mysql数据库索引优化
MySQL索引优化，explain详细讲解
MySQL索引优化，explain详细讲解前⾔：这篇⽂章主要讲 explain 如何使⽤，还有 explain 各种参数概念，之后会讲优化⼀、Explain ⽤法模拟Mysql优化器是如何执⾏SQL查询语句的，从⽽知道Mysql是如何处理你的SQL语句的。
分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
语法：Explain + SQL 语句;如：Explain select * from user; 会⽣成如下 SQL 分析结果，下⾯详细对每个字段进⾏详解⼆、id是⼀组数字，代表多个表之间的查询顺序，或者包含⼦句查询语句中的顺序，id 总共分为三种情况，依次详解id 相同，执⾏顺序由上⾄下id 不同，如果是⼦查询，id 号会递增，id 值越⼤优先级越⾼，越先被执⾏id 相同和不同的情况同时存在三、select_typeselect_type 包含以下⼏种值simpleprimarysubqueryderivedunionunion resultsimple简单的 select 查询，查询中不包含⼦查询或者 union 查询primary如果 SQL 语句中包含任何⼦查询，那么⼦查询的最外层会被标记为 primarysubquery在 select 或者 where ⾥包含了⼦查询，那么⼦查询就会被标记为 subQquery，同三.⼆同时出现derived在 from 中包含的⼦查询，会被标记为衍⽣查询，会把查询结果放到⼀个临时表中union / union result如果有两个 select 查询语句，他们之间⽤ union 连起来查询，那么第⼆个 select 会被标记为 union，union 的结果被标记为 union result。
它的 id 是为 null 的四、table表⽰这⼀⾏的数据是哪张表的数据五、typetype 是代表 MySQL 使⽤了哪种索引类型，不同的索引类型的查询效率也是不⼀样的，type ⼤致有以下种类systemconsteq_refrefrangeindexallsystem表中只有⼀⾏记录，system 是 const 的特例，⼏乎不会出现这种情况，可以忽略不计const将主键索引或者唯⼀索引放到 where 条件中查询，MySQL 可以将查询条件转变成⼀个常量，只匹配⼀⾏数据，索引⼀次就找到数据了eq_ref在多表查询中，如 T1 和 T2，T1 中的⼀⾏记录，在 T2 中也只能找到唯⼀的⼀⾏，说⽩了就是 T1 和 T2 关联查询的条件都是主键索引或者唯⼀索引，这样才能保证 T1 每⼀⾏记录只对应 T2 的⼀⾏记录举个不太恰当的例⼦，EXPLAIN SELECT * from t1 , t2 where t1.id = t2.idref不是主键索引，也不是唯⼀索引，就是普通的索引，可能会返回多个符合条件的⾏。
mysqlhaving索引_MySql的groupbyhaving优化案例
mysqlhaving索引_MySql的groupbyhaving优化案例MySQLhaving索引MySQL数据库系统的GroupBy/Having子句用于查询表中的行，并根据一列或多列的值进行分组。
Having子句用于从分组中选择行。
这种语句经常用于统计报表，因此在一些场景中执行性能是非常重要的。
因此，优化GroupBy/Having子句是MySQL性能优化的一个重要部分。
本文旨在讨论MySQL使用GroupBy/Having子句时应执行的一般优化步骤，以及如何使用MySQLhaving索引来提高性能。
首先，在优化GroupBy/Having子句之前，应该确保表上有足够的索引以支持查询。
根据查询中所使用的参数，应该创建适当的复合索引，以支持GroupBy / Having子句。
在创建索引时，应该确保索引中的字段在查询中正确使用。
例如，如果查询使用where子句和group by子句，则必须提供包含where子句中所有字段的复合索引，以及group by子句中所有字段。
在这种情况下，其顺序（先where，后group by）也很重要，因此索引的字段顺序应该与查询中使用的字段顺序相同。
一旦表上有了合适的索引，则可以创建一个MySQLhaving索引，以支持GroupBy / Having子句的查询。
MySQLhaving索引可以是普通的B树索引，也可以是哈希索引或倒排索引。
MySQLhaving索引可以用来加速GroupBy / Having子句的查询，因为它可以减少查询中需要扫描的行数。
MySQLhaving索引的使用可以极大地提高查询的性能，从而减少查询执行时间。
一般来说，MySQLhaving索引应该包含GroupBy / Having子句中的所有字段。
使用MySQL进行全文索引和搜索优化
使用MySQL进行全文索引和搜索优化引言：在当今大数据时代，信息的快速检索和搜索成为一项非常重要的任务。
而全文索引是提高搜索效率的关键技术之一。
MySQL作为一种常用的关系型数据库，也提供了全文索引功能，可以帮助我们实现高效的全文搜索。
本文将介绍如何使用MySQL进行全文索引和搜索优化，以提升系统的性能和用户体验。
一、全文索引的基本概念和原理全文索引是一种将文本数据以特定的数据结构进行组织和管理，以支持关键字搜索的技术。
它可以快速地定位并返回包含搜索关键字的文档或记录。
全文索引常用于大型网站、论坛、博客等需要进行复杂搜索的应用场景。
全文索引的原理主要包括三个步骤：分词、建立倒排索引和搜索匹配。
1. 分词：将文本数据分割成一个个的词语，一般以空格、标点符号或其他分隔符号为界限。
分词可以使用自然语言处理工具，也可以使用MySQL内置的分词器。
2. 建立倒排索引：将分词之后的单词与其所在的文档或记录进行关联，形成倒排索引表。
倒排索引表记录了每个单词出现在哪个文档中，以及在该文档中的位置信息。
3. 搜索匹配：当进行全文搜索时，输入的关键字会与倒排索引进行匹配，找出与关键字相关的文档或记录。
二、MySQL全文索引的使用方法MySQL提供了全文索引的功能，并通过特定的语法和API使其易于使用。
下面以一个示例数据库为例，介绍MySQL全文索引的使用方法。
假设我们有一个名为"articles"的表，包含了文章的标题和内容字段。
首先，我们需要为"articles"表添加一个全文索引：```ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT(title, content);```上述命令将在"title"和"content"字段上创建一个全文索引。
注意，只有使用MyISAM或InnoDB存储引擎的表才支持全文索引。
接下来，我们可以使用全文索引进行搜索。
MySQL数据库的哈希和索引优化技巧
MySQL数据库的哈希和索引优化技巧MySQL是广泛使用的关系型数据库管理系统，它的性能优化在大型应用中至关重要。
