【高效MySQL】MySQL索引

原创 已于 2025-11-03 22:34:44 修改 · 922 阅读 · 13 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#mysql

于 2025-11-03 22:31:43 首次发布

一、索引概述

1.1、索引的概念

索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。

假设一本书就是一张表，那么目录就是对应就是表的索引。

1.2、索引的优点

  • 加快查询效率：通过有序的数据结构（B+树）快速定位数据
  • 优化排序和分组操作：如果ORDER BY或者GROUP BY字段建立了索引，MySQL可以利用索引已有的有序特性，避免昂贵的临时表或文件排序（FileSort）
  • 保证数据的完整性：主键索引和唯一索引能保证指定列的数据唯一性，防止重复数据的插入

1.3、索引的使用

  • 快速过滤数据：快速查找匹配的WHERE字句的数据
  • 多索引选择：如果查询存在多个可用的索引，MySQL通常使用匹配最少行的索引
  • 最左匹配原则：对于组合索引（col1、col2、col3），MySQL优化器可以利用最左匹配原则进行查询， 如col1、col1 + col2
  • 表连接：在执行连接查询时从其他表检索行（To retrieve rows from other tables when performing joins. MySQL can use indexes on columns more efficiently if they are declared as the same type and size）
  • 优化MIN/MAX聚合函数：在查询索引的最小值和最大值，会被优化器优化成成常量查询
  • 优化排序和分组操作：如果ORDER BY或者GROUP BY字段建立了索引，MySQL可以利用索引已有的有序特性，避免昂贵的临时表或文件排序（FileSort）
  • 覆盖索引：如果一个查询只需要访问索引中包含的列（普通的索引包含主键），MySQL可以直接返回数据，无需回表。

二、索引类型

2.1、主键索引(Primary Key Index)

每张表只能有一个主键索引（可以包含多个列），主键索引 = 唯一索引 + 非空。

特点：

  • 唯一性：保证主键列中的每一行都是唯一的
  • 非空：主键不为包含null值
  • 聚簇索引：在InnoDB引擎中，表数据本身都是按照主键索引来生成的
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (id);
-- 主键可以包含多个列
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (id, name);

2.2、唯一索引(Unique Index)

索引列的所有值都只能出现一次，可以为空，一张表可以有多个唯一索引

特点：

  • 唯一性：与主键类型，保证列中所有的值都是唯一（除了NULL）
  • 允许多个唯一索引：一张表可以有多个唯一索引
  • 允许NULL值：可以包含多个NULL值
-- 唯一索引的名称一般都是：uk_ + 字段名称
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE KEY uk_index_name (column_name);
CREATE UNIQUE INDEX uk_index_name ON table_name (column_name);

2.3、普通索引 (Normal Index)

值可以为空，没有唯一性的限制

特点：

  • 无约束：不强制数据的唯一性，仅用于提高查询效率
-- 普通索引的名称一般都是：idx_ + 列名称 
ALTER TABLE table_name ADD INDEX idx_name (column_name);
CREATE INDEX idx_name ON table_name (column_name);

2.4、全文索引(Full-text Index)

专门用于全文搜索的索引，仅适用与CHAR、VARCHAR和TEXT列，不建议使用（建议使用专门的搜索引擎如：Elasticsearch或者Solr）

2.5、组合索引(Composite Index)

多个列组成的一个索引（最左匹配原则），也叫复合索引或者多列索引。一个索引最多可包含16列。

特点：

  • **唯一性：**唯一索引也可以是包含多个列
  • 最左匹配原则：对于组合索引（col1、col2、col3），MySQL优化器可以利用最左匹配原则进行查询， 如col1、col1 + col2
  • 覆盖索引：如果一个查询只需要访问索引中包含的列（普通的索引包含主键），MySQL可以直接返回数据，无需回表。
-- 普通的组合索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX idx_name (col1, col2, col3);
-- 唯一的组合索引
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE INDEX uk_name (col1, col2, col3);

不同索引对比：

索引类型唯一性是否允许为空数量限制主要用途
主键索引唯一不允许1个唯一标识，是聚簇索引的组织依据
唯一索引唯一不允许多个确保数据的唯一性，加快查询速度
普通索引不限制允许多个提高查询速度
全文索引不限制允许多个对文本内容的关键字搜索
组合索引取决于定义（定义多列唯一索引）取决于定义（多列索引中的列都有非空约束）多个优化多列查询，实现覆盖索引

