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mysql 一张表几个索引

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不清楚:什么是分组字段,什么是排序字段,为什么两个表的连接字段应该创建索引
能通俗的各个解释一下吗 , Attempt to insert duplicate key row in object 't_man_worker' with unique index 'uk_man_worker ...

mysql有几种索引类型?使用索引时都有那些地方要注意?sql优化原则是什么?:

mysql的索引类型及使用索引时的注意事项有:

一、普通索引。这是最基本的索引,它没有任何限制。它有以下几种创建方式:

1、创建索引

代码如下:

CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));

如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length,下同。

2、修改表结构

代码如下:

ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length)) -- 创建表的时候直接指定

CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT NULL,   INDEX [indexName] (username(length))   ); 

-- 删除索引的语法:

DROP INDEX [indexName] ON mytable;

二、唯一索引。它与前面的普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式:

代码如下:

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))
-- 修改表结构
ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))
-- 创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT NULL,   UNIQUE [indexName] (username(length))   );

三、主键索引。它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引:

代码如下:

CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT NULL,   PRIMARY KEY(ID)   );

当然也可以用 ALTER 命令。记住:一个表只能有一个主键。

四、组合索引。为了形象地对比单列索引和组合索引,为表添加多个字段:

代码如下:

CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT NULL,   city VARCHAR(50) NOT NULL,   age INT NOT NULL  ); 

为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里:

代码如下:

ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age);[code]
建表时,usernname长度为 16,这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10,这样会加速索引查询速度,还会减少索引文件的大小,提高INSERT的更新速度。

如果分别在 usernname,city,age上建立单列索引,让该表有3个单列索引,查询时和上述的组合索引效率也会大不一样,远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引,但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。

建立这样的组合索引,其实是相当于分别建立了下面三组组合索引:usernname,city,age   usernname,city   usernname  为什么没有 city,age这样的组合索引呢?这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引,下面的几个SQL就会用到这个组合索引:

[code]
SELECT * FROM mytable WHREE username="admin" AND city="郑州"  SELECT * FROM mytable WHREE username="admin"

网上都这样说mysql的索引原则:分组字段或者排序字段应该创建索引,两个表的连接字段应该创建索引: 分组字段:查询的时候grouo by后面的字段就是分组字段

排序字段:查询的时候order by后面的字段就是分组字段

两个表的连接字段也就是外键,当每个表的数据都很多时,查询时连接起来的表就很大,这个时候为这个外键增加一个索引能大大缩短查询时间

同理前两种情况也是为了在大表查询的时候缩短时间

ps:为什么增加索引能减少查询时间呢?因为没有索引的话查询的时候只能一行数据一行数据的遍历,而有了索引就相当于为数据集建立了一个B+树或者B-树(一种数据结构),能大大减少查询中遍历数据集时的循环次数。B+和B-树过于复杂,不在祥述,可以自行百度。总之,索引简而言之就是以存储空间换时间。当数据太多,能够显著的减少查询的时间,这个时候耗费一点空间建立索引还是很值得的。

mysql有几种索引类型?使用索引时都有那些地方要注意?sql优化原则: MySQL索引类型包括:
一、普通索引
这是最基本的索引,它没有任何限制。有以下几种创建方式:
1.创建索引
代码如下:

CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));
如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length,下同。

2.修改表结构

代码如下:
ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length)) -- 创建表的时候直接指定。
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) );

-- 删除索引的语法:
DROP INDEX [indexName] ON mytable;

二、唯一索引
它与前面的普通索引类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式:

代码如下:
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))
-- 修改表结构
ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))
-- 创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );

三、主键索引
它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引:

代码如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) );

当然也可以用 ALTER 命令。记住:一个表只能有一个主键。
四、组合索引
为了形象地对比单列索引和组合索引,为表添加多个字段:

代码如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );

为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。
二:使用索引的注意事项
使用索引时,有以下一些技巧和注意事项:
1.索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中,复合索引中只要有一列含有NULL值,那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
2.使用短索引
对串列进行索引,如果可能应该指定一个前缀长度。例如,如果有一个CHAR(255)的列,如果在前10个或20个字符内,多数值是惟一的,那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
3.索引列排序
MySQL查询只使用一个索引,因此如果where子句中已经使用了索引的话,那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作;尽量不要包含多个列的排序,如果需要最好给这些列创建复合索引。
4.like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作,如果非使用不可,如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
5.不要在列上进行运算

select * from users where YEAR(adddate)<2007;
将在每个行上进行运算,这将导致索引失效而进行全表扫描,因此我们可以改成:

select * from users where adddate<‘2007-01-01';

6.不使用NOT IN和<>操作。

三:sql优化原则
常见的简化规则如下:
1.不要有超过5个以上的表连接(JOIN)
2.考虑使用临时表或表变量存放中间结果。
3.少用子查询
4.视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜。
5.连接的表越多,其编译的时间和连接的开销也越大,性能越不好控制。
6.最好是把连接拆开成较小的几个部分逐个顺序执行。
7.优先执行那些能够大量减少结果的连接。
8.拆分的好处不仅仅是减少SQL Server优化的时间,更使得SQL语句能够以你可以预测的方式和顺序执行。

