接1次
" 又要开始新项目了，一顿操作猛如虎，梳理流程加画图。这不，开始对流程及表结构了。
今天是《MySQL核心知识》专栏的第8章，今天为大家系统的讲讲MySQL中的索引技术，希望通过本章节的学习，小伙伴们能够举一反三，彻底掌握MySQL中的索引技术。好了，开始今天的正题吧。
网上其实已经有非常多的文章都很详细的介绍了 explain 的使用，这篇文章将实例和原理结合起来，尽量让你有更好的理解，相信我，认真看完你应该会有特别的收获。
索引依托于存储引擎的实现，因此，每种存储引擎的索引都不一定完全相同，并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。大多数存储引擎有更高的额限制。
MySQL官方对索引的定义为：索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护者满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。如下面的==示意图==所示 :
今天我们来说一下我们的mysql，个人认为现在的mysql能做到很好的优化处理，不比收费的oracle差，而且mysql确实好用。
最近生产爆出一条慢sql，原因是用了or和!=，导致索引失效。于是，总结了索引失效的十大杂症，希望对大家有帮助，加油。
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