其中，哈希和索引技巧在提升数据库查询速度和提高性能方面起着非常重要的作用。
本文将重点讨论MySQL数据库的哈希和索引优化技巧，以帮助读者更好地了解和应用这些技术。
一、哈希优化技巧1.选择适当的哈希算法哈希算法是将数据映射到哈希表的关键步骤。
在选择哈希算法时，应根据具体的应用场景和数据特点来确定。
常见的哈希算法有MD5、SHA-1、CRC32等，每种算法都有自己的特点和适用范围。
根据实际情况选择适当的哈希算法可以提高哈希表的效率和性能。
2.合理设置哈希表的大小哈希表的大小直接影响哈希查找的效率。
如果哈希表的大小太小，会导致哈希冲突增多，查找效率降低；如果哈希表的大小太大，会导致内存消耗过高。
因此，应根据数据量和查询频率合理设置哈希表的大小，以达到最佳的查询效率和内存利用率。
3.使用一致性哈希算法一致性哈希算法可以解决分布式系统中的负载均衡问题。
它通过将哈希值映射到一个虚拟环上，将数据均匀地分布在各个节点上，实现了负载的均衡。
在MySQL数据库中，可以利用一致性哈希算法将数据分片存储在不同的数据库节点上，从而提高数据库的并发性和吞吐量。
二、索引优化技巧1.选择合适的索引类型MySQL提供了多种索引类型，包括B树索引、哈希索引、全文索引等。
不同类型的索引适用于不同的查询场景。
B树索引适用于范围查询和排序操作；哈希索引适用于等值查询；全文索引适用于文本搜索。
根据实际的查询需求选择合适的索引类型，可以大大提高查询效率。
2.使用复合索引复合索引是指在多个列上建立的索引。
它可以减少索引的个数，提高查询效率。
在使用复合索引时，应注意将最常用于查询条件的列放在索引的前面，以提高查询效率。
同时，也要避免建立过多的复合索引，因为索引的更新和维护会带来额外的开销。
3.避免过度索引过度索引会增加数据库的存储空间、降低写操作的性能，并可能导致索引失效。
MySQL中的唯一索引和非唯一索引选择与优化
MySQL中的唯一索引和非唯一索引选择与优化概述MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，许多网站和应用程序都使用它来存储和管理数据。
在MySQL中，索引是提高查询性能的重要因素之一。
本文将讨论MySQL中的唯一索引和非唯一索引的选择与优化。
索引简介索引是数据库中的一种数据结构，它能够加快查询的速度。
在MySQL中，索引分为唯一索引和非唯一索引两种类型。
唯一索引唯一索引是一种限制索引列中的值必须唯一的索引类型。
在唯一索引中，所有的索引值都必须是唯一的，这意味着一个表中不能有两行具有相同的索引值。
唯一索引的主要优点是确保数据的完整性和一致性。
它可以防止重复的数据出现在表中，并且可以通过快速查找来验证表中是否存在某个值。
此外，唯一索引还可以用于加速查询操作。
非唯一索引非唯一索引是一种不限制索引列中的值必须唯一的索引类型。
在非唯一索引中，多个行可以具有相同的索引值。
非唯一索引可以用于加快查询速度，但不保证数据的完整性和一致性。
非唯一索引的主要优点是提高查询性能。
当我们在非唯一索引列上进行查询时，数据库可以更快地定位到指定的数据。
这是因为非唯一索引可以通过使用索引值的二叉树或B树结构来进行快速查找。
唯一索引与非唯一索引的选择与优化在实际应用中，我们需要根据具体的需求来选择和优化唯一索引和非唯一索引。
唯一索引适用于需要确保数据完整性和一致性的场景，例如用户表中的用户名、邮箱、手机号等字段。
唯一索引可以防止重复数据的插入，并且可以通过快速查找来验证数据的唯一性。
但是，唯一索引的创建和维护会消耗额外的时间和空间，因此在大规模数据表中使用唯一索引时需要考虑性能和资源消耗的问题。
非唯一索引适用于快速搜索和排序的场景，例如商品表中的商品名称、价格等字段。
非唯一索引可以加速查询操作，使得数据库在大数据量的情况下能够更快地定位到指定的数据。
但是，过多的非唯一索引会增加磁盘和内存的消耗，并且对于更新操作（如插入、更新、删除）也会影响性能。
MySQL中的表分区和索引选择优化建议
MySQL中的表分区和索引选择优化建议在大数据时代的背景下，数据库的性能和优化变得越发重要。
MySQL作为最流行的开源数据库管理系统之一，在数据分析与存储方面扮演着重要的角色。
在MySQL中，表分区和索引选择是优化数据库性能的两个关键因素。
本文将探讨MySQL中的表分区和索引选择，并给出优化建议。
一、表分区的概述表分区是将一张表划分为多个较小的独立部分，每个部分可以存储在不同的物理位置上。
表分区的主要目的是提高查询和维护的性能。
通过将数据分布在多个分区上，可以减少查询的数据量，并且可以针对每个分区进行独立的维护操作。
在选择表分区的策略时，应该考虑数据的特点和查询模式。
以下是一些建议：1. 按范围分区：根据数据的范围进行分区，在每个分区上存储数据的范围是连续的。
这种分区策略适用于按照时间或者连续的数值范围进行查询的场景。
2. 按列表分区：按照某个字段的固定值进行分区，在每个分区上存储的数据具有相同的特征。
这种分区策略适用于按照某个字段值进行查询的场景。
3. 按哈希分区：根据某个字段的哈希值进行分区。
这种分区策略适用于需要将数据均匀分布在不同分区上的场景。
二、索引选择的优化索引是提高数据库查询效率的关键。
选择合适的索引可以大大加快查询的速度，并减少数据库的资源消耗。
以下是一些建议：1. 唯一索引：在表中选择合适的字段创建唯一索引。
唯一索引可以确保数据的唯一性，并且加快查询速度。
通常，在主键或者唯一标识的字段上创建唯一索引是一个明智的选择。
2. 组合索引：对于频繁同时查询多个字段的操作，可以考虑创建组合索引。
组合索引可以减少磁盘I/O次数和内存消耗。
3. 索引覆盖：尽量减少全表扫描，保证使用索引能够满足查询的需求。
使用索引覆盖可以减少数据库的资源消耗。
4. 索引统计信息：及时更新索引的统计信息。
MySQL提供了ANALYZE TABLE或者OPTIMIZE TABLE命令来更新索引的统计信息，确保数据库的查询优化器能够选择合适的索引进行查询。
MySQL中索引优化distinct语句及distinct的多字段操作