如果一定需要连接很多表才能得到数据,那么很可能意味着设计上的缺陷。

MySQL在做索引中,把之前的数据弄到另外一台机器上,有个表创建不了,这是怎么回事?: 直接建一个数据库名称,把原来的导入进去就OK了,不用建表

mysql索引建多了有什么坏处: 建立索引常用的规则如下:

1、表的主键、外键必须有索引;
2、数据量超过300的表应该有索引;
3、经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引;
4、经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引;
5、索引应该建在选择性高的字段上;
6、索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引;
7、复合索引的建立需要进行仔细分析;尽量考虑用单字段索引代替: A、正确选择复合索引中的主列字段,一般是选择性较好的字段; B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中?单字段查询是否极少甚至没有?如果是,则可以建立复合索引;否则考虑单字段索引; C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中,则分解为多个单字段索引; D、如果复合索引所包含的字段超过3个,那么仔细考虑其必要性,考虑减少复合的字段; E、如果既有单字段索引,又有这几个字段上的复合索引,一般可以删除复合索引;
8、频繁进行数据操作的表,不要建立太多的索引;
9、删除无用的索引,避免对执行计划造成负面影响; 以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。一言以蔽之,索引的建立必须慎重,对每个索引的必要性都应该经过仔细分析,要有建立的依据。因为太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处:在表上建立的每个索引都会增加存储开销,索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。另外,过多的复合索引,在有单字段索引的情况下,一般都是没有存在价值的;相反,还会降低数据增加删除时的性能,特别是对频繁更新的表来说,负面影响更大

修改一个数据表的字段值,可是这个字段是索引列,修改有错误提示: 错误的大概意思就是,数据库中你要修改的字段本来没有有主键约束或唯一约束,而现在你要在这个字段上加上主键或唯一约束,如果数据库中没有数据这样做当然不会有任何问题,可是从你的错误来看你的数据库中已经有了数据,而且在你要修改的字段上有重复的数据
例如:你的数据库中有两个字段id,name,此时你的数据库中的数据:001,zhangsan;002,lisi;003,zhangsan,此时你在name字段上加主键约束或唯一约束的话就会出你说的错误
解决办法:
1、如果你的数据库允许你现有的数据有重复的数据,你可以在可视化界面下建立主键或约束,在完成那一步里有个选项会询问是否检测现有数据,勾掉就可以了
2、如果你的数据库不允许你现有的数据有重复的数据,这样就比较麻烦了,你可以再别的列上加约束,也可以用多列上建立约束

注:其中有些地方说的不一定准确,还请以事实为依据

MySQL的btree索引和hash索引的区别: hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。

能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree
索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash
索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以下这些。

(1)Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询。

由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系,并不能保证和Hash运算前完全一样。

(2)Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。

由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样,所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算;

(3)Hash 索引不能利用部分索引键查询。

对于组合索引,Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,Hash 索引也无法被利用。

(4)Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。

前面已经知道,Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后,将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash
表中,由于不同索引键存在相同 Hash 值,所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数,也无法从 Hash
索引中直接完成查询,还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较,并得到相应的结果。

(5)Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

对于选择性比较低的索引键,如果创建 Hash 索引,那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦,会浪费多次表数据的访问,而造成整体性能低下。