三、案例

案例1：一张表包含一个主键，一个组合索引，一个普通字段。

创建表和索引：

-- 创建test表，并创建组合索引
CREATE TABLE `test` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `last_name` varchar(30) NOT NULL,
  `first_name` varchar(30) NOT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_last_name_first_name` (`last_name`,`first_name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;


-- 插入测试数据
insert into test(last_name,first_name,age) values('san','zhang',18),('si','li',19),('wu','wang',20),
('san','zhang',18),('si','li',19),('wu','wang',20),
('san','zhang',18),('si','li',19),('wu','wang',20),
('san','zhang',18),('si','li',19),('wu','wang',20),
('san','zhang',18),('si','li',19),('wu','wang',20),
('san','zhang',18),('si','li',19),('wu','wang',20),
('san','zhang',18),('si','li',19),('wu','wang',20),
('san','zhang',18),('si','li',19),('wu','wang',20),
('san','zhang',18),('si','li',19),('wu','wang',20),
('san','zhang',18),('si','li',19),('wu','wang',20);

索引生效的场景：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE last_name='fengtong' AND first_name='wang';
+----+-------------+-------+------------+------+--------------------------+--------------------------+---------+-------------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys            | key                      | key_len | ref         | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+--------------------------+--------------------------+---------+-------------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | test  | NULL       | ref  | idx_last_name_first_name | idx_last_name_first_name | 184     | const,const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+--------------------------+--------------------------+---------+-------------+------+----------+-------+

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE last_name='fengtong';
+----+-------------+-------+------------+------+--------------------------+--------------------------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys            | key                      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+--------------------------+--------------------------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | test  | NULL       | ref  | idx_last_name_first_name | idx_last_name_first_name | 92      | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+--------------------------+--------------------------+---------+-------+------+----------+-------+

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE last_name='fengtong' AND (first_name='wang' OR first_name='w');
+----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------+--------------------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys            | key                      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------+--------------------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | test  | NULL       | range | idx_last_name_first_name | idx_last_name_first_name | 184     | NULL |    2 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------+--------------------------+---------+------+------+----------+-----------------------+

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE last_name='fengtong' AND first_name >='w' AND first_name < 'x';
+----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------+--------------------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys            | key                      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                 |
+----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------+--------------------------+---------+------+------+----------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | test  | NULL       | range | idx_last_name_first_name | idx_last_name_first_name | 184     | NULL |    1 |   100.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------+--------------------------+---------+------+------+----------+-----------------------+

索引不生效的场景：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE first_name='wang';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | test  | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   30 |    10.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE last_name='fengtong' OR first_name='wang';
+----+-------------+-------+------------+------+--------------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys            | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+--------------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | test  | NULL       | ALL  | idx_last_name_first_name | NULL | NULL    | NULL |   30 |    19.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+--------------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+

通过以上执行计划的结果可得到结论组合索引支持最左匹配原则。

注意：要确保test表中存在一定的数据，如果没有数据MySQL优化器可能会选择全表扫描，从而导致得不到我们想要的结果。

案例2：一张表包含一个主键，其他字段都是组合索引的一部分。

创建表和索引：

CREATE TABLE `test2` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `last_name` varchar(30) NOT NULL,
  `first_name` varchar(30) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_last_name_first_name` (`last_name`,`first_name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=31 DEFAULT CHARSET=utf8;

测试索引使用情况：

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM test2 WHERE last_name='fengtong' AND first_name='wang';
+----+-------------+-------+------------+------+--------------------------+--------------------------+---------+-------------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys            | key                      | key_len | ref         | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+--------------------------+--------------------------+---------+-------------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | test2 | NULL       | ref  | idx_last_name_first_name | idx_last_name_first_name | 184     | const,const |    1 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+------+--------------------------+--------------------------+---------+-------------+------+----------+-------------+

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM test2 WHERE last_name='fengtong' AND first_name='wang';
+----+-------------+-------+------------+------+--------------------------+--------------------------+---------+-------------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys            | key                      | key_len | ref         | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+--------------------------+--------------------------+---------+-------------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | test2 | NULL       | ref  | idx_last_name_first_name | idx_last_name_first_name | 184     | const,const |    1 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+-------+------------+------+--------------------------+--------------------------+---------+-------------+------+----------+-------------+

