如何高效地利用MySQL索引

1.为了有效地使用索引，我们首先要考虑如何正确构建索引。

（1）考虑对经常搜索的列（即WHERE子句中出现次数最多的列）添加索引，以加快搜索速度。

（3）在内连接中使用的列上添加索引最好在内连接中添加所有字段，因为MySQL优化器会自动选择连接顺序然后查找。
在使用时。
删除在这种情况下无用的索引。
增加财富。

查询一张表，大大减少了对数据表的需求，大大提高了性能。

(7)不应将索引添加到定义为文本、图像和位数据类型的列中。
这是因为这些列的数据量很大或值很少。

（8）当写性能远高于读性能时不该创建索引。
写入性能和读取性能是互斥的。
这是因为维护B+树的成本非常高，并且写入索引涉及页面分配等。

（9）哪个子句的AND方法中经常出现多个索引字段？单字段查询很少或没有？如果是，则可以构建复合索引，否则考虑单字段索引。
这还是说明在查询性能满意的前提下，索引越少越好。

（10）如果复合索引包含的字段超过3个，请仔细考虑重要性，考虑减少复合字段的数量。

(11)在用于组的列上添加索引，以避免使用临时表。

（12）对于char、varchar等长字符列，由于字符串比较比较耗时，可以考虑使用前缀索引来减少索引的长度，或者创建自定义哈希指数。
，将字符串转换为整数，然后使用该整数作为索引，并使用字符串值作为过滤条件。

创建索引时，我们可以根据以下原则进行简单的判断：索引是否将相关记录分组在一起，从不减少磁盘I/O，并加快搜索速度？索引中信息分布的顺序该序列是否与所需数据的顺序一致，从而消除了服务器层的排序？索引中的列是否包含查询中查找覆盖索引所需的所有列？这些条件是分层的，越齐全越好。

2.索引已经建立好了，我们还需要正确使用它们：

、<等，总之，如果结果集太大（（条件是宽选择时也是如此）通常会导致引擎不使用索引而是执行全扫描。
因为如果使用索引，会导致大量的随机I/O，这对于损失来说并不好。
用过。

(3)当使用LIKE且前面有通配符时，不能使用索引。

（4）如果左边的列没有用于联合索引（a,b,c），则一般不使用该索引。
然而，例如统计操作次数(*)>xxx可以使用该公共索引。
最重要的是，统计操作不会返回，索引也不需要完全排序。
过滤条件存储中的数据在引擎中进行过滤。

(6)如果条件是“in”或“if”，则OR使用的每个字段都必须有索引，否则可以不使用索引。

【Mysql】Mysql中索引类型有哪些

在MySQL中，索引的类型主要分为以下几种：

1、普通索引：适合where、orderby和groupby，单字段索引加快查询速度，但创建时会降低效率并更新.2、唯一索引：保证字段数据唯一，可以有多个空值。
创建时需要注意影响效率的查询顺序。
3、主键索引：一种特殊的唯一索引。
一张表只能有一个，不能为空。
它通常是在创建表时创建的。
4.组合索引：多个字段的组合。
查询时必须使用索引的第一个字段，遵循最左前缀原则。
5.全文索引：用于全文检索，与matchagainst结合，适合文本数据，但处理大数据时需要谨慎。

但是，使用索引时也有一些缺点和注意事项：

1．索引增加了数据更新的复杂性并影响写入速度。
2、索引占用磁盘空间，过多或复杂的索引可能会导致磁盘空间消耗较大。
3.索引中空值无效。
设计时避免使用默认值null。
4、选择性高的短索引可以提高效率并节省空间。
5.排序操作不得使用索引，尽量避免或使用复合索引。
6.类似操作要小心。
使用索引进行完全匹配。
通配符可能会导致索引失败。
7.避免对列进行操作或使用notin和<>以避免索引失败。

关于mysql建立索引需要注意的几点事项

1.索引不存储空值。
更准确地说，单列索引不存储空值，复合索引不存储所有空值。
索引不能存储Null，因此当对该列应用isnull条件时，由于索引上没有Null值，因此无法使用该索引，只能在表中进行解析。
为什么索引列不能存储空值？创建索引列值不可避免地涉及到大量的比较操作。
关于Null值的事情是，涉及的大部分操作都是null。
在这种情况下，null实际上无法参与索引创建过程。
也就是说，空值不会像其他值一样出现在索引树的叶子节点上。
2.不适合键值较少的列（重复数据较多的列）。
如果TYPE索引列有5个键值，有10000个数据项，那么WHERETYPE=1将访问表中2000个数据块。
除了访问索引块之外，还必须访问总共200多个数据块。
如果进行全表扫描，设每个数据块有10个数据元素，那么只需要访问1000个数据块。
由于全表扫描访问的数据块较少，所以肯定不会使用索引。
3.如果存在代码值为“AAA”、“AAB”、“BAA”、“BAB”这样的列，模糊top查询不能使用索引（like“%XX”或like“%XX%”）。
，如果源代码中像条件‘%AB’怎么办，因为前面比较模糊，所以无法使用索引顺序，必须一一查找，看是否满足条件。
这将导致全索引扫描或全表扫描。
如果是代码类似“A%”的情况，可以在CODE中找到以A开头的CODE位置。
当遇到B开头的数据时，可以停止搜索，因为后面的数据应该不符合要求。
。
这样您就可以利用索引。
4.MySQL主要提供两种类型的索引：B-Tree索引和Hash索引。
B树索引具有范围搜索和前缀搜索功能。
对于具有N个节点的B树，检索记录的复杂度为O(LogN)。
相当于二分查找。
哈希索引只能进行等值搜索，但无论哈希表的大小如何，搜索复杂度都是O(1)。
显然，如果值差异较大并且以搜索相等值（=、<、>、in）为主要目标，则哈希索引是更高效的选择，其搜索复杂度为O(1)。
如果值的差异比较小并且范围搜索是主要目标，那么B树是更好的选择，因为它支持范围搜索。