MySQL索引与优化
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。
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优化面试题目
mysql优化面试题目MySQL是目前最流行的开源关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的企业和互联网应用中。
在面试过程中，MySQL优化是一个重要的考察点，因为优化可以提高数据库的性能和稳定性。
下面是一些常见的MySQL优化面试题目，希望可以帮助你更好地应对面试。
1. 什么是索引？如何优化索引？索引是一种数据结构，用于加快数据库表的查询速度。
通过在表中创建索引，可以提高查询效率。
优化索引的方法包括：- 目标：尽量减少索引的数量，但确保常用的查询具备索引。
- 合理选择索引列：选择频繁用于查询条件和连接条件的列作为索引列。
- 多列索引：根据查询需求，创建多列索引。
- 前缀索引：对于较长的列，可以只选择前缀作为索引。
- 覆盖索引：创建包含查询结果所需列的索引，避免回表操作。
2. 什么是查询优化？如何进行查询优化？查询优化是指通过优化SQL语句和数据库结构，提高查询效率。
进行查询优化的方法包括：- 分析查询语句和执行计划：使用EXPLAIN命令来分析查询语句的执行计划，评估索引的使用情况和性能瓶颈。
- 优化SQL语句：尽量避免使用SELECT *，使用具体的列名，减少不必要的数据传输。
合理使用WHERE子句，避免全表扫描。
- 优化数据库结构：合理设计数据库表和列的结构，遵循数据库范式，减少数据冗余。
避免使用大字段，使用合适的数据类型和长度。
- 优化缓存：合理设置数据库的缓存区域大小，如查询缓存和InnoDB缓冲池，提高查询效率。
- 分表和分区：对于大表，可以考虑将数据分散到多个表或分区中，减少查询的数据量。
3. 如何优化数据库的存储引擎？MySQL支持多种存储引擎，如InnoDB、MyISAM等。
不同的存储引擎有不同的特点和适用场景，优化存储引擎的方法包括：- 选择合适的存储引擎：根据业务需求和性能要求，选择合适的存储引擎。
- 针对不同存储引擎进行优化：对于InnoDB引擎，可以优化事务隔离级别和缓冲池大小；对于MyISAM引擎，可以优化索引结构和缓存设置。
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的空间索引与地理位置查询优化
MySQL的空间索引与地理位置查询优化随着大数据和云计算的快速发展，地理位置相关的应用也越来越受到关注。
地理位置查询已经成为了许多应用中的重要功能，如附近的人、附近的商铺等。
而MySQL作为一种常用的关系型数据库，如何高效地进行地理位置查询，成为了一个重要的研究课题。
在MySQL中，通过使用空间索引来优化地理位置查询已经成为了一种常见的方法。
MySQL的空间索引功能是基于R树（R-tree）算法实现的，它可以有效地加速地理位置相关的查询。
一、空间索引概述空间索引是一种专门用于处理地理空间数据的数据结构，它可以将地理数据建立成索引，以加快对地理数据的查询速度。
在MySQL中，可以通过使用点索引或者多边形索引来处理地理位置数据。
点索引适用于处理点坐标数据，比如经纬度等。
多边形索引适用于处理多边形区域数据，比如矩形、圆形等。
二、地理位置查询优化对于地理位置查询，常用的优化方法包括使用空间索引、使用缓存、合理的查询条件等。
1. 使用空间索引空间索引可以将地理位置数据以空间树的形式进行组织和存储，可以大大提高地理位置查询的效率。
在MySQL中，可以通过使用ST_DISTANCE函数来计算两个点之间的距离，然后结合空间索引进行查询。
例如，可以通过以下语句查询离指定坐标最近的商铺：SELECT * FROM shops WHERE ST_DISTANCE(point,POINT(经度,纬度)) < 半径;其中，shops是商铺表，point是存储商铺坐标的列，经度和纬度是指定的坐标，半径是指定的查询范围。
2. 使用缓存对于热点查询的数据，可以使用缓存来加快查询速度。
将频繁查询的数据存储在缓存中，下次查询时直接从缓存中获取数据，避免了再次访问数据库的开销。
3. 合理的查询条件在进行地理位置查询时，可以合理地设置限制条件，减少查询范围，从而提高查询效率。
比如，可以通过设置最大距离或者最小面积等条件来限制查询结果的数量，避免全表扫描。
MySQL中的空间索引和空间查询的优化技巧
MySQL中的空间索引和空间查询的优化技巧一、引言随着信息技术的发展，空间数据的处理和分析在各个领域变得越来越重要。
而MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，也需要提供对空间数据的支持和优化。
本文将介绍MySQL中的空间索引和空间查询的优化技巧。