MySQL中索引优化distinct语句及distinct的多字段操作MySQL通常使⽤GROUPBY(本质上是排序动作)完成DISTINCT操作,如果DISTINCT操作和ORDERBY操作组合使⽤,通常会⽤到临时表.这样会影响性能. 在⼀些情况下,MySQL可以使⽤索引优化DISTINCT操作,但需要活学活⽤.本⽂涉及⼀个不能利⽤索引完成DISTINCT操作的实例.实例1 使⽤索引优化DISTINCT操作create table m11 (a int, b int, c int, d int, primary key(a)) engine=INNODB;insert into m11 values (1,1,1,1),(2,2,2,2),(3,3,3,3),(4,4,4,4),(5,5,5,5),(6,6,6,6),(7,7,7,7),(8,8,8,8);explain select distinct(a) from m11;mysql> explain select distinct(a) from m11;复制代码代码如下:+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+| 1 | SIMPLE | m11 | NULL | index | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 1 | 100.00 | Using index |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+说明:1 'a'列上存在主键索引,MySQL可以利⽤索引(key列值表明使⽤了主键索引)完成了DISTINCT操作.2 这是使⽤索引优化DISTINCT操作的典型实例.实例2 使⽤索引不能优化DISTINCT操作create table m31 (a int, b int, c int, d int, primary key(a)) engine=MEMORY;insert into m31 values (1,1,1,1),(2,2,2,2),(3,3,3,3),(4,4,4,4),(5,5,5,5),(6,6,6,6),(7,7,7,7),(8,8,8,8);explain select distinct(a) from m31;mysql> explain select distinct(a) from m31;复制代码代码如下:+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+| 1 | SIMPLE | m31 | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 8 | 100.00 | NULL |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+说明:1 从查询执⾏计划看,索引没有被使⽤.2 对⽐实例1的建表语句,只是存储引擎不同.3 为什么主键索引没有起作⽤? 难道MEMORY存储引擎上的索引不可使⽤?实例3 使⽤索引可以优化DISTINCT操作的Memory表create table m33 (a int, b int, c int, d int, INDEX USING BTREE (a)) engine=MEMORY;insert into m33 values (1,1,1,1),(2,2,2,2),(3,3,3,3),(4,4,4,4),(5,5,5,5),(6,6,6,6),(7,7,7,7),(8,8,8,8);explain select distinct(a) from m33;mysql> explain select distinct(a) from m33;+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+| 1 | SIMPLE | m33 | NULL | index | NULL | a | 5 | NULL | 8 | 100.00 | NULL |+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------+说明:1 'a'列上存在主键索引,MySQL可以利⽤索引(key列值表明使⽤了主键索引)完成了DISTINCT操作.2 对⽐实例2,可以发现,⼆者都使⽤了Memory引擎. 但实例3指名使⽤Btree类型的索引.3 实例2没有指定使⽤什么类型的索引,MySQL将采⽤默认值. MySQL⼿册上说:As indicated by the engine name, MEMORY tables are stored in memory. They use hash indexes by default, which makes them very fast for single-value lookups, and very useful for creating temporary tables.结论:1 看索引对查询的影响,要注意索引的类型.2 HASH索引适合等值查找,但不适合需要有序的场景,⽽Btree却适合有序的场景.3 看查询执⾏计划,发现索引没有被使⽤,需要进⼀步考察索引的类型.DISTINCT不能选择多个字段的解决⽅法在实际应⽤中，我们经常要选择数据库某表中重复数据，通常我们是使⽤DISTINCT函数。
MySQL全文索引的使用方法与性能优化
MySQL全文索引的使用方法与性能优化引言：全文索引是一个重要的数据库功能，它可以大幅度提高数据库检索的效率。
在这篇文章中，我们将探讨MySQL全文索引的使用方法和性能优化，以帮助读者更好地理解和应用该功能。
一、全文索引简介全文索引是一种用于快速搜索文本数据的技术。
与普通的索引相比，全文索引不仅能够匹配关键词，而且能够根据关键词的相关性进行排序。
MySQL的全文索引功能可以轻松地实现快速和准确的文本检索，是一种非常有用的工具。
二、MySQL全文索引的创建和使用方法1. 创建全文索引要在MySQL中创建全文索引，需要在表的某个字段上使用FULLTEXT索引类型。
例如，我们有一个包含文章标题和内容的表article，我们可以使用以下命令在该表的content字段上创建全文索引：```ALTER TABLE article ADD FULLTEXT(content);```2. 使用全文索引进行检索一旦创建了全文索引，我们就可以使用MATCH AGAINST语句来进行文本检索。
MATCH AGAINST可以用于单个关键词的匹配，也可以用于多个关键词的组合匹配。
下面是几个示例：- 匹配单个关键词：```SELECT * FROM article WHERE MATCH(content) AGAINST('MySQL');```- 组合匹配多个关键词：```SELECT * FROM article WHERE MATCH(content) AGAINST('MySQL performance optimization');```- 指定关键词的权重进行匹配：```SELECT * FROM article WHERE MATCH(content) AGAINST('MySQL' WITH QUERY EXPANSION);```3. 全文索引的限制全文索引对于长文本的检索效果更好，对于短文本的效果可能有限。
宋红康mysql高级篇笔记
宋红康mysql高级篇笔记MySQL 是一款广泛应用于互联网领域的关系型数据库管理系统。
它的高级功能和优势使得它成为互联网开发者的首选。
本文将分享一些关于 MySQL 高级篇的笔记，涵盖了一些互联网技术介绍、互联网商业和技术应用方面的内容。