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM test2 WHERE last_name='fengtong' AND (first_name='wang' OR first_name='w');
+----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------+--------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys            | key                      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |
+----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------+--------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | test2 | NULL       | range | idx_last_name_first_name | idx_last_name_first_name | 184     | NULL |    2 |   100.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------+--------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM test2 WHERE last_name='fengtong' AND first_name >='w' AND first_name < 'x';
+----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------+--------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys            | key                      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |
+----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------+--------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | test2 | NULL       | range | idx_last_name_first_name | idx_last_name_first_name | 184     | NULL |    1 |   100.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------+--------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM test2 WHERE first_name='wang';
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key                      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | test2 | NULL       | index | NULL          | idx_last_name_first_name | 184     | NULL |   30 |    10.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+--------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM test2 WHERE last_name='fengtong' OR first_name='wang';
+----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------+--------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys            | key                      | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |
+----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------+--------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | test2 | NULL       | index | idx_last_name_first_name | idx_last_name_first_name | 184     | NULL |   30 |    19.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+--------------------------+--------------------------+---------+------+------+----------+--------------------------+

通过案例2的测试，所有的测试场景索引都生效了。

跟案例1测试结果的对比，主要差异存在两点：

  • 在案例1中索引不生效的情况下，在案例2中索引生效了
  • 在案例2的执行计划中，Extra字段都存在Using index关键字，这就是大名鼎鼎的“索引覆盖”。

案例3：表有name和age字段，查询有以下3种情况，索引该如何创建？

  • 只根据name查询数据
  • 只根据age查询数据
  • 根据name和age一起查询数据

组合索引name_age + age 和 age_name + name哪个比较合适？

方案1：创建组合索引idx_name_age + 普通索引idx_age

-- 创建表
CREATE TABLE `t_user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `email` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name_age` (`name`,`age`),
  KEY `idx_age` (`age`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 插入测试数据
insert into t_user (name,age,email) VALUES('zhangsan',20,'zhangshan@163.com'),
('lisi',21,'lisi@163.com'),('wangwu',22,'wangwu@163.com');

查看执行计划

mysql> EXPLAIN select * from t_user where name = 'zhangsan';
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table  | partitions | type | possible_keys | key          | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | t_user | NULL       | ref  | idx_name_age  | idx_name_age | 1023    | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+----------+-------+

mysql> EXPLAIN select * from t_user where age = 20;
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table  | partitions | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | t_user | NULL       | ref  | idx_age       | idx_age | 5       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+--------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+

mysql> EXPLAIN select * from t_user where name = 'zhangsan' and age = 20;
+----+-------------+--------+------------+------+----------------------+--------------+---------+-------------+------+----------+-------+
| id | select_type | table  | partitions | type | possible_keys        | key          | key_len | ref         | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+--------+------------+------+----------------------+--------------+---------+-------------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | t_user | NULL       | ref  | idx_name_age,idx_age | idx_name_age | 1028    | const,const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+--------+------------+------+----------------------+--------------+---------+-------------+------+----------+-------+

方案2：创建组合索引idx_age_name + 普通索引idx_name

-- 创建表
CREATE TABLE `t_user2` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `email` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_age_name` (`age`,`name`),
  KEY `idx_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 插入测试数据
insert into t_user2 (name,age,email) VALUES('zhangsan',20,'zhangshan@163.com'),
('lisi',21,'lisi@163.com'),('wangwu',22,'wangwu@163.com');

查看执行计划

mysql> EXPLAIN select * from t_user2 where name = 'zhangsan';
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | t_user2 | NULL       | ref  | idx_name      | idx_name | 1023    | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+

mysql> EXPLAIN select * from t_user2 where age = 20;
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key          | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | t_user2 | NULL       | ref  | idx_age_name  | idx_age_name | 5       | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+--------------+---------+-------+------+----------+-------+

mysql> EXPLAIN select * from t_user2 where name = 'zhangsan' and age = 20;
+----+-------------+---------+------------+------+-----------------------+--------------+---------+-------------+------+----------+-------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys         | key          | key_len | ref         | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+------+-----------------------+--------------+---------+-------------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | t_user2 | NULL       | ref  | idx_age_name,idx_name | idx_age_name | 1028    | const,const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+---------+------------+------+-----------------------+--------------+---------+-------------+------+----------+-------+

