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      索引怎么查mysql 索引查找通過什么查找

      mysql索引

      在mysql中,索引是一種特殊的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu),由數(shù)據(jù)表中的一列或多列組合而成,可以用來快速查詢數(shù)據(jù)表中有某一特定值的記錄。

      成都創(chuàng)新互聯(lián)公司成立十年來,這條路我們正越走越好,積累了技術(shù)與客戶資源,形成了良好的口碑。為客戶提供網(wǎng)站設(shè)計制作、成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站策劃、網(wǎng)頁設(shè)計、域名與空間、網(wǎng)絡(luò)營銷、VI設(shè)計、網(wǎng)站改版、漏洞修補(bǔ)等服務(wù)。網(wǎng)站是否美觀、功能強(qiáng)大、用戶體驗好、性價比高、打開快等等,這些對于網(wǎng)站建設(shè)都非常重要,成都創(chuàng)新互聯(lián)公司通過對建站技術(shù)性的掌握、對創(chuàng)意設(shè)計的研究為客戶提供一站式互聯(lián)網(wǎng)解決方案,攜手廣大客戶,共同發(fā)展進(jìn)步。

      通過索引,查詢數(shù)據(jù)時不用讀完記錄的所有信息,而只是查詢索引列即可。

      通過索引,查詢數(shù)據(jù)時不用讀完記錄的所有信息,而只是查詢索引列。否則,數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)將讀取每條記錄的所有信息進(jìn)行匹配。

      可以把索引比作新華字典的音序表。例如,要查“庫”字,如果不使用音序,就需要從字典的 400 頁中逐頁來找。但是,如果提取拼音出來,構(gòu)成音序表,就只需要從 10 多頁的音序表中直接查找。這樣就可以大大節(jié)省時間。

      因此,使用索引可以很大程度上提高數(shù)據(jù)庫的查詢速度,還有效的提高了數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能。

      索引的優(yōu)缺點(diǎn)

      索引有其明顯的優(yōu)勢,也有其不可避免的缺點(diǎn)。

      優(yōu)點(diǎn)

      索引的優(yōu)點(diǎn)如下:

      1、通過創(chuàng)建唯一索引可以保證數(shù)據(jù)庫表中每一行數(shù)據(jù)的唯一性。

      2、可以給所有的 MySQL 列類型設(shè)置索引。

      3、可以大大加快數(shù)據(jù)的查詢速度,這是使用索引最主要的原因。

      4、在實現(xiàn)數(shù)據(jù)的參考完整性方面可以加速表與表之間的連接。

      5、在使用分組和排序子句進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢時也可以顯著減少查詢中分組和排序的時間

      缺點(diǎn)

      增加索引也有許多不利的方面,主要如下:

      1、創(chuàng)建和維護(hù)索引組要耗費(fèi)時間,并且隨著數(shù)據(jù)量的增加所耗費(fèi)的時間也會增加。

      2、索引需要占磁盤空間,除了數(shù)據(jù)表占數(shù)據(jù)空間以外,每一個索引還要占一定的物理空間。如果有大量的索引,索引文件可能比數(shù)據(jù)文件更快達(dá)到最大文件尺寸。

      3、當(dāng)對表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行增加、刪除和修改的時候,索引也要動態(tài)維護(hù),這樣就降低了數(shù)據(jù)的維護(hù)速度。

      使用索引時,需要綜合考慮索引的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。

      用mysql查詢某字段是否有索引

      可以使用SHOW INDEX FROM table_name來查看表的索引,從而查看字段的索引;

      查詢結(jié)果中table為表名,key_name為索引名,Column_name為列名

      mysql怎么看索引狀態(tài)

      SHOW INDEX FROM tbl_name [FROM db_name]

      例如,

      mysql SHOW INDEX FROM mytable FROM mydb;

      mysql SHOW INDEX FROM mydb.mytable;

      SHOW KEYS是SHOW INDEX的同義詞。您也可以使用mysqlshow -k db_name tbl_name命令列舉一個表的索引。

      SHOW INNODB STATUS語法

      SHOW INNODB STATUS

      SHOW INDEX會返回表索引信息。其格式與ODBC中的SQLStatistics調(diào)用相似。

      SHOW INDEX會返回以下字段:

      · Table

      表的名稱。

      · Non_unique

      如果索引不能包括重復(fù)詞,則為0。如果可以,則為1。

      · Key_name

      索引的名稱。

      · Seq_in_index

      索引中的列序列號,從1開始。

      · Column_name

      列名稱。

      · Collation

      列以什么方式存儲在索引中。在MySQL中,有值‘A’(升序)或NULL(無分類)。

      · Cardinality

      索引中唯一值的數(shù)目的估計值。通過運(yùn)行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基數(shù)根據(jù)被存儲為整數(shù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來計數(shù),所以即使對于小型表,該值也沒有必要是精確的。基數(shù)越大,當(dāng)進(jìn)行聯(lián)合時,MySQL使用該索引的機(jī)會就越大。