一、索引优化索引是提高数据库查询效率的重要手段之一。
在 MySQL 中，使用合适的索引可以显著提升查询性能。
首先，我们需要了解不同类型的索引，如主键索引、唯一索引和普通索引等。
其次，根据具体应用场景，我们可以使用覆盖索引、前缀索引、联合索引等技术进行索引优化。
此外，我们还要注意索引的维护和管理，及时进行索引的重建和优化。
二、查询优化在互联网应用中，查询是最常见的数据库操作之一。
如何编写高效的查询语句，能够快速地获取所需的数据，是每个开发者都应该关注的问题。
本节将介绍一些查询优化的技巧，例如避免使用通配符查询、合理使用 LIMIT 关键字、使用 EXPLAIN 分析查询执行计划等。
三、事务管理事务是保证数据库操作一致性和完整性的重要手段。
MySQL 支持事务的 ACID 特性，可以确保多个操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。
本节将详细介绍如何使用事务管理，包括事务的开启、提交和回滚，以及事务并发控制的方法。
四、高级数据操作除了基本的增删改查操作，MySQL 还提供了一些高级数据操作功能，方便开发者完成复杂的数据处理任务。
本节将介绍如何使用子查询、联合查询、分组查询和多表操作等技术，实现更灵活和高效的数据操作。
五、存储引擎选择MySQL 支持多种存储引擎，如 InnoDB、MyISAM、Memory 等。
不同的存储引擎具有不同的特点和适用场景。
本节将比较各种存储引擎的优缺点，并给出存储引擎选择的建议。
六、高可用性和容灾备份在互联网应用中，数据库的高可用性和容灾备份是非常重要的。
本节将介绍如何使用主从复制、读写分离、故障转移和数据备份等技术，提高数据库的稳定性和可用性。
MySQL 索引使用有哪些注意事项
MySQL 索引使用有哪些注意事项在使用MySQL索引时，有一些重要的注意事项，以确保索引的有效性和性能优化：1. 选择合适的列：•选择需要经常用于检索、过滤或排序的列作为索引列。
避免对不经常用于查询的列创建索引，以免增加维护成本和降低性能。
2. 使用前缀索引：•对于较长的字符串列，可以考虑使用前缀索引，以减小索引的大小，提高查询性能。
3. 避免过度索引：•不要为每一列都创建索引。
过多的索引可能导致性能下降，因为每次插入、更新或删除时都需要维护索引。
4. 考虑复合索引：•在多个列上创建复合索引，以支持多列的查询条件。
然而，避免创建过于复杂的复合索引，因为它可能不会被有效利用。
5. 小心使用全文索引：•全文索引适用于对文本进行搜索的场景，但并不是所有的应用都需要它。
使用前要仔细评估，并确保它对性能有积极影响。
6. 避免在列上进行计算：•如果可能，避免在索引列上进行计算或函数操作，这会导致索引失效，无法有效使用。
7. 定期重新构建索引：•针对表的数据变更频繁的情况，定期重新构建索引以保持其性能。
8. 监控索引性能：•使用MySQL的性能监控工具，如EXPLAIN语句，来分析查询执行计划，以确保索引得到了正确的使用。
9. 避免在大表上使用ORDER BY：•在大表上使用ORDER BY可能会导致性能问题，因为它可能需要对整个结果集进行排序。
考虑使用合适的索引来优化ORDER BY。
10. 理解索引的存储成本：•索引会占用额外的存储空间，需要权衡存储成本和查询性能。
11. 了解不同类型的索引：• MySQL支持多种类型的索引，包括B树索引、哈希索引等。
了解不同类型索引的特性，选择适合场景的索引类型。
12. 在开发和测试环境中进行优化：•在生产环境之前，建议在开发和测试环境中进行索引优化，并使用模拟的工作负载来评估性能。
这些注意事项有助于确保索引的有效性，提高数据库的查询性能和整体性能。
在具体场景中，需要根据数据库的实际情况进行适当的调整和优化。
mysql优化的几种方法
mysql优化的几种方法
1. 合理设计数据库结构：合理划分表和建立索引，将重要的字段和常用的查询条件作为索引，减少数据库查询的时间消耗。
2. 减少数据表的联接：尽量避免多表联接操作，可以通过使用冗余字段或者嵌套查询的方式来减少联接操作。
3. 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以减少数据库存储空间，提高查询和更新的性能。
例如，使用整型代替字符串类型存储数字数据。
4. 避免全表扫描：尽量使用索引来查询数据，避免全表扫描的性能瓶颈。
如果有大量的数据需要查询，可以考虑分批次查询或者使用分页查询的方式。
5. 批量插入和更新：使用批量插入和更新的方式可以减少数据库的IO操作，提高数据写入的效率。
可以使用INSERT
INTO ... VALUES (...)，或者使用LOAD DATA INFILE进行批量导入数据。
6. 优化查询语句：使用EXPLAIN语句分析查询语句的执行计划，找到慢查询的原因，然后通过修改查询语句或者调整索引来优化查询性能。
7. 使用缓存技术：可以使用缓存系统（如Redis、Memcached）来缓存查询结果，减少数据库的访问次数，提高系统的响应速度。
8. 避免使用SELECT *：尽量避免使用SELECT *查询所有字段，只选择需要的字段，避免传输和处理不必要的数据。
9. 分库分表：当数据量过大时，可以使用分库分表的方式来拆分数据，减少单个数据库的负载，提高数据库的扩展能力和性能。
10. 定期优化和维护：定期进行数据库优化和维护，包括备份
数据、清理无用数据、重新组织表等，保持数据库的健康状态，提高系统的稳定性和性能。
mysql 字段加索引的方法
mysql 字段加索引的方法摘要：1.MySQL字段加索引的必要性2.添加索引的方法3.索引的类型及其适用场景4.优化索引以提高查询效率5.总结正文：在MySQL数据库中，字段加索引是一种常用的优化查询性能的方法。
索引可以帮助数据库更快地查找和匹配数据，从而提高查询效率。
下面将详细介绍如何在MySQL中为字段添加索引，以及索引的类型和优化方法。
一、MySQL字段加索引的必要性在没有索引的情况下，数据库需要遍历所有表记录来完成查询任务。
而当我们为字段添加索引后，数据库可以在查询时直接定位到特定记录，大大减少了查询时间。
特别是在涉及到大量数据的查询时，索引的作用尤为明显。
二、添加索引的方法1.创建表时添加索引在创建表时，可以使用`INDEX`或`KEY`关键字为字段添加索引。
例如：```sqlCREATE TABLE `employee` (`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` VARCHAR(50) NOT NULL,`age` INT(11) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`),INDEX `idx_name` (`name`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;```在这个例子中，我们为`name`字段添加了名为`idx_name`的索引。
