mysql数据库索引有哪几种 mysql数据库的索引有哪些

MySQL有哪些索引类型

主要有这些：

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PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类

PRIMARY 主键。 就是 且 不能为空。

INDEX 索引，普通的

UNIQUE 索引。 不允许有重复。

FULLTEXT 是全文索引，用于在一篇文章中，检索文本信息的。

mysql索引有几种

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ja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码的性，例如在MongoDB中，每一个document都有系统为其生成的的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，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！

数据库基础：讲解MySQL索引的概念及数据库索引的应用[1]

数据库引入了索引

用户对数据库频繁的作是进行数据查询 一般情况下 数据库在进行查询作时需要对整个表进行数据搜索 当表中的数据很多时 搜索数据就需要很长的时间 这就造成了的资源浪费 为了提高检索数据的能力 数据库引入了索引机制

有关 索引 的比喻

从某种程度上 可以把数据库看作一本书 把索引看作书的目录 通过目录查找书中的信息 显然较没有目录的书方便 快捷

数据库索引实际是什么?(两部分组成)

索引是一个单独的 物理的数据库结构 它是某个表中一列或若干列值的和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单

索引在表中的角色

一个表的存储是由两部分组成的 一部分用来存放表的数据页面 另一部分存放索引页面 索引就存放在索引页面上

索引高效原理

通常 索引页面相对于数据页面来说小得多 当进行数据检索时 系统先搜索索引页面 从中找到所需数据的指针 再直接通过指针从数据页面中读取数据

索引的分类

在SQL 的数据库中按存储结构的不同将索引分为两类 簇索引(Clustered Index)和非簇索引(Nonclustered Index)

( )簇索引对表的物理数据页中的数据按列进行排序 然后再重新存储到磁盘上 即簇索引与数据是混为一体 的它的叶中存储的是实际的数据 由于簇索引对表中的数据一一进行了排序 因此用簇索引查找数据很快 但由于簇索引将表的所有数据完全重新排列了 它所需要的空间也就特别大 大概相当于表中数据所占空间的 % 表的数据行只能以一种排序方式存储在磁盘上 所以一个表只能有一个簇索引

( )非簇索引具有与表的数据完全分离的结构 使用非簇索引不用将物理数据页中的数据按列排序 非簇索引的叶中存储了组成非簇索引的关键字的值和行 行的结构和存储内容取决于数据的存储方式 如果数据是以簇索引方式存储的 则行中存储的是簇索引的索引键;如果数据不是以簇索引方式存储的 这种方式又称为堆存储方式(Heap Structure) 则行存储的是指向数据行的指针 非簇索引将行按关键字的值用一定的方式排序 这个顺序与表的行在数据页中的排序是不匹配的 由于非簇索引使用索引页存储因此它比簇索引需要更多的存储空间且检索效率较低但一个表只能建一个簇索引 当用户需要建立多个索引时就需要使用非簇索引了

小结 Clustered Index 是与物理数据混在一起并对物理数据进重排 就像使用拼音查字典;Unclustered Index 是与物理数据完全分离的 利用额外空间对关键字进行重排 就像使用部首查字典

数据库索引应用

一 索引的概念

索引就是加快检索表中数据的方法 数据库的索引类似于书籍的索引 在书籍中 索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息 在数据库中 索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据 而不必扫描整个数据库

二 索引的特点

索引可以加快数据库的检索速度

索引降低了数据库插入 修改 删除等维护任务的速度

索引创建在表上 不能创建在视图上

索引既可以直接创建 也可以间接创建

可以在优化隐藏中 使用索引

使用查询处理器执行SQL语句 在一个表上 一次只能使用一个索引

其他

三 索引的优点

创建性索引 保证数据库表中每一行数据的性

大大加快数据的检索速度 这也是创建索引的主要的原因

加速表和表之间的连接 特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义

在使用分组和排序子句进行数据检索时 同样可以显著减少查询中分组和排序的时间

通过使用索引 可以在查询的过程中使用优化隐藏器 提高系统的性能

四 索引的缺点

创建索引和维护索引要耗费时间 这种时间随着数据量的增加而增加

索引需要占物理空间 除了数据表占数据空间之外 每一个索引还要占一定的物理空间 如果要建立聚簇索引 那么需要的空间就会更大

当对表中的数据进行增加 删除和修改的时候 索引也要动态的维护 降低了数据的维护速度

lishixinzhi/Article/program/MySQL/201311/29604

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、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，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须。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“左前缀”的结果。简单的理解就是只从左面的开始组合。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"

MySQL数据库的四类索引？

index ---- 普通索引,数据可以重复，没有任何限制。

unique ---- 索引,要求索引列的值必须，但允许有空值；如果是组合索引，那么列值的组合必须。

primary key ---- 主键索引,是一种特殊的索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值，一般是在创建表的同时创建主键索引。

组合索引 ---- 在多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的个字段，索引才会被使用。

fulltext ---- 全文索引,是对于大表的文本域：char，varchar，text列才能创建全文索引，主要用于查找文本中的关键字，并不是直接与索引中的值进行比较。fulltext更像是一个搜索引擎，配合match against作使用，而不是一般的where语句加like。

注:全文索引目前只有MyISAM存储引擎支持全文索引，InnoDB引擎5.6以下版本还不支持全文索引

所有存储引擎对每个表至少支持16个索引，总索引长度至少为256字节，索引有两种存储类型，包括B型树索引和哈希索引。

索引可以提高查询的速度，但是创建和维护索引需要耗费时间，同时也会影响插入的速度，如果需要插入大量的数据时，是先删除索引，插入数据后再建立索引。

MySQL的数据文件有几种？扩展名分别是什么？

frm是表结构，MYD是数据，MYI是索引，如果用InnoDB只有frm数据和索引存在InnoDB的数据文件里。

默认MySQL 的数据库是存放在...MySQLMySQL 5.5data文件夹下。一个数据库是一个目录，目录下一个表对应三个文件，文件名是表名，扩展名分别是.frm、.MYD、.MYI（（数据文件：. myd ）、（ 索引文件：. MYI ）、（表定义文件：. frm））。

扩展资料：

普通索引（由关键字 KEY 或 INDEX 定义的索引）的任务是加快对数据的访问速度。因此，应该只为那些经常出现查询条件（WHERE column =）或排序条件（ORDER BY column）中的数据列创建索引。只要有可能，就应该选择一个数据整齐、紧凑的数据列（如一个整数类型的数据列）来创建索引。

普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。比如说，因为人有可能同名，所以同一个姓名在同一个“员工”数据表里可能出现两次或更多次。

参考资料来源：

mysql有哪些索引

谈到索引，大家并不陌生。索引本身是一种数据结构，存在的目的主要是为了缩短数据检索的时间，程度减少磁盘 IO。

任何有数据的场景几乎都有索引，比如手机通讯录、文件系统（ext4xfsntfs)、数据库系统（MySQLOracle）。数据库系统和文件系统一般都采用 B+ 树来存储索引信息，B+ 树兼顾写和读的性能，极端时检索复杂度为 O(logN)，其中 N 指的是数量，logN 表示对磁盘 IO 扫描的总次数。

MySQL 支持的索引结构有四种：B+ 树，R 树，HASH，FULLTEXT。