normal:表示普通索引 unique:表示唯一的,不允许重复的索引,如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时,可设置为unique full textl: 表示 全文搜索的索引. FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候,效果最好.用在比较短的文本,如果就一两行字的,普通的 INDEX 也可以. 总结,索引的类别由建立索引的字段内容特性来决定,通常normal最常见. 在实际操作过程中,应该选取表中哪些字段作为索引? 为了使索引的使用效率更高,在创建索引时,必须考虑在哪些字段上创

MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址.下图是MyISAM索引的原理图: 图8 这里设表一共有三列,假设我们以Col1为主键,则图8是一个MyISAM表的主索引(Primary key)示意.可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址.在MyISAM中,主索引和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别,只是主索引要求key是唯一的,而辅助索引的key可以重复.如果我们在Col2上建立一个辅助索引,则此索引的结构如下图所示

索引是帮助mysql获取数据的数据结构.最常见的索引是Btree索引和Hash索引. 不同的引擎对于索引有不同的支持:Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引:而Mermory默认的索引是Hash索引. 我们在mysql中常用两种索引算法BTree和Hash,两种算法检索方式不一样,对查询的作用也不一样. 一.BTree BTree索引是最常用的mysql数据库索引算法,因为它不仅可以被用在=,>,>=,<,<=和between这些比较操作符上,而且还可以用于like操

转自http://blog.csdn.net/single_wolf_wolf/article/details/52915862 一.理解索引的结构 索引在数据库中的作用类似于目录在书籍中的作用,用来提高查找信息的速度.使用索引查找数据,无需对整表进行扫描,可以快速找到所需数据.微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引). SQL Server 中数据

没有索引时mysql是如何查询到数据的 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索

上篇文章中说道,Mysql中的Btree索引和Hash索引的区别,没做展开描述,今天有空,上Mysql官方文档找到了相关答案,看完之后,针对两者的区别做如下总结: 引用维基百科上的描述,来解释一下这两种数据结构,这些知识在<数据结构与算法>这门课程中也有讲述: 在计算机科学中,B树(英语:B-tree)是一种自平衡的树,能够保持数据有序.这种数据结构能够让查找数据.顺序访问.插入数据及删除的动作,都在对数时间内完成.B树,概括来说是一个一般化的二叉查找树(binary search tree)

把原站信息经过筛选贴过来,用于自己备忘.原站:https://www.cnblogs.com/aspwebchh/p/6652855.html --------------------------------mysql执行计划关键字: explain---------------------------------------- 聚集索引: 给表上了主键,那么表在内存上的由整齐排列的结构转变成了树状结构,也就是「平衡树」结构,换句话说,就是整个表就变成了一个索引.没错, 再说一遍, 整个表变成了

索引是我们经常使用的一种数据库搜索优化手段.适当的业务操作场景使用适当的索引方案可以显著的提升系统整体性能和用户体验.在Oracle中,索引有包括很多类型.不同类型的索引适应不同的系统环境和访问场景.其中,唯一性索引Unique Index是我们经常使用到的一种. 唯一性索引unique index和一般索引normal index最大的差异就是在索引列上增加了一层唯一约束.添加唯一性索引的数据列可以为空,但是只要存在数据值,就必须是唯一的. 那么,在使用唯一性索引时,同一般索引有什么差异呢?下

MyISAM索引实现 MyISAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件的data域保存记录所在页的地址(物理存储位置),通过这些地址来读取页,进而读取被索引的行数据. MyISAM的索引原理图如下,Col1为主键: 而对于二级索引,在 MyISAM存储引擎中以与上图同样的方式实现,也就是主索引和辅助索引在结构上没有任何区别,只是主索引要求key是唯一的,而辅助索引的key可以重复. InnoDB索引实现 1.聚集索引 InnoDB存储引擎表是索引组织表,即按照主键的顺序存储数据. 与 MyISA

一.B-Tree索引的底层结构 所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同,如图所示,B-Tree索引的底层数据结构一般是B+树,反应了MyISAM索引是如何工作的.     二.B-Tree索引的使用规则     B-Tree索引适用于全键值.键值范围和键前缀查找,其中键前缀查找只适用于根据最左前缀查找.B-Tree索引支持的查询原则如下所示: 全值匹配:全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配. 匹配最左前缀:前边提到的索引可以用于查找所有姓Allen的人,即只使用索引中的第一列