2.单独创建索引如果表已经创建，可以单独为某个字段创建索引。
例如：```sqlALTER TABLE `employee` ADD INDEX `idx_name` (`name`);```三、索引的类型及其适用场景1.单列索引：适用于查询只涉及单一字段的情况，如根据姓名查询员工信息。
2.组合索引：适用于查询涉及多个字段的情况，如根据姓名和年龄查询员工信息。
3.全文索引：适用于文本搜索场景，如根据关键字搜索文章内容。
4.空间索引：适用于空间数据查询，如根据经纬度查询地理位置。
MySQL常见优化问题及解决方案
MySQL常见优化问题及解决方案MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，广泛用于各种规模的应用程序中。
然而，由于各种原因，MySQL在实际使用中可能会出现一些性能瓶颈和优化问题。
本文将讨论MySQL常见的优化问题，并提供相应的解决方案。
一、查询性能优化1.1 查询语句缓慢当查询语句执行缓慢时，可能是由于多种原因导致的。
首先，我们可以通过使用EXPLAIN语句来分析查询语句的执行计划。
通过该语句，我们可以查看MySQL是如何优化和执行查询语句的。
根据执行计划，我们可以确定是否存在索引缺失、不合理的查询语句等问题，并进行相应的优化。
1.2 索引选择不当索引是提高查询性能的关键。
然而，不恰当的索引使用会导致性能下降。
一方面，如果太多的索引存在，会增加写操作的开销。
另一方面，如果索引选择不当，可能会导致查询语句执行速度变慢。
因此，我们需要根据具体的查询场景，选择合适的索引类型和字段，并及时优化现有的索引。
1.3 查询语句设计不规范查询语句的设计也是影响性能的重要因素。
首先，我们应该尽量避免使用SELECT *的方式查询数据，因为这样会导致不必要的数据传输和内存消耗。
其次，我们需要合理选择JOIN的表，并使用合适的连接方式，避免产生过多的临时表和不必要的数据交互。
此外，对于复杂的查询需求，可以考虑分解为多个简单的查询语句，并使用临时表或子查询进行优化。
二、连接性能优化2.1 连接过多当MySQL连接数过多时，可能会导致性能下降和资源消耗过大。
因此，我们需要根据实际情况合理设置连接数。
一方面，可以通过修改MySQL配置文件中的max_connections参数来限制最大连接数。
另一方面，可以使用连接池技术，如使用连接池管理工具或自行开发连接池模块，有效管理数据库连接，提高连接效率。
2.2 连接超时连接超时是指连接在一定时间内没有活动，被MySQL服务器主动关闭。
默认情况下，MySQL的连接超时时间是8小时。
MySQL索引与优化
MySQL索引与优化目录1为什么要使用索引 (1)1.1索引的优点 (2)1.2索引的缺点 (2)2MySQL索引类型 (3)2.1按索引的存储方式来划分 (3)2.1.1聚簇索引 (3)2.1.2非聚簇索引 (4)2.2按索引的创建关键字划分 (4)2.2.1主键索引 (5)2.2.2普通索引 (5)2.2.3唯一索引 (5)2.3按索引的结构方式划分 (5)2.3.1B-Tree索引 (5)2.3.2Hash索引 (6)2.3.3Full-text索引 (8)2.3.4R-Tree索引 (8)2.4按索引字段个数来划分 (9)2.4.1单列索引 (9)2.4.2多列索引（复合索引） (9)2.5其他类型 (10)2.5.1前缀索引 (10)2.5.2覆盖索引 (12)3MySQL中索引的限制 (13)4是否应该创建索引 (13)4.1应该创建索引的情况 (13)4.2不应该创建索引的情况 (14)5MySQL索引失效实例 (14)1为什么要使用索引关系数据库的世界是一个表与集合、表与集合上的运算占统治地位的世界。
数据库是一个表的集合，而表又是行和列的集合。
在发布一条SELECT查询从表中进行检索行时，得到另一个行和列的集合。
这些都是一些抽象的概念，对于数据库系统用来操纵表中数据的基本表示没有多少参考价值。
另一个抽象概念是，表上的运算都同时进行；查询是一种概念性的集合运算，并且集合论中没有时间概念。
当然，现实世界是相当不同的。
数据库管理系统实现了抽象的概念，但是在实际的硬件范围内要受到实际的物理约束。
结果是，查询要花时间，有时要花很长的时间。
而人类很容易不耐烦，不喜欢等待，因此我们丢下了集合上的那些瞬间的数学运算的抽象世界去寻求加速查询的方法。
幸运的是，有几种加速运算的技术，可对表进行索引使数据库服务器查找行更快。
可考虑怎样充分利用这些索引来编写查询。
可编写影响服务器调度机制的查询，使来自多个客户机的查询协作得更好。
MySQL数据库的全文索引和搜索引擎优化
MySQL数据库的全文索引和搜索引擎优化随着社会的快速发展和互联网的普及，人们在信息化时代正在面临着大量的数据处理和信息检索需求。
数据库作为一个存储和管理大量数据的工具，成为了信息化时代中不可或缺的一部分。
而在数据库中，全文索引和搜索引擎优化则是提高数据检索效率和用户体验的重要手段之一。
一、全文索引的概念和作用全文索引是指对数据库中的文本字段进行索引，通过建立索引结构，实现对文本内容的快速检索。
相对于普通索引只能对字段值进行完全匹配的查询，全文索引能够对文本内容进行模糊匹配，提供更加灵活和高效的查询方式。
全文索引的作用主要体现在以下几个方面：1. 提高查询效率：通过对文本字段进行索引，加快了对文本内容的查询速度，减少了查询的时间成本；2. 提升用户体验：用户可以通过关键字搜索，获取与关键字相关的文本内容，提高了用户的查找效率和精确度；3. 支持多语言搜索：全文索引可以支持多语言的搜索需求，无论是中文、英文还是其他语种的文本，都可以进行全文检索；4. 满足特定业务需求：对于某些特殊业务需求，需要对文本内容进行模糊匹配、分词等处理，全文索引可以提供相应的功能支持。
二、MySQL数据库的全文索引实现MySQL是一种常用的开源关系型数据库，广泛应用于各个领域。
MySQL提供了全文索引的功能，可以通过以下几种方式来实现全文索引：1. MyISAM引擎：MyISAM是MySQL的默认存储引擎，在MyISAM引擎下，可以使用FULLTEXT索引来实现全文索引。
通过在创建表时对指定的字段添加FULLTEXT索引，MySQL会自动为该字段构建全文索引结构。
示例代码：```CREATE TABLE articles (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,title VARCHAR(100),content TEXT,FULLTEXT (title,content)) ENGINE=MyISAM;```2. InnoDB引擎：InnoDB引擎是MySQL的另一种存储引擎，在MySQL 5.6版本之后，InnoDB引擎也支持全文索引。