mysql 有几种索引: 如大家所知道的,Mysql目前主要有以下几种索引类型:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE。
那么,这几种索引有什么功能和性能上的不同呢?
FULLTEXT
即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR、VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是,在数据量较大时候,现将数据放入一个没有全局索引的表中,然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引,要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。
全文索引并不是和MyISAM一起诞生的,它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前,这样一个查询语句是要进行遍历数据表操作的,可见,在数据量较大时是极其的耗时的,如果没有异步IO处理,进程将被挟持,很浪费时间,当然这里不对异步IO作进一步讲解,想了解的童鞋,自行谷哥。
全文索引的使用方法并不复杂:
创建ALTER TABLE table ADD INDEX `FULLINDEX` USING FULLTEXT(`cname1`[,cname2…]);
使用SELECT * FROM table WHERE MATCH(cname1[,cname2…]) AGAINST ('word' MODE );
其中, MODE为搜寻方式(IN BOOLEAN MODE ,IN NATURAL LANGUAGE MODE ,IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION / WITH QUERY EXPANSION)。
关于这三种搜寻方式,愚安在这里也不多做交代,简单地说,就是,布尔模式,允许word里含一些特殊字符用于标记一些具体的要求,如+表示一定要有,-表示一定没有,*表示通用匹配符,是不是想起了正则,类似吧;自然语言模式,就是简单的单词匹配;含表达式的自然语言模式,就是先用自然语言模式处理,对返回的结果,再进行表达式匹配。
对搜索引擎稍微有点了解的同学,肯定知道分词这个概念,FULLTEXT索引也是按照分词原理建立索引的。西文中,大部分为字母文字,分词可以很方便的按照空格进行分割。但很明显,中文不能按照这种方式进行分词。那又怎么办呢?这个向大家介绍一个Mysql的中文分词插件Mysqlcft,有了它,就可以对中文进行分词,想了解的同学请移步Mysqlcft,当然还有其他的分词插件可以使用。
HASH
Hash这个词,可以说,自打我们开始码的那一天起,就开始不停地见到和使用到了。其实,hash就是一种(key=>value)形式的键值对,如数学中的函数映射,允许多个key对应相同的value,但不允许一个key对应多个value。正是由于这个特性,hash很适合做索引,为某一列或几列建立hash索引,就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值,对应一行或几行数据(这里在概念上和函数映射有区别,不要混淆)。在java语言中,每个类都有自己的hashcode()方法,没有显示定义的都继承自object类,该方法使得每一个对象都是唯一的,在进行对象间equal比较,和序列化传输中起到了很重要的作用。hash的生成方法有很多种,足可以保证hash码的唯一性,例如在MongoDB中,每一个document都有系统为其生成的唯一的objectID(包含时间戳,主机散列值,进程PID,和自增ID)也是一种hash的表现。额,我好像扯远了-_-!
由于hash索引可以一次定位,不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。那为什么还需要其他的树形索引呢?
在这里愚安就不自己总结了。引用下园子里其他大神的文章:来自 14的路 的MySQL的btree索引和hash索引的区别
(1)Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询。
由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系,并不能保证和Hash运算前完全一样。
(2)Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。
由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样,所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算;
(3)Hash 索引不能利用部分索引键查询。
对于组合索引,Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,Hash 索引也无法被利用。
(4)Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。
前面已经知道,Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后,将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中,由于不同索引键存在相同 Hash 值,所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数,也无法从 Hash 索引中直接完成查询,还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较,并得到相应的结果。
(5)Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。
对于选择性比较低的索引键,如果创建 Hash 索引,那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦,会浪费多次表数据的访问,而造成整体性能低下。

愚安我稍作补充,讲一下HASH索引的过程,顺便解释下上面的第4,5条:
当我们为某一列或某几列建立hash索引时(目前就只有MEMORY引擎显式地支持这种索引),会在硬盘上生成类似如下的文件:
hash值 存储地址
1db54bc745a1 77#45b5
4bca452157d4 76#4556,77#45cc…

hash值即为通过特定算法由指定列数据计算出来,磁盘地址即为所在数据行存储在硬盘上的地址(也有可能是其他存储地址,其实MEMORY会将hash表导入内存)。
这样,当我们进行WHERE age = 18 时,会将18通过相同的算法计算出一个hash值==>在hash表中找到对应的储存地址==>根据存储地址取得数据。
所以,每次查询时都要遍历hash表,直到找到对应的hash值,如(4),数据量大了之后,hash表也会变得庞大起来,性能下降,遍历耗时增加,如(5)。
BTREE
BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法,存入一个树形的数据结构中,相信学过数据结构的童鞋都对当初学习二叉树这种数据结构的经历记忆犹新,反正愚安我当时为了软考可是被这玩意儿好好地折腾了一番,不过那次考试好像没怎么考这个。如二叉树一样,每次查询都是从树的入口root开始,依次遍历node,获取leaf。
BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同
在 Innodb里,有两种形态:一是primary key形态,其leaf node里存放的是数据,而且不仅存放了索引键的数据,还存放了其他字段的数据。二是secondary index,其leaf node和普通的BTREE差不多,只是还存放了指向主键的信息.
而在MyISAM里,主键和其他的并没有太大区别。不过和Innodb不太一样的地方是在MyISAM里,leaf node里存放的不是主键的信息,而是指向数据文件里的对应数据行的信息.
RTREE
RTREE在mysql很少使用,仅支持geometry数据类型,支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。
相对于BTREE,RTREE的优势在于范围查找.
各种索引的使用情况
(1)对于BTREE这种Mysql默认的索引类型,具有普遍的适用性
(2)由于FULLTEXT对中文支持不是很好,在没有插件的情况下,最好不要使用。其实,一些小的博客应用,只需要在数据采集时,为其建立关键字列表,通过关键字索引,也是一个不错的方法,至少愚安我是经常这么做的。
(3)对于一些搜索引擎级别的应用来说,FULLTEXT同样不是一个好的处理方法,Mysql的全文索引建立的文件还是比较大的,而且效率不是很高,即便是使用了中文分词插件,对中文分词支持也只是一般。真要碰到这种问题,Apache的Lucene或许是你的选择。
(4)正是因为hash表在处理较小数据量时具有无可比拟的素的优势,所以hash索引很适合做缓存(内存数据库)。如mysql数据库的内存版本Memsql,使用量很广泛的缓存工具Mencached,NoSql数据库redis等,都使用了hash索引这种形式。当然,不想学习这些东西的话Mysql的MEMORY引擎也是可以满足这种需求的。
(5)至于RTREE,愚安我至今还没有使用过,它具体怎么样,我就不知道了。有RTREE使用经历的同学,到时可以交流下!

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