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 * FROM mytable WHERE username=‘admin‘;时...
mysql的多列索引是经常会遇到的问题，怎样才能有效命中索引，是本文要探讨的重点。 多列索引使用的Btree,也就是平衡二叉树。简单来说就是排好序的快速索引方式。它的原则就是要遵循左前缀索引。 多个索引从左边往右都使用上，才能使用到整个多列索引。 下面我先建立一个简单的表做实验： create table t6 ( c1 char(1) not null default ‘‘, c2 char(1) not null default ‘‘, c3 char(1) not null default ‘‘, c4 char(1...
{if(node == null) return null;foreach(node.key){if(node.key[i] == key) return node.data[i];if(node.key[i] > key) return BTree_Search(point[i]->node);}return BTree_Search(point[i+1]->node); }data = BTree_Search(root, my_key);关于B-Tree有一系列有趣的性质，例如一个度为d的B-Tree，设其索引N个key，则其树高h的上限为logd((N+1)/2)，检索一个key，其查找节点个数的渐进复杂度为O(logdN)。从这点可以看出，B-Tree是...
索引是创建在数据库表上，其作用是提高对表中数据的查询速度。 假设数据库中有一张1000条记录的表格，如果没有创建索引的话，用户想通过查询条件查询，实际上是把整个数据库中1000条记录都读取一遍，满足查询条件的就加入结果集中，这样效率很低，如果表中创建了针对查询条件字段的索引，查询的时候会立即找到满足条件的记录加入结果集，不需要遍历过程，这样大大提高了数据库查询效率。 创建索引虽然提高了数据库表格的查询效率，...
select count(*) from zhangchao; +----------+ | count(*) | +----------+ | 10040005 | +----------+ 1 row in set (2.50 sec) 不加索引的情况下，查询一条记录的时间为3.02s mysql> select * from zhangchao where x = "bq2i2T"; +--------+--------+ | x | y | +--------+--------+ | bq2i2T | DRt5Mx | +--------+--------+ 1 row in set (3.02 sec)mysql> show create table zhangchao; +-----------+------------...
外键：是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值，用来和其他表建立联系用的。所以说，如果谈到了外键，一定是至少涉及到两张表。例如下面这两张表：上面有两张表：部门表（dept）、员工表(emp)。Id=Dept_id，而Dept_id就是员工表中的外键：因为员工表中的员工需要知道自己属于哪个部门，就可以通过外键Dept_id找到对应的部门，然后才能找到部门表里的各种字段信息，从而让二者相关联。所以说，外键一定是在从表中创建，从而找...
索引是在存储引擎中实现的，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。 根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。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限制。MYSQL中索引的存储类型有两种：BTREE和HASH，具体和表的存储引擎相关； MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引；MEMORY和HEAP存储引擎可以支持HASH和BTREE索引 ...
创建文本，使用这句话主要是为了找到该表对应字段上的索引名称show create table vrv_paw_area; #删除vrv_paw_area表的‘name’索引 alter table vrv_paw_area drop index name; MySQL查看一个表的创建文本以及删除表某列的索引标签：本文系统来源：http://www.cnblogs.com/liaojie970/p/4805068.html
当数据保存在磁盘类存储介质上时，它是作为数据块存放。这些数据块是被当作一个整体来访问的，这样可以保证操作的原子性。硬盘数据块存储结构类似于链表，都包含数据部分，以及一个指向下一个节点（或数据块）的指针，不需要连续存储。 记录集只能在某个关键字段上进行排序，所以如果需要在一个无序字段上进行搜索，就要执行一个线性搜索（Linear Search）的过程，平均需要访问N/2的数据块，N是表所占据的数据块数目。如果这个字段...
2,sql : alter table temp2 add index title (title); 3,sql :create index title on temp2(title); 删除索引drop index title on temp2; 查看索引show index from temp2; 普通索引的使用方式，一般在对筛选条件比较多的where后的字段建立索引，但是索引会影响数据的插入更新速度，mysql索引之普通索引标签：本文系统来源：http://www.cnblogs.com/dreamword/p/4809372.html
第一部分：基础知识 第二部分：MYISAM和INNODB索引结构 1、 简单介绍B-tree B+ tree树 2、 MyisAM索引结构 3、 Annode索引结构 4、 MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分：MYSQL优化 1、表数据类型选择 2、sql语句优化 (1) 最左前缀原则 (1.1) 能正确的利用索引 (1.2) 不能正确的利用索引 (1.3) 如果一个查询where子句中确实不需要password列，那就用“补洞”。 (1.4) like (2) Order by...
文章归属：http://feiyan.info/16.html，我想自己去写了，但是发现此君总结的非常详细。直接搬过来了 关于MySQL索引的好处，如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。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。还是以WordPress来说，其多个数据表都会对经常被查询...
1.复合索引比如有一条语句是这样的：select * from users where area=’beijing’ and age=22;如果我们是在area和age上分别创建单个索引的话，由于mysql查询每次只能使用一个索引，所以虽然这样已经相对不做索引时全表扫描提高了很多效率，但是如果在area、age两列上创建复合索引的话将带来更高的效率。如果我们创建了(area, age,salary)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为...
<一> 创建‘有问题的‘表 1.创建表test1 CREATE TABLE test1 ( id int(11) NOT NULL, f1 int(11) DEFAULT NULL, f2 int(11) DEFAULT NULL, f3 int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id), KEY k1 (f1,id), KEY k2 (id,f1), KEY k3 (f1), KEY k4 (f1,f3), KEY k5 (f1,f3,f2) ) 2.创建表 test2 CREATE TABLE test2 ( id1 int(11) NOT NULL DEFAULT 0, id2 int(11) NOT NULL DEFAULT 0, b int(11) DEFAULT ...
a.where c1=x and c2=x and c4>x and c3=x b.where c1=x and c2=x and c4=x order by c3 c.where c1=x and c4=x group by c3,c2 d.where c1=? and c5=? order by c2,c3 e.where c1=? and c2=? and c5=? order by c3,c22.建表语句如下,插入了50万条数据，如果表数据太少，mysql会优化成直接做全表扫描，而不需要使用索引： CREATE TABLE `MNG_ROLE` ( `ID` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `NAME` varchar(50) NOT N...