MySQL中的全文索引实现及优化
MySQL中的全文索引实现及优化引言：MySQL是一款功能强大的关系型数据库管理系统，广泛应用于各个领域。
在实际开发过程中，对于海量数据的搜索和查询需求越来越常见。
全文索引是一种有效的实现搜索功能的技术手段。
本文将介绍MySQL中的全文索引实现及优化方法，帮助开发者更好地利用这一特性提升查询效率。
一、什么是全文索引全文索引是一种用于对文本进行高效搜索的数据结构，能够实现更复杂的模糊查询、关键词搜索等功能。
与普通索引相比，全文索引可以通过建立倒排索引来提高搜索效率。
MySQL提供了全文索引的功能，使用户能够更方便地进行文本搜索。
二、MySQL中的全文索引MySQL提供了两种类型的全文索引：全文索引和全文索引（N-gram）。
1. 全文索引全文索引（Fulltext Index）是MySQL中最基本的全文搜索功能。
它适用于较短的文本字段，例如文章标题、摘要等。
在创建全文索引之前，需要将表的存储引擎设置为MyISAM。
创建全文索引的方法如下：CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name(column_name);在查询时，可以使用MATCH AGAINST语句进行全文搜索，如下所示：SELECT * FROM table_name WHERE MATCH(column_name)AGAINST('keyword');通过使用全文索引，可以实现更快速、更准确的搜索，提高查询效率。
2. 全文索引（N-gram）全文索引（N-gram）是MySQL 5.7版本引入的功能，相对于传统的全文索引更加智能。
它可以实现中文的全文搜索，并支持更复杂的查询操作。
在创建全文索引（N-gram）之前，需要将表的存储引擎设置为InnoDB。
创建全文索引（N-gram）的方法如下：ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT INDEX index_name(column_name) WITH PARSER ngram;在查询时，可以使用MATCH AGAINST语句进行全文搜索，方法与全文索引相同。
如何在MySQL中实现数据的快速搜索
如何在MySQL中实现数据的快速搜索导语：在现代大数据时代，数据的快速搜索变得愈发重要。
MySQL作为一种常见的关系型数据库管理系统，其搜索性能也备受关注。
本文将介绍一些在MySQL中实现数据快速搜索的方法和技巧，以提高数据查询效率。
一、索引优化1.1 创建合适的索引索引是提高查询效率的重要手段之一。
在进行查询之前，可以通过创建适当的索引来加快搜索速度。
当有大量数据需要搜索时，使用WHERE子句来限制搜索范围，然后在这些字段上创建索引，可以减少查询的时间复杂度。
但是需要注意，索引会占用额外的存储空间，并且创建索引会对插入、更新和删除操作产生一定的性能影响。
1.2 覆盖索引覆盖索引是指索引包含了查询所需的所有列。
当使用SELECT语句进行查询时，如果使用的索引就包含了查询所需的所有列，那么就无需再去访问实际的数据行，从而提高了查询性能。
二、查询优化2.1 使用适当的数据类型在设计数据库表时，选择适当的数据类型对查询性能也有一定影响。
例如，将长文本存储为TEXT类型，而不是VARCHAR，可以减少数据存储和传输的开销。
2.2 避免使用“SELECT *”在查询时，尽量避免使用“SELECT *”，而是只选择所需的列。
这样能够减少数据传输的开销，提高查询效率。
2.3 利用LIMIT子句LIMIT子句可以限制查询结果的数量，从而减少查询的时间复杂度。
如果只需要查询前几条数据，可以通过LIMIT子句进行限制，避免查询整个数据集。
三、分区表技术分区表技术是MySQL中一种优化大数据量查询的方法。
将一个大表按照某个规则分成多个子表，使得每个查询只需要在一个子表中进行，从而提高查询性能。
3.1 水平分区水平分区是将一个表按照某个字段的值进行分割，使得每个分区只包含符合特定条件的数据。
例如，可以按照订单的日期进行水平分区，将不同日期的订单存储在不同分区中。
3.2 垂直分区垂直分区是将一个表按照字段的逻辑关系进行拆分成多个子表。
MySQL中的索引优化和碎片整理方法
MySQL中的索引优化和碎片整理方法在数据库中，索引是一种用于提高查询速度的数据结构。
在 MySQL 中，索引的设计和优化是非常重要的，可以显著提高查询效率和系统性能。
本文将探讨MySQL 中索引的优化和碎片整理方法。
一、索引的作用和原理索引是一种数据结构，用于加快数据的查找速度。
它类似于书籍的目录，可以在大量数据中快速定位到所需的数据。
在 MySQL 中，索引是通过B+ 树来实现的。
索引的作用主要有两个方面：1. 加速数据的查找。
通过创建适当的索引，可以大大减少数据库中数据的读取量，提高查询速度。
2. 保证数据的唯一性和完整性。
通过在索引上创建唯一约束和主键约束，可以保证数据的完整性和一致性。
索引的原理是通过 B+ 树来实现的。
B+ 树是一种多叉树，每个节点可以存储多个键值对。
其中，叶子节点存储实际的数据，非叶子节点存储指向下一级叶子节点的指针。
通过不断的对 B+ 树进行分裂和合并，可以保证索引的平衡性和高效性。
二、索引的设计原则在设计索引时，需要根据具体的业务需求和查询情况，合理选择索引字段。
以下是几个常见的设计原则：1. 选择适当的索引字段。
通常选择查询频率高、数据范围分布均匀、查询条件不包含函数和运算符的字段作为索引字段。
2. 尽量使用前缀索引。
如果索引的字段长度较长，可以考虑使用前缀索引，可以减少索引的大小，提高查询效率。
3. 避免过多的索引字段。
索引过多会增加写入操作的成本，同时会占用更多的存储空间。
4. 组合索引和覆盖索引的使用。
可以将多个字段组合在一起创建组合索引，以提高查询的效率。
另外，使用覆盖索引可以避免回表操作，提高查询速度。
三、索引的优化方法当索引设计合理后，还可以通过以下优化方法进一步提高查询性能：1. 查询条件的优化。
通过分析查询语句和业务需求，合理编写查询条件，可以减少索引的扫描范围，提高查询效率。
2. 避免全表扫描。
如果查询条件中没有使用索引字段，或者使用了函数和运算符，可能会导致全表扫描。
MySQL中空间索引的优化与应用
MySQL中空间索引的优化与应用引言在大数据时代，空间数据的处理变得越来越重要。
作为世界上最流行的开源关系型数据库管理系统，MySQL也提供了强大的空间索引功能。
本文将探讨MySQL中空间索引的优化与应用，帮助读者更好地利用这一功能。
一、空间索引的概述1.1 空间索引的定义空间索引是一种特殊类型的索引，用于加速地理空间数据的查询。
它能够使用空间索引算法来快速过滤掉与查询范围无关的数据，提高查询效率。
1.2 空间数据类型MySQL提供了多种空间数据类型，包括点(Point)、线(LineString)、多边形(Polygon)等。
