mysql索引是什么

MySQL索引是什么

那天在咖啡馆，我手边的笔记本上记录了这样一个场景：一家电商网站的商品表里，有几十万条记录，每次用户搜索商品时，都需要遍历整个表，效率极低。
后来，开发团队在商品名称和价格上创建了索引，结果查询速度提升了十倍。
我就在想，这其中的道理，其实跟我们在生活中找东西很相似。

比如说，你去图书馆找一本书，如果没有目录，你可能得翻遍整个书架。
但如果有了目录，你只需要找到对应的那一页，速度就快多了。
MySQL的索引，就像是书的目录，它帮助数据库快速找到所需的数据，避免了一次又一次的全面扫描。

再比如，我有个朋友是摄影师，他有一堆照片，想要快速找到某个拍摄地点的照片，如果全部打开看，那得花多少时间？但如果他事先给照片按照地点分类，再配上关键词索引，那查找速度就快多了。

所以，无论是图书馆找书，还是摄影师找照片，抑或是电商网站的商品搜索，索引都起到了加速查找的作用。
它让大数据时代的信息检索变得更加高效。
不过，索引也有它的代价，比如会增加存储空间，降低写入效率。
所以在使用索引时，也要讲究策略，不能盲目地创建。
就像我们在生活中找东西，也要根据实际情况，选择最合适的方法。

mysql主键和索引的区别是什么

哎呦，说到主键和索引，这俩玩意儿啊，区别可大了去了。
首先啊，主键啊，就相当于一个人的身份证号码，独一无二，一个表里只能有一个，还得是实实在在的，不能空着。
它啊，主要是为了保证数据的完整性，防止重复，还能让其他表通过它来关联数据。
那索引呢，就像是图书馆里的目录，让你能快速找到一本书，它主要是为了提高查询速度，让数据库能更快地找到你想要的数据。

再来说说它们的不同点，第一个啊，主键必须唯一，不能有重复，而索引呢，可以重复，不过得是唯一索引才行。
第二个啊，主键不能有空值，而索引可以，除非是唯一索引或者主键索引。
第三个啊，主键是逻辑上的，它不直接在磁盘上占地方，而索引是实实在在的，它在磁盘上占空间，还可能影响写数据的时候的速度。

第四个啊，主键是自动生成的，你不用管，数据库会帮你处理，而索引是手动创建的，你可以根据需要来创建。
最后一个啊，主键自带一个唯一索引，但是索引可以独立于主键存在。

总的来说啊，主键是保证数据不重复，索引是提高查询速度。
设计数据库的时候，得好好想想怎么用它们，别弄太多索引，不然写数据的时候可就慢了。
哎，这俩东西啊，用得好，能让你数据库飞起来，用得不好，可就麻烦了。

MySQL的索引类型及特点是什么

跟你说个事儿，去年我帮老家一个搞电商的老板整数据库，这货MySQL的坑真是多，索引这块儿尤其得小心。
听我给你掰扯掰扯，我亲眼见过不少因为索引搞砸了的烂摊子。

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B-Tree索引 这玩意儿最常见，InnoDB默认的就是它。
去年在苏州，有个客户仓库表一千万条数据，老板非要查"订单号像'ABC%'的订单"。
我一看，他用的字段是联合索引(订单号, 下单时间)，但他直接WHERE 下单时间 LIKE '2 02 3 %'。
好家伙，索引直接废了，全表扫描是跑不掉的。
这就是典型的最左前缀原则坑，必须从左往右查，不能跳着来。
后来我教他改了WHERE 订单号 LIKE 'ABC%'，瞬间快了十倍。
这教训，记住了啊。

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B+Tree索引 比B-Tree多一层叶子节点的链表，所以范围查更快。
今年北京一个做外卖的，用户表加了B+Tree索引在手机号上，查"尾号是8 8 8 的用户"。
结果发现查起来特别慢，我查了日志，原来他是用WHERE 手机号 LIKE '%8 8 8 '，这又是个全键值的活儿，非得从左到右扫。
后来改成WHERE 手机号 >= '1 '8 8 8 ' AND 手机号 < '2 '000'，直接秒出结果。
B+Tree的磁盘I/O优化真不是吹的。

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Hash索引 这个最毒，InnoDB现在好像得自适应着用。
前年杭州有个做社交的，查用户"ID是1 2 3 4 5 6 的私信"。
他非要用Hash索引，结果数据量一上来，哈希冲突直接卡死，CPU飙到3 00%。
我告诉他，精确匹配用Hash是快，但非得整这么个结构，当数据量过万的时候，还不如B-Tree。
后来他改成B-Tree，加了个缓存层，问题没了。
Hash就适合那种等值查询极快的活儿，别瞎用。

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全文索引 这个最特殊，搞文本搜索的。
去年在成都，有个做新闻的，查文章"包含'人工智能'的"。
老板一开始想用B-Tree，我直接说"你傻不傻，全文索引啊"。
结果他愣是没整明白，硬是用了B-Tree，查个关键词扫全表，慢得像狗。
后来加上FULLTEXT索引，用MATCH(title) AGAINST('人工智能')，秒查。
这玩意儿三种匹配模式（自然语言、布尔、查询扩展）特别好用，但别拿它当普通索引使。

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R-Tree索引 空间数据专用，我碰得少，不敢乱讲。
见过一次，有个做地产的，查"在XX区盖的房子"。
用的就是R-Tree，范围查MBRContains是真快，比全文索引还精准。
但这个玩意儿用的人少，搞开发得看业务场景。
去年深圳有个GIS项目，客户非要加这个，结果数据量一上来，树层数太高，反而卡了。
所以，空间数据优化是真牛，但别为了用而用。

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总结 索引这东西，得看场景。

去年苏州那个电商，B-Tree最左原则救了他。

北京外卖那个，B+Tree范围查让他省了钱。

杭州社交那个，Hash索引冲突坑死他。

成都新闻那个，全文索引差点被开除。

深圳GIS那个，R-Tree用着费劲。

记住，别啥索引都加，查得快比啥都强。
我建议你，先跑跑业务场景，再决定加啥索引。
实在不行，抓个晚上跑跑EXPLAIN，比听我扯淡强。

MySQL索引怎么用？秒懂只需四个点！

这就是坑：不要在索引列上使用函数或计算，如WHERE YEAR(date_column)=2 02 3 ，会导致索引失效。

别信：索引并非越多越好，每个额外索引都会增加写操作开销。

别这么干：避免创建复合索引时，列的顺序不遵循查询条件使用顺序。