很多站长朋友们都不太清楚MySQL不能什么索引,今天小编就来给大家整理MySQL不能什么索引,希望对各位有所帮助,具体内容如下:
本文目录一览: 1、 MySQL 5.0不支持中文全文索引吗 2、 mysql索引类型有哪些 3、 「Mysql索引原理(七)」覆盖索引 4、 mysql 索引失效的原因有哪些 5、 为什么MySQL不能使用局部索引 6、 MySQL索引机制(详细+原理+解析) MySQL 5.0不支持中文全文索引吗mysql默认不支持中文全文索引,不过对于MyISAM表可以使用外部插件mysqlcft来建立中文全文索引。若是对“mysqlcft”插件不了解,可以百度“mysqlcft”会有详细的资料的。
mysql索引类型有哪些普通索引:一个索引只包含一个列,一个表可以有多个单列索引;
唯一索引:索引列的值必须唯一,但允许有空值;
复合索引:多列值组成一个索引,专门用于组合搜索,其效率大于索引合并;
聚簇索引:也可以称为主键索引,是一种数据存储方式,B+树结构,一张表只能有一个聚簇索引;
非聚簇索引:顾名思义,不是聚簇索引。
「Mysql索引原理(七)」覆盖索引通常大家都会根据查询的WHERE条件来创建合适的索引,不过这只是索引优化的一个方面。设计优秀的索引应该考虑到整个查询,而不单单是WHERE条件部分。索引确实是一种查找数据的高效方式,但是MySQL也可以使用索引来直接获取列的数据,这样就不再需要读取数据行。如果索引的叶子节点中已经包含要查询的数据,那么还有什么必要再回到表中查询呢? 如果一个索引覆盖所有需要查询的字段的值,我们就称之为“覆盖索引”。
覆盖索引是非常有用的工具,能够极大地提高性能:
在所有这些场景中,在索引中满足查询的成本一般比查询行要小得多。
不是所有类型的索引都可以成为覆盖索引。覆盖索引必须要存储索引列的值,而哈希索引、空间索引和全文索引都不存储索引列的值,所以MySQL只能使用B+Tree索引所覆盖索引。另外,不同的存储引擎实现覆盖索引的方式也不同,而且不是所有的引擎都支持覆盖索引。
当发起一个呗索引覆盖的查询是,在EXPLAIN的Extra列可以看到“Using index”的信息。
如: explain select col1 from layout_test where col2=99
索引覆盖查询还有很多陷阱可能会导致无法实现优化。MySQL查询优化器会在执行查询前判断是否有一个索引能进行覆盖。假设索引覆盖了wehre条件中的字段,但不是整个查询涉及的字段。mysql5.5和更早的版本也总是会回表获取数据行,尽管并不需要这一行且最终会被过滤掉。
如: EXPLAIN select * from people where last_name='Allen' and first_name like '%Kim%'
这里索引无法覆盖该查询,有两个原因:
这条语句只检索1行,而之前的 like '%Kim%'要检索3行。
也有办法解决上面所说的两个问题,需要重写查询并巧妙设计索引。
这种方式叫做延迟关联,因为延迟了对列的访问。在查询第一个阶段MySQL可以使用覆盖索引,因为索引包含了主键id的值,不需要做二次查找。
在FROM子句的子查询中找到匹配的id,然后根据这些id值在外层查询匹配获取需要的所有列值。虽然无法使用索引覆盖整个查询,但总算比完全无法利用索引覆盖的好吧。
数据量大了怎么办?
这样优化的效果取决于WHERE条件匹配返回的行数。假设这个people表有100万行,我们看一下上面两个查询在三个不同的数据集上的表现,每个数据集都包含100万行。
实例1中 ,查询返回了一个很大的结果集,因此看不到优化的效果。大部分时间都花在读取和发送数据上了。
实例2中 ,经过索引过滤,尤其是第二个条件过滤后只返回了很少的结果集,优化的效果非常明显:在这个数据及上性能提高了很多,优化后的查询效率主要得益于只需读取40行完整数据行,而不是原查询中需要的30000行。
实例3中 ,子查询效率反而下降。因为索引过滤时符合第一个条件的结果集已经很小了,所以子查询带来的成本反而比从表中直接提取完整行更高。
在大多数存储引擎中,覆盖索引只能覆盖那些只访问索引中部分列的查询。不过,可以更进一步优化InnoDB。回想一下,InnoDB的二级索引的叶子节点都包含了主键的值,这意味着InnoDB的二级索引可以有效地利用这些额外的主键列来覆盖查询。
例如,people表中last_name字段有一个二级索引,虽然该索引的列不包括主键id,但也能够用于对id做覆盖查询:
select id,last_name from people where last_name='hua'
mysql 索引失效的原因有哪些1.索引无法存储null值
a.单列索引无法储null值,复合索引无法储全为null的值。
b.查询时,采用is null条件时,不能利用到索引,只能全表扫描。
为什么索引列无法存储Null值?