(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操作. 由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且H

建立索引的优点及必要性: 第一.通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性: 第二.可以大大加快 数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因: 第三.可以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: 第四.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: 第五.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: 建立索引的缺点: 第一.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: 第二.索引需要占

1.定义 对数据库表的一列或多列的值进行排序的一种结构(Btree方式)=(相当于二分查找法) 2.优点 加快数据检索速度 3.缺点 1.占用物理存储空间 2.当对表中数据更新时,索引需要动态维护,降低数据维护速度 4.索引示例 1.开启运行时间检测 :set profiling=1; 2.执行查询语句         select name from t1 where name="lucy99999";        3.查看执行时间         show profiles; 

Hash仅支持=.>.>=.<.<=.between.BTree可以支持like模糊查询 索引是帮助mysql获取数据的数据结构.最常见的索引是Btree索引和Hash索引. 不同的引擎对于索引有不同的支持:Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引:而Mermory默认的索引是Hash索引. 我们在mysql中常用两种索引算法BTree和Hash,两种算法检索方式不一样,对查询的作用也不一样. 一.BTree BTree索引是最常用的mysql数据库索引算法,因为它不仅

 在使用MySQL索引的时候, 选择b-tree还是hash hash索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询. 比如< , 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 对于组合索引,Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合

Mysql索引概念:说说Mysql索引,看到一个很少比如:索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容,显然目录(索引)并不是越多越好,假如这本书1000页,有500也是目录,它当然效率低,目录是要占纸张的,而索引是要占磁盘空间的.Mysql索引主要有两种结构:B+树和hash. hash:hsah索引在mysql比较少用,他以把数据的索引以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快.当时因为是hash结构,每个键只对应一个值,而且是散列的方式分布.所以他并不支持范围查找和排

原文:Mysql主键索引.唯一索引.普通索引.全文索引.组合索引的区别 Mysql索引概念: 说说Mysql索引,看到一个很少比如:索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容,显然目录(索引)并不是越多越好,假如这本书1000页,有500也是目录,它当然效率低,目录是要占纸张的,而索引是要占磁盘空间的. Mysql索引主要有两种结构:B+树和hash. hash:hsah索引在mysql比较少用,他以把数据的索引以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快.当时因为是has

一.介绍一下索引的类型 Mysql常见索引有:主键索引.唯一索引.普通索引.全文索引.组合索引PRIMARY KEY(主键索引) ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) UNIQUE(唯一索引) ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`column`)INDEX(普通索引)      ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column

简述一下索引: 索引是数据库表中一列或多列的值进行排序的一种数据结构:索引分为聚集索引和非聚集索引,聚集索引查询类似书的目录,快速定位查找的数据,非聚集索引查询一般需要再次回表查询一次,如果不使用索引就会进行全表扫描:还有可以进行多字段组成联合索引,但是要符合最左匹配原则要求. 如果使用覆盖索引就可以不回表扫描. 索引类型:InnoDB引擎,默认B+树(O(logN)).Hash索引 B树索引 O(1) 1.由于底层是使用hash表,以key-value存储,无法直接通过索引查询,只选择一个数据

转发请注明引用和原文博客(http://www.cnblogs.com/wenBlog) 简介 之前已经写过两篇介绍列存储索引的文章,但是只有非聚集列存储索引,今天再来简单介绍一下聚集的列存储索引,也就是可更新列存储索引.在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式.叫做"列存储索引".前一篇我已经比较了行存储索引与非聚集的列存储索引(http://www.cnblogs.com/wenBlog/p/5682024.html).其中对于在小表的指定值或者小范

MySQL和Lucene都可以对数据构建索引并通过索引查询数据,一个是关系型数据库,一个是构建搜索引擎(Solr.ElasticSearch)的核心类库.两者的索引(index)有什么区别呢?以前写过一篇<Solr与MySQL查询性能对比>,只是简单的对比了下查询性能,对于内部原理却没有解释,本文简单分析下两者的索引区别. MySQL索引实现 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. M