从两种方案的测试结果来看，所有的场景索引都生效了，并且执行计划中的索引长度也都一样。

但是我们再从索引的存储成本和读取成本来考虑一下两种方案的差异：

  • 存储成本：表t_user2的索引大小明显比t_user的要大
mysql> SELECT TABLE_NAME, TABLE_ROWS,DATA_LENGTH, INDEX_LENGTH,
    ->     (DATA_LENGTH + INDEX_LENGTH) / 1024 / 1024 AS Total_MB
    -> FROM information_schema.TABLES
    -> WHERE TABLE_SCHEMA = 'wft' AND TABLE_NAME IN ('t_user', 't_user2');
+------------+------------+-------------+--------------+------------+
| TABLE_NAME | TABLE_ROWS | DATA_LENGTH | INDEX_LENGTH | Total_MB   |
+------------+------------+-------------+--------------+------------+
| t_user     |      10668 |     1589248 |       524288 | 2.01562500 |
| t_user2    |      10668 |     1589248 |       573440 | 2.06250000 |
+------------+------------+-------------+--------------+------------+
  • 读取成本：因整型字段在索引中占用空间小，相同数据页可存储更多索引项，降低I/O成本。

最佳实践总结

🎯 索引设计原则

  1. 选择性原则：为高选择性的列创建索引
  2. 最左前缀原则：合理设计组合索引的列顺序
  3. 覆盖索引原则：尽量让查询只需访问索引
  4. 精简索引原则：避免创建过多冗余索引

📊 性能优化建议

  1. 定期分析查询性能：使用EXPLAIN分析执行计划
  2. 监控索引使用情况：定期检查未使用的索引
  3. 考虑数据分布：根据实际数据特点设计索引
  4. 测试不同方案：在真实数据量下测试索引效果