a.索引是有序的。NULL值进入索引时,无法确定其应该放在哪里。(将索引列值进行建树,其中必然涉及到诸多的比较操作,null 值是不确定值无法
比较,无法确定null出现在索引树的叶子节点位置。)
b.如果需要把空值存入索引,方法有二:其一,把NULL值转为一个特定的值,在WHERE中检索时,用该特定值查找。其二,建立一个复合索引。例如
create index ind_a on table(col1,1); 通过在复合索引中指定一个非空常量值,而使构成索引的列的组合中,不可能出现全空值。
2.不适合键值较少的列(重复数据较多的列)
假如索引列TYPE有5个键值,如果有1万条数据,那么 WHERE TYPE = 1将访问表中的2000个数据块。
再加上访问索引块,一共要访问大于200个的数据块。
如果全表扫描,假设10条数据一个数据块,那么只需访问1000个数据块,既然全表扫描访问的数据块
少一些,肯定就不会利用索引了。
3.前导模糊查询不能利用索引(like '%XX'或者like '%XX%')
假如有这样一列code的值为'AAA','AAB','BAA','BAB' ,如果where code like '%AB'条件,由于前面是
模糊的,所以不能利用索引的顺序,必须一个个去找,看是否满足条件。这样会导致全索引扫描或者全表扫
描。如果是这样的条件where code like 'A % ',就可以查找CODE中A开头的CODE的位置,当碰到B开头的
数据时,就可以停止查找了,因为后面的数据一定不满足要求。这样就可以利用索引了。
4.索引失效的几种情况
1.如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因)
要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引
2.对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引
3.like查询以%开头
4.如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引
5.如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引
5.MySQL主要提供2种方式的索引:B-Tree索引,Hash索引
B树索引具有范围查找和前缀查找的能力,对于有N节点的B树,检索一条记录的复杂度为O(LogN)。相当于二分查找。
哈希索引只能做等于查找,但是无论多大的Hash表,查找复杂度都是O(1)。
显然,如果值的差异性大,并且以等值查找(=、 、in)为主,Hash索引是更高效的选择,它有O(1)的查找复杂度。
如果值的差异性相对较差,并且以范围查找为主,B树是更好的选择,它支持范围查找。
from
为什么MySQL不能使用局部索引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~
MySQL索引机制(详细+原理+解析)MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小,提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处:MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引,也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。
集一个索引包含多个列(最左前缀匹配原则)
索引列的值必须唯一,但允许有空值
全文索引为FUllText,在定义索引的列上支持值的全文查找,允许在这些索引列中插入重复值和空值,全文索引可以在CHAR,VARCHAR,TEXT类型列上创建
设定主键后数据会自动建立索引,InnoDB为聚簇索引
即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引
覆盖索引是指一个查询语句的执行只用从所有就能够得到,不必从数据表中读取,覆盖索引不是索引树,是一个结果,当一条查询语句符合覆盖索引条件时候,MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据,这样避免了查到索引后的回表操作,减少了I/O效率
查看索引
列名解析:
删除索引
查看:
删除前:
删除后:
普通的索引,没有什么介绍
查看:(注意和前缀索引Sub_part的区别)
当索引的列是unique的时候,会生成唯一索引,唯一索引关于null有下列两种情况
SQLSERVER 下的唯一索引的列,允许null值,但最多允许有一个空值
MYSQL下的唯一索引的列,允许null值,并且允许多个空值
查看:
会建立两个索引,一个非聚簇索引,一个是唯一索引
结果:
可以插入两个空值(明人不说暗话,我喜欢MySQL)
一方面,它不会索引所有字段所有字符,会减小索引树的大小.
另外一方面,索引只是为了区别出值,对于某些列,可能前几位区别很大,我们就可以使用前缀索引。
一般情况下某个前缀的选择性也是足够高的,足以满足查询性能。对于BLOB,TEXT,或者很长的VARCHAR类型的列,必须使用前缀索引,因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。
查看:
查看:
复合索引的最左前缀匹配原则 :
对于复合索引,查询在一定条件才会使用该索引
减少开销。 建一个联合索引(col1,col2,col3),实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引,都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表,使用联合索引会大大的减少开销!
覆盖索引。 对联合索引(col1,col2,col3),如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据,而无需回表,这减少了很多的随机io操作。减少io操作,特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以,在真正的实际应用中,覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。
效率高。 索引列越多,通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表,有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据,如果只有单值索引,那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据,然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据,然后再排序,再分页;如果是联合索引,通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w。
在模糊搜索中很有效,搜索全文中的某一个字段,可以参考这篇博文
:
我们先进行下面一个实验看看InnoDB下的主键索引的一个现象。
查看:
我们插入进去的时候,数据的id都是乱序的,为什么这里最后select查询出来的结果都是进行了排序?
这是因为InnoDB索引底层实现的是B+tree,B+tree具有下列的特点:
所以上面的排序是为了使用B+tree的结构 ,B+tree为了范围搜索,将主键按照从小到大排序后,拆分成节点。后续还有新的节点进入的时候,和B-tree相同的操作,会进行分裂。
一般来说,聚簇索引的B+tree都是三层
InnoDB中主键索引一定是聚簇索引,聚簇索引一定是主键索引。
为什么这里辅助索引叶子结点不直接存储数据呢?
MYISAM只有非聚簇索引,索引最终指向的都是物理地址。
Q:既然有回表的存在,那么聚簇索引的优势在哪里?
Q:主键索引作为聚簇索引需要注意什么
在查询语句中使用LIke关键字进行查询时,如果匹配字符串的第一个字符为"%",索引不会使用。如果“%”不是在第一位,索引就会使用
多列索引是在表的多个字段上创建的索引,满足最左前缀匹配原则,索引才会被使用
查询语句只有Or关键字时候,如果OR前后的两个条件都是索引,这这次查询将会使用索引,否则Or前后有一个条件的列不是索引,那么查询中将不使用索引
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