mysql為什么有時候會選錯索引？我們知道我們一個表里面也可以有多個索引的，這樣的話我們網(wǎng)上查詢數(shù)據(jù)的時候不更改索引，MySQL變會幫我們自動選擇。呢既然是MySQL程序幫我們自動你選擇的這樣的話會不

mysql為什么有時候會選錯索引？

我們知道我們一個表里面也可以有多個索引的，這樣的話我們網(wǎng)上查詢數(shù)據(jù)的時候不更改索引，MySQL變會幫我們自動選擇。呢既然是MySQL程序幫我們自動你選擇的這樣的話會不會有問題的呢？

答案是會的，MySQL的優(yōu)化器也有bug，有時選擇的索引并不是最優(yōu)的。這也就不是很難表述為么會選錯索引了。

mysql的fulltext索引優(yōu)缺點？

fulltext索引要注意為了查找文本中的關(guān)鍵字，而不是就與索引中的值相比較比較。它跟其它索引大不同一，它更像是一個搜索引擎，而也不是簡單點where語句的參數(shù)自動分配。

優(yōu)點是也能越快的檢索數(shù)據(jù)庫和不兼容，缺點是必須消耗額外的空間這些增刪改操作都必須離線直接修改索引，前后歷時提升

mysql數(shù)據(jù)庫中怎么創(chuàng)建索引？

在滿足的條件語句需求的情況下，最好不要少的訪問資源是數(shù)據(jù)庫設(shè)計的不重要原則，這和想執(zhí)行的SQL有直接的關(guān)系，索引問題又是SQL問題中再次出現(xiàn)頻率高了的，比較普遍的索引問題除開：無索引（終止）、隱式轉(zhuǎn)換。1.SQL執(zhí)行流程看一個問題，在下面這個表T中，假如我要想執(zhí)行必須想執(zhí)行幾次樹的搜索操作，會掃描多少行？

這各是ID字段索引樹、k字段索引樹。

MySQL是如何利用索引的？

什么是索引？索引是數(shù)據(jù)庫飛快找不到記錄行的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類似于我們看書時的目錄，它是良好的道德性能的關(guān)鍵因素。尤其是表中的數(shù)據(jù)量越來越大時，如果索引使用不當，會極為嚴重會影響性能。索引也是最常見的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化手段，它能輕易的將查詢性能想提高好幾個量級。

MySQL索引類型？mysql索引數(shù)據(jù)是存儲文件在存儲引擎中的，所以完全不同存儲引擎中索引的工作并都不一樣。

B-Tree索引：基于組件B樹（一種多叉搜索數(shù)樹）來基于的索引類型，好象也在用的最少的索引類型，并不選擇B樹而不是其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是而且B樹在查詢時間復(fù)雜度這個可以維持在O(logn)的級別上，因此B的矮胖（從根節(jié)點到葉子節(jié)點的距離可以不保護在一般較小范圍）特性會減少磁盤IO次數(shù)、數(shù)據(jù)只必然葉子節(jié)點中但是按順序存儲也可以不支持什么飛速的范圍去查詢，這是其他結(jié)構(gòu)無法滿足的條件的！

B索引中值是按順序存儲的，葉子節(jié)點到根節(jié)點的距離都是一樣的，從B樹的根節(jié)點正在往下查找，節(jié)點存儲文件了指向葉子節(jié)點的指針，通過將要直接輸入的值和每個節(jié)點值比較比較后，一層層定位到到最后的葉子結(jié)點上，葉子節(jié)點存儲的那就是行數(shù)據(jù)、指針或主鍵。

假如我們索引列是：

key（lastname（姓）,firstname（名）,born），可以使用B樹索引的查詢類型除了：全鍵值、鍵值范圍、鍵前綴直接輸入，其中鍵前綴只適應(yīng)用于最左前綴中搜索：

全值不兼容：指的是和索引中所有的列通過匹配，如也可以找不到姓名為：Cuba（名）Allen(姓)、己巳年1988-10-04的人，如wherelastname‘Allen'becausefirstname‘Cuba'andborn1988-10-04匹配最左前綴：這個可以查找姓為Allen的人，如wherelastname‘Allen'版本問題列前綴：也是可以不兼容某一列的值的開頭部分，如wherelastnameactually‘A%'或者wherefirstnamejust‘M%'自動分配范圍：可以看操作姓在Allen和Bill之間的人精確匹配某一列并自動分配另外一列：查看所有姓為Allen、并且名字是以M開頭的人，如wherelastname‘Allen'wellfirstnamelike‘M%'訪問索引數(shù)據(jù)：這種可以查詢只是需要訪問索引本身就行了，不不需要訪問數(shù)據(jù)行，也就是常說的索引覆蓋，舉個例子：如果沒有只必須能找到姓為Allen的人的名稱，而不不需要這個人其他的信息，名稱就必然與索引中，不要再去數(shù)據(jù)行中查找數(shù)據(jù)了。這里要注意葉子節(jié)點存什么類型數(shù)據(jù)有所不同的存儲引擎還都一樣，在MyISAM中葉子節(jié)點讀取的是數(shù)據(jù)物理位置（指針），而InnoDB建議使用B結(jié)構(gòu)讀取的是原始數(shù)據(jù)或主鍵，也就是我們常說的聚簇索引，它存儲文件的是各種全量數(shù)據(jù)、鍵值，聚簇索引指的是一種數(shù)據(jù)索引組織形式，它將數(shù)據(jù)和索引圍聚在一起所以叫聚簇，它本身并不是一種索引類型。