四、附录

参考文献：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/mysql-indexes.html

隔壁King2
关注
mysql索引详解
学Java，找哪吒
07-07 10万+
MySQL的存储引擎架构将查询处理与数据的存储/提取相分离
【MySQL 系列】MySQL 索引篇
栗筝i的博客
03-14 3978
在 MySQL 中，索引是一种帮助存储引擎快速获取数据的数据结构，形象的说就是索引是数据的目录。它一般是以包含索引键值和一个指向索引键值对应数据记录物理地址的指针的节点的集合的清单的形式存在。
深入理解MySQL InnoDB中的B+索引机制
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
11-20 7万+
InnoDB中的索引是提高数据检索效率的关键。本文介绍了三种主要索引类型： 聚簇索引：基于主键排序存储完整的用户记录，适合快速主键查询和范围查询。 二级索引：基于非主键列排序，提升非主键查询性能，但需要回表操作。 联合索引：基于多个列排序，适用于复杂查询，能够显著提升多列条件查询的效率。 通过合理使用和配置这些索引，能有效提升数据库查询和数据操作的性能。理解索引的工作机制和最佳实践，对于优化MySQL数据库性能至关重要。
深入剖析MySQL索引优化：提升数据库性能的核心技巧
热门推荐
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
04-07 177万+
本文深入探讨了MySQL数据库中的索引机制，重点分析了B+树索引的原理及其在查询优化中的应用。通过讲解常见的索引类型及其优缺点，本文帮助读者理解如何根据不同的业务需求和查询场景选择合适的索引策略。文章还介绍了常见的索引优化技巧，如避免全表扫描、使用覆盖索引和定期维护索引，以提高数据库性能。最终，本文旨在帮助开发者掌握MySQL索引优化的关键方法，提升系统的响应速度和稳定性。
MySQL 索引
weixin_68840588的博客
06-17 5345
介绍MySQL索引的相关知识点
mysql 添加索引
li81562的博客
06-05 1万+
mysql添加索引，主键
mysql 索引
liulanba的博客
10-25 2万+
虽然 UUID 是一种广泛使用的全局唯一标识符，但在 MySQL 中作为索引字段时，可能会因为其较大的存储空间和随机性带来显著的性能问题。特别是在使用CHAR(36)或类型存储 UUID 时，索引效率较低，插入操作频繁导致索引树的分裂，进而影响性能。建议在可能的情况下使用BINARY(16)类型存储 UUID，或者使用自增整数作为主键，优化性能。
MySQL 数据库索引详细教程
z17826856787的博客
03-25 5440
合理设计和使用索引是MySQL性能优化的关键。需要根据实际查询模式设计索引，定期审查和优化索引策略，避免过度索引和索引不足两个极端。通过EXPLAIN分析查询执行计划，结合业务特点不断调整索引策略，才能获得最佳的数据库性能。
MySQL中的索引
qq_64064246的博客
08-05 1万+
MySQL中删除索引使用ALTER TABLE或DROP INDEX语句，两者可实现相同的功能，DROP INDEX语句在内部被映射到一个ALTER TABLE语句中。提示 删除表中的列时，如果要删除的列为索引的组成部分，则该列也会从索引中删除。可以看到，book表中已经没有名称为idx_aut_info的组合索引，删除索引成功。MySQL的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。先进行book_id条件的比较，然后再进行book_name比较，最后才是info。
MySQL索引详解
m0_73594607的博客
07-20 4434
本篇文章详细讲解了MySQL中索引的知识, 包括他的原理, 优缺点, 使用, 以及的底层数据结构.
精选资源
MySql索引详解，索引可以大大提高MySql的检索速度
04-10
索引的建立对于MySOL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MvSOL的检索速度。打个比方，如果合理的设计且使用索引的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拿汉语字典的目录页...
高效利用mysql索引指南
09-09
本文将详细介绍MySQL索引的基础知识，不同类型的索引，以及如何制定高效的索引策略。 首先，理解索引的基本原理至关重要。索引类似于书籍的目录，通过索引可以快速定位到所需数据，避免全表扫描。在MySQL中，最常见...
MySQL索引原理及如何建立高效索引.pptx
10-27
《MySQL索引原理及如何建立高效索引.pptx》主要讲述mysql数据库索引底层原理、作用、 索引使用、索引失效等核心技术点。非常实用！！！
2025.12.29 MySQL相关重要知识点
jgyzl的博客
12-29 1248
MySQL是一种开源的关系型数据库，具有强大的事务支持(ACID)、优秀性能和扩展性。它支持多种字段类型：数值类型(INT,FLOAT,DECIMAL)、字符串类型(CHAR,VARCHAR)、日期时间类型(DATETIME,TIMESTAMP)等。其中CHAR是定长字符串，VARCHAR是变长字符串；DECIMAL存储精确小数，FLOAT/DOUBLE存储近似值。TIMESTAMP带时区信息但范围较小，DATETIME无时区但范围大。NULL表示未知值，''表示空字符串。手机号建议用VARCHAR存储以保
MySQL 分组
最新发布
csbysj2020
01-01 271
分组是 MySQL 中一个强大的功能，可以帮助用户对数据进行分组和聚合计算。通过掌握分组的基本用法、聚合函数、分组与排序、分组与条件以及分组优化技巧，用户可以更有效地处理和分析数据。希望本文对您有所帮助。
MySQL主机因多次连接数据库错误而被阻塞
实泽有之，无泽虚之
12-29 361
本文分析了MySQL数据库因多次连接失败而阻塞主机IP的问题。当连接错误次数超过max_connect_errors参数值时，MySQL会将该IP加入黑名单。本文提出了两种解决方法：一是临时调大max_connect_errors参数值，二是执行FLUSH HOSTS命令清除主机缓存。
MySQL管理篇：系统数据库与常用工具全解析
qq_45438032的博客
12-29 1016
各工具核心用途速查表工具主要用途关键参数/示例使用频率mysql连接数据库，执行SQLmysql -u用户 -p-e “SQL命令”⭐⭐⭐⭐⭐mysqladmin管理服务器状态⭐⭐⭐⭐解析二进制日志⭐⭐⭐mysqlshow快速查看结构mysqlshow db表⭐⭐mysqldump逻辑备份数据⭐⭐⭐⭐⭐导入文本数据⭐⭐⭐记住这些工具，你就掌握了MySQL日常管理的核心技能。实际工作中，最常用的是mysqlmysqldump和mysqladmin。
MySQL 视图：把复杂查询封装成表，并且还能控权限、做解耦
月明长歌的博客
01-01 617
MySQL视图是虚拟表，基于基础表查询结果生成，不存储数据但能简化复杂查询、控制权限和解耦应用。视图通过CREATE VIEW创建，支持别名或显式列名定义，将多表连接查询封装为简单接口（SELECT * FROM 视图名）。视图能隐藏敏感字段（如密码），仅暴露必要列，还可参与联表查询。但视图更新有限制：含聚合、GROUP BY等的视图不可更新。视图优势在于简化查询、提升安全性、解耦应用与底层表结构变化。使用DROP VIEW可删除视图。
SQL语句是如何在MySQL中执行的
2201_75450136的博客
12-29 583
核心逻辑：所有 SQL 语句的执行都遵循 “连接→解析→优化→执行” 的核心流程，Server 层负责逻辑处理，存储引擎层负责数据存取，分层架构保证了功能解耦和扩展性；查询 vs 更新：查询语句核心是 “读取数据”，流程更简洁；更新语句需额外处理锁、事务日志（redo/undo log）、binlog，保证数据一致性和可恢复性；关键组件连接器：连接管理的基础；分析器：保证 SQL “合法”；优化器：保证 SQL “高效”；执行器：保证 SQL “正确执行” 并与存储引擎交互；
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值