这些数据类型可以表示地理空间中的各种几何对象。
二、空间索引的创建与优化2.1 空间索引的创建方法MySQL中创建空间索引可以使用CREATE INDEX语句，示例如下：CREATE SPATIAL INDEX index_name ON table_name (column_name)2.2 空间索引的优化策略为了提高查询效率，可以采用以下优化策略：- 利用最小外包矩形(MBR)进行索引- 避免使用无效的空间索引- 避免在索引列上进行函数操作- 使用正确的数据类型和存储引擎三、空间索引的查询与应用3.1 空间索引的查询方法使用MySQL的空间索引进行查询时，可以使用以下语句：SELECT * FROM table_name WHERE MBRContains(geometry_column,query_geometry)3.2 空间索引的应用场景- 地理位置搜索：通过空间索引可以快速搜索特定范围内的地理位置点，例如周围的餐馆、酒店等。
- 空间分析：通过空间索引可以对地理空间数据进行分析，例如查找两个地理区域的交集、计算两点之间的距离等。
四、空间索引的性能调优4.1 索引列的选择选择适当的索引列非常重要，可以考虑以下因素进行选择：数据类型、数据分布情况、查询频率等。
4.2 索引的维护和优化定期对索引进行维护和优化是提高查询性能的关键。
MySQL中的空间索引与空间查询优化技巧
MySQL中的空间索引与空间查询优化技巧引言：空间数据在当今数字化时代中占据了重要地位。
随着大数据的兴起和空间信息技术的快速发展，对于存储和查询大规模空间数据的需求变得越来越迫切。
MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，提供了强大的空间数据处理功能，能够高效地存储和查询空间数据。
一、空间索引的概念与作用空间索引是指用于加速空间查询的一种索引结构。
对于传统的B+树索引来说，其适用于一维关键字（如整数、字符串等）的查询，但对于二维及更高维度的空间查询则效率低下。
而空间索引通过在数据表中构建空间索引，可以有效地提高空间查询的速度，减少不必要的计算和磁盘I/O开销。
二、MySQL中的空间索引技术MySQL提供了两种空间索引技术，分别是R-Tree和Quadtree。
R-Tree是一种多维索引结构，能够适应不同维度的空间数据存储和查询需求，而Quadtree则是一种树状结构，适用于对二维空间数据进行索引。
使用空间索引可以极大地提高MySQL空间查询的效率。
三、如何选择适合的空间索引在选择适合的空间索引时，需要考虑数据的特性和查询需求。
如果数据是具有多个维度的，可以选择R-Tree索引，而对于二维空间数据的查询，则可以选择Quadtree索引。
另外，还要考虑查询的频率和数据的更新频率，以确定合适的空间索引类型和创建索引的字段。
四、空间查询优化技巧除了选择合适的空间索引，还可以通过一些优化技巧来提高空间查询的效率。
1. 使用空间关系查询：MySQL提供了一系列的空间关系查询函数，如ST_Intersects、ST_Contains等，可以根据查询需求选择合适的函数进行查询。
这样可以减少不必要的计算和比较操作，提高查询速度。
2. 空间查询参数的调优：MySQL提供了一些与空间查询相关的参数，如max_allowed_packet、join_buffer_size等，可以根据实际情况进行调优。
通过合理设置这些参数的值，可以进一步提高空间查询的效率。
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我们首先讨论索引，因为它是加快查询的最重要的工具。
还有其他加快查询的[url=javascript:;]技术[/url]，但是最有效的莫过于恰当地使用索引了。
在MySQL 的邮件清单上，人们通常询问关于使查询更快的问题。
在大量的案例中，都是因为表上没有索引，一般只要加上索引就可以立即解决问题。
但这样也并非总是有效，因为优化并非总是那样简单。
然而，如果不使用索引，在许多情形下，用其他手段改善性能只会是浪费时间。
应该首先考虑使用索引取得最大的性能改善，然后再寻求其他可能有帮助的技术。
本节介绍索引是什么、它怎样改善查询性能、索引在什么情况下可能会降低性能，以及怎样为表选择索引。
下一节，我们将讨论MySQL 的查询优化程序。
除了知道怎样创建索引外，了解一些优化程序的知识也是有好处的，因为这样可以更好地利用所创建的索引。
某些编写查询的方法实际上会妨碍索引的效果，应该避免这种情况出现。
（虽然并非总会这样。
有时也会希望忽略优化程序的作用。
我们也将介绍这些情况。
）索引对单个表查询的影响索引被用来快速找出在一个列上用一特定值的行。
没有索引，MySQL不得不首先以第一条记录开始并然后读完整个表直到它找出相关的行。
表越大，花费时间越多。
如果表对于查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要考虑所有数据。
如果一个表有1000 行，这比顺序读取至少快100倍。
注意你需要存取几乎所有1000行，它较快的顺序读取，因为此时我们避免磁盘寻道。
例如对下面这样的一个student表：mysql>SELECT * FROM student+------+---------+---------+---------+---------+| id | name | english | chinese | history |+------+---------+---------+---------+---------+| 12 | Tom | 66 | 93 | 67 || 56 | Paul | 78 | 52 | 75 || 10 | Marry | 54 | 89 | 74 || 4 | Tina | 99 | 83 | 48 || 39 | William | 43 | 96 | 52 || 74 | Stone | 42 | 40 | 61 || 86 | Smith | 49 | 85 | 78 || 37 | Black | 49 | 63 | 47 || 89 | White | 94 | 31 | 52 |+------+---------+---------+---------+---------+这样，我们试图对它进行一个特定查询时，就不得不做一个全表的扫描，速度很慢。
例如，我们查找出所有english成绩不及格的学生：mysql>SELECT name,english FROM student WHERE english<60;+---------+---------+| name | english |+---------+---------+| Marry | 54 || William | 43 || Stone | 42 || Smith | 49 || Black | 49 |+---------+---------+其中，WHERE从句不得不匹配每个记录，以检查是否符合条件。