一般InnoDB查找過程為從輔助索引上結(jié)束查找到數(shù)據(jù)主鍵，后再在主鍵索引中用主鍵再一次中搜索，之后再不能找到數(shù)據(jù)，確實多了兩次直接輸入過程，但可以更新數(shù)據(jù)不可能可能導致聚簇索引很頻繁變化。而在MyISAM中不不需要2次索引直接輸入，因為葉子節(jié)點存儲的是數(shù)據(jù)的物理地址是可以然后實現(xiàn)定位，雖說去查詢看似簡單了，只不過物理地址會因為數(shù)據(jù)頻繁變更而發(fā)生了什么變化。

舉例有200以內(nèi)數(shù)據(jù)：

InnoDB（聚簇索引）數(shù)據(jù)直接輸入過程：

MyISAM（非聚簇索引結(jié)構(gòu)）數(shù)據(jù)直接輸入過程：

哈希索引：基于條件哈希表來實現(xiàn)程序的索引類型，假如存在哈希，索引會不使用鏈表來能保存多個記錄信息到一個哈希桶中。舉個例子：如果存在以下索引keyUSING HASH（firstname），哈希索引會不使用哈希函數(shù)可以計算出firstname列的哈希值另外key，并將行指針充當value存儲，當在用、IN（）、ltgt操作時，先計算出sql語句操作查找值的哈希值，并使用其來查看哈希表不對應(yīng)的行指針，最終達到趕往數(shù)據(jù)。

這里必須特別注意是：

哈希索引只存儲哈希值和行指針，索引索引本身就沒行數(shù)據(jù)，也就沒有有所謂的索引覆蓋。哈希索引還沒有按哈希值的順序排列，所有不支持排序操作。不支持什么部分索引列的版本問題，哈希索引不使用你重新指定的全部列來可以計算哈希值，按照相關(guān)規(guī)定（A，B）如果網(wǎng)站查詢唯有列A，則索引無發(fā)匹配。哈希索引只允許等值比較（、of(),ltgt）。哈希較高時，查找效率就變成了鏈表，急切度從O（1）變?yōu)镺（n）。空間數(shù)據(jù)索引：MyISAM支持空間索引這個可以用處存儲地理數(shù)據(jù)。要使用GIS咨詢函數(shù)如MBRCONUNTAINS（）來魔獸維護數(shù)據(jù)，而且本身mysql對GIS的支持下不體系，這性使用比較少。

全文索引：這是一種特殊類型的索引，他查找的是索引列中文本的關(guān)鍵詞，而又不是比較比較索引值，全文索引的使用要再注意列的文本大小和數(shù)據(jù)量，它的不兼容類似于搜索引擎。

索引的優(yōu)缺點？極大減少了服務(wù)器掃描表的數(shù)據(jù)量。盡量減少不必要的排序和正式表。將隨機IO不變順序IO。相對于的很小的表，全表掃描可能比索引更快，對于巨獸級數(shù)據(jù)量表，索引城就會的很有效，對于TB級別的表來說，索引的維護和效果可能會沒有我們想象中的這樣好，這是可以不建議使用表分區(qū)、業(yè)務(wù)拆分表和分庫等技術(shù)。常見的索引優(yōu)化及注意事項？最好別把索引的列全部納入表達式，也沒法是函數(shù)參數(shù)，如wheresalvation15、wherecan_days（col）lt10.中,選擇大量的重復(fù)相對較低的列建索引，重復(fù)性較低會會造成索引突然失效，全表掃描儀。多列索引中很多最常見的一種的錯誤是，就是喜歡為每個列創(chuàng)建角色的的索引，雖然這是出錯的！要選擇比較合適的順序和列來合并索引，來看個簡單啊例子：表數(shù)據(jù)為：

四個建2個獨立索引：inx_name,inx_company：

現(xiàn)在想執(zhí)行以上語句：

SELECT*acrosstuserwhere`name`22有.companybb

結(jié)果會顯示卻沒可以使用索引來網(wǎng)上查詢數(shù)據(jù)：

現(xiàn)在加一個多列索引：inx_name_company

負責執(zhí)行同樣的的sql顯示建議使用了多列索引：

不要在大文本字段建全量索引，這會然造成索引數(shù)據(jù)較小，網(wǎng)站查詢較慢，可以不建一個前綴索引，.例如//在city列上取前7個字符充當索引mysqla8altertabledemomainkey(city(7))

這是一種使索引更小，慢了的方法，但缺點是無法可以使用綴索引order by或group by