      · Sub_part

      如果列只是被部分地編入索引,則為被編入索引的字符的數(shù)目。如果整列被編入索引,則為NULL。

      · Packed

      指示關(guān)鍵字如何被壓縮。如果沒有被壓縮,則為NULL。

      · Null

      如果列含有NULL,則含有YES。如果沒有,則該列含有NO。

      · Index_type

      用過的索引方法(BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE)。

      · Comment

      多種評注。

      MySQL聯(lián)表查詢的索引使用

      一共3張表 knowledge , knowledge_question , knowledge_answer ,數(shù)據(jù)在 6000~10000 之間。

      執(zhí)行的語句:

      執(zhí)行時間約 10分鐘 ,查看執(zhí)行計劃如下:

      全部都是全表掃描,根據(jù)MySQL聯(lián)表查詢的算法 Nested-Loop Join ,MySQL查詢的結(jié)果集是3張表的笛卡爾積,所以效率特別低。

      耗時變成 20毫秒

      給Where條件建立索引,并不一定會使用。

      比如:在表 knowledge 的字段 update 上建立索引 idx_time :

      結(jié)果執(zhí)行上來看,并沒有使用索引 idx_time 。

      如果where條件從 k.update_time'2019-01-03 12:00:00' 修改為 k.update_time='2019-01-03 12:00:00' (從 變成 = )

      則會使用索引 idx_time

      在建立索引的時候,會遇到 Table Metadata Lock 的問題,可以先 show processlist ,找到占用表鎖的連接,然后 kill 。

      mysql 表空間及索引的查看方法

      1.查看索引

      (1)單位是GB

      SELECT

      CONCAT(ROUND(SUM(index_length)/(1024*1024*1024),

      2),

      '

      GB')

      AS

      'Total

      Index

      Size'

      FROM

      information_schema.TABLES

      WHERE

      table_schema

      LIKE

      'database';

      +------------------+

      |

      Total

      Index

      Size

      |

      +------------------+

      |

      1.70

      GB

      |

      +------------------+

      (2)單位是MB

      SELECT

      CONCAT(ROUND(SUM(index_length)/(1024*1024),

      2),

      '

      MB')

      AS

      'Total

      Index

      Size'

      FROM

      information_schema.TABLES

      WHERE

      table_schema

      LIKE

      'database';

      其中“database”為你所要查看的數(shù)據(jù)庫

      2.查看表空間

      SELECT

      CONCAT(ROUND(SUM(data_length)/(1024*1024*1024),

      2),

      '

      GB')

      AS

      'Total

      Data

      Size'

      FROM

      information_schema.TABLES

      WHERE

      table_schema

      LIKE

      'database';

      +-----------------+

      |

      Total

      Data

      Size

      |

      +-----------------+

      |

      3.01

      GB

      |

      +-----------------+

      3.查看數(shù)據(jù)庫中所有表的信息

      SELECT

      CONCAT(table_schema,'.',table_name)

      AS

      'Table

      Name',

      CONCAT(ROUND(table_rows/1000000,2),'M')

      AS

      'Number

      of

      Rows',

      CONCAT(ROUND(data_length/(1024*1024*1024),2),'G')

      AS

      'Data

      Size',

      CONCAT(ROUND(index_length/(1024*1024*1024),2),'G')

      AS

      'Index

      Size'

      ,

      CONCAT(ROUND((data_length+index_length)/(1024*1024*1024),2),'G')

      AS'Total'FROM

      information_schema.TABLES

      WHERE

      table_schema

      LIKE

      'database';

      如何查看MySQL索引

      查看索引

      mysql show index from tblname;

      mysql show keys from tblname;

      · Table

      表的名稱。

      · Non_unique

      如果索引不能包括重復(fù)詞,則為0。如果可以,則為1。

      · Key_name

      索引的名稱。

      · Seq_in_index

      索引中的列序列號,從1開始。

      · Column_name

      列名稱。

      · Collation

      列以什么方式存儲在索引中。在MySQL中,有值‘A’(升序)或NULL(無分類)。

      · Cardinality

      索引中唯一值的數(shù)目的估計值。通過運(yùn)行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基數(shù)根據(jù)被存儲為整數(shù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來計數(shù),所以即使對于小型表,該值也沒有必要是精確的。基數(shù)越大,當(dāng)進(jìn)行聯(lián)合時,MySQL使用該索引的機(jī) 會就越大。

      · Sub_part

      如果列只是被部分地編入索引,則為被編入索引的字符的數(shù)目。如果整列被編入索引,則為NULL。

      · Packed

      指示關(guān)鍵字如何被壓縮。如果沒有被壓縮,則為NULL。

      · Null

      如果列含有NULL,則含有YES。如果沒有,則該列含有NO。

      · Index_type

      用過的索引方法(BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE)。

      · Comment


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