对于这个较小的表也许感觉不到太多的影响。
但是对于一个较大的表，例如一个非常大的学校，我们可能需要存储成千上万的记录，这样一个检索的所花的时间是十分可观的。
如果，我们为english列创建一个索引：mysql>ALTER TABLE student ADD INDEX (english) ;+-------------------+| index for english |+-------------------+| 42 || 43 || 49 || 49 || 54 || 66 || 78 || 94 || 99 |+-------------------+如上表，此索引存储在索引文件中，包含表中每行的english列值，但此索引是在english 的基础上排序的。
现在，不需要逐行搜索全表查找匹配的条款，而是可以利用索引进行查找。
假如我们要查找分数小于60的所有行，那么可以扫描索引，结果得出5行。
然后到达分数为66的行，及Tom的记录，这是一个比我们正在查找的要大的值。
索引值是排序的，因此在读到包含Tom的记录时，我们知道不会再有匹配的记录，可以退出了。
如果查找一个值，它在索引表中某个中间点以前不会出现，那么也有找到其第一个匹配索引项的定位算法，而不用进行表的顺序扫描（如二分查找法）。
这样，可以快速定位到第一个匹配的值，以节省大量搜索时间。
数据库利用了各种各样的快速定位索引值的技术，这些技术是什么并不重要，重要的是它们[url=javascript:;]工作[/url]正常，索引技术是个好东西。
因此在执行下述查询mysql>SELECT name,english FROM user WHERE english<60;其结果为：+---------+---------+| name | english |+---------+---------+| Stone | 42 || William | 43 || Smith | 49 || Black | 49 || Marry | 54 |+---------+---------+你应该可以发现，这个结果与未索引english列之前的不同，它是排序的，原因正式如上所述。
索引对多个表查询的影响前面的讨论描述了单表查询中索引的好处，其中使用索引消除了全表扫描，极大地加快了搜索的速度。
在执行涉及多个表的连接查询时，索引甚至会更有价值。
在单个表的查询中，每列需要查看的值的数目就是表中行的数目。
而在多个表的查询中，可能的组合数目极大，因为这个数目为各表中行数之积。
假如有三个未索引的表t1、t2、t3，分别只包含列c1、c2、c3，每个表分别由含有数值1 到1000 的1000 行组成。
查找对应值相等的表行组合的查询如下所示：此查询的结果应该为1000 行，每个组合包含 3 个相等的值。
如果我们在无索引的情况下处理此查询，则不可能知道哪些行包含那些值。
因此，必须寻找出所有组合以便得出与WHERE 子句相配的那些组合。
可能的组合数目为1000×1000×1000（十亿），比匹配数目多一百万倍。
很多工作都浪费了，并且这个查询将会非常慢，即使在如像MySQL 这样快的数据库中执行也会很慢。
而这还是每个表中只有1000 行的情形。
如果每个表中有一百万行时，将会怎样？很显然，这样将会产生性能极为低下的结果。
如果对每个表进行索引，就能极大地加速查询进程，因为利用索引的查询处理如下：1) 如下从表t1 中选择第一行，查看此行所包含的值。
2) 使用表t2 上的索引，直接跳到t2 中与来自t1 的值匹配的行。
类似，利用表t3 上的索引，直接跳到t3 中与来自t1 的值匹配的行。
3) 进到表t1 的下一行并重复前面的过程直到t1 中所有的行已经查过。
在此情形下，我们仍然对表t1 执行了一个完全扫描，但能够在表t2 和t3 上进行索引查找直接取出这些表中的行。
从道理上说，这时的查询比未用索引时要快一百万倍。
如上所述，MySQL 利用索引加速了WHERE 子句中与条件相配的行的搜索，或者说在执行连接时加快了与其他表中的行匹配的行的搜索。
多列索引对查询的影响假定你发出下列SELECT语句：mysql> SELECT * FROM tbl_name WHERE col1=val1 AND col2=val2;如果一个多列索引存在于col1和col2上，适当的行可以直接被取出。
如果分开的单行列索引存在于col1和col2上，优化器试图通过决定哪个索引将找到更少的行并来找出更具限制性的索引并且使用该索引取行。
你可以这样创建一个多列索引：mysql>ALTER TABLE tbl_name ADD INDEX(col1,col2);而你应该这样创建分开的单行列索引：mysql>ALTER TABLE tble_name ADD INDEX(col1);mysql>ALTER TABLE tble_name ADD INDEX(col1);如果表有一个多列索引，任何最左面的索引前缀能被优化器使用以找出行。
例如，如果你有一个3行列索引(col1,col2,col3)，你已经索引了在(col1)、(col1,col2)和(col1,col2,col3)上的搜索能力。
如果列不构成索引的最左面前缀，MySQL不能使用一个部分的索引。
假定你下面显示的SELECT语句：mysql> SELECT * FROM tbl_name WHERE col1=val1;mysql> SELECT * FROM tbl_name WHERE col2=val2;mysql> SELECT * FROM tbl_name WHERE col2=val2 AND col3=val3;如果一个索引存在于(col1、col2、col3)上，只有上面显示的第一个查询使用索引。
第二个和第三个查询确实包含索引的列，但是(col2)和(col2、col3)不是(col1、col2、col3)的最左面前缀。
如果LIKE参数是一个不以一个通配符字符起始的一个常数字符串，MySQL也为LIKE比较使用索引。
例如，下列SELECT语句使用索引：mysql> select * from tbl_name where key_col LIKE "Patrick%";mysql> select * from tbl_name where key_col LIKE "Pat%_ck%";在第一条语句中，只考虑有"Patrick" <= key_col < "Patricl"的行。
在第二条语句中，只考虑有"Pat" <= key_col < "Pau"的行。
下列SELECT语句将不使用索引：mysql> select * from tbl_name where key_col LIKE "%Patrick%";mysql> select * from tbl_name where key_col LIKE other_col;在第一条语句中，LIKE值以一个通配符字符开始。