二、空间索引的概念和作用空间索引是一种特殊的索引类型，用于加速对包含空间数据的表的查询。
与传统的B树或哈希索引不同，空间索引使用R树数据结构来组织和存储空间数据。
空间索引的作用在于提高对空间数据的查询效率。
通过使用空间索引，可以快速定位满足条件的空间对象，避免全表扫描，提高查询性能。
三、空间索引的创建和优化1.创建空间索引在MySQL中，可以使用CREATE SPATIAL INDEX语句来为包含空间数据的表创建空间索引。
例如，下面的语句创建了一个名为geom_idx的空间索引：CREATE SPATIAL INDEX geom_idx ON spatial_table(geom);其中，spatial_table是包含空间数据的表的名称，geom是表示空间数据的列名。
2.选择适当的空间索引在创建空间索引时，需要选择适当的索引类型和参数来优化查询性能。
通常，MySQL提供了两种空间索引类型：RTREE和QUADTREE。
RTREE索引适用于一般的空间数据，如点、线、面等。
而QUADTREE索引适用于具有层次结构的数据，如行政区划、地图切片等。
对于具体的空间数据，可以在创建索引时使用适当的参数来优化查询性能。
例如，可以设置索引的最大深度、最小单元大小等。
3.维护空间索引的优化与传统的索引一样，空间索引也需要定期进行维护和优化。
可以使用ANALYZE TABLE语句来更新和统计索引的相关信息。
此外，还可以通过调整索引的参数来进一步优化查询性能。
四、空间查询的优化技巧1.使用适当的查询方式在进行空间查询时，可以选择合适的查询方式来提高查询性能。
MySQL提供了多种空间查询函数和操作符，如Intersects、Contains、Touches等。
MySQL中的空间数据索引和地理坐标查询优化
MySQL中的空间数据索引和地理坐标查询优化概述MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种应用场景中。
在某些情况下，我们需要对数据库中的地理数据进行查询和分析，例如基于地理位置的搜索、地理信息系统等。
本文将从空间数据索引和地理坐标查询优化两个方面来介绍MySQL中如何处理这些需求。
空间数据索引空间数据索引是指用于提高空间数据查询性能的数据结构和算法。
在MySQL 中，有两种主要的空间数据索引类型：R-Tree和Quadtree。
R-Tree是一种多维空间索引结构，适用于二维空间数据，如地理坐标、多边形等。
Quadtree是一种分治的四叉树结构，用于对二维空间进行划分，适用于点集和线段等数据。
在创建空间数据索引前，我们需要使用GEOMETRY类型来存储地理数据。
该类型可以存储多种空间数据对象，例如点、线、面等。
创建空间数据索引的语法如下：```CREATE SPATIAL INDEX index_nameON table_name (geometry_column);```在创建空间数据索引后，我们可以使用MySQL提供的空间查询函数来进行地理数据的查询和分析。
例如，我们可以使用`ST_Within`函数来判断一个点是否在一个多边形内：```SELECT *FROM table_nameWHERE ST_Within(point_column, polygon_column);```地理坐标查询优化在处理地理坐标查询时，我们通常会涉及到两个主要问题：距离计算和查询优化。
距离计算是指计算两个地理坐标之间的实际距离，查询优化是指通过合理的索引和查询计划来提高查询性能。
在MySQL中，距离计算可以通过使用`ST_Distance`函数来实现。
该函数可以计算两个地理坐标之间的直线距离，单位可以是米、公里、英尺等。
例如，我们可以使用以下语句来计算两个点之间的距离：```SELECT ST_Distance(point1, point2) AS distanceFROM table_name;```在进行地理坐标查询时，使用合适的索引和查询计划可以显著提高查询性能。
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。
如何使用MySQL进行索引优化和统计信息收集
如何使用MySQL进行索引优化和统计信息收集概述：MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统，对于提高查询性能和加速数据访问速度，索引优化和统计信息收集起着关键作用。
本文将介绍如何使用MySQL进行索引优化和统计信息收集。
一、索引优化索引在数据库中起到了加速查询的作用，然而不恰当的索引设计和使用可能会导致性能下降。
以下是一些常见的索引优化技巧：1.选择合适的索引类型：MySQL支持多种类型的索引，如B-Tree索引、哈希索引、全文索引等。
在选择索引类型时，需要考虑到查询的具体需求和表的结构。
一般情况下，B-Tree索引是最常用和推荐的索引类型。
2.创建覆盖索引：覆盖索引是一种特殊的索引，可以减少IO访问，提高查询性能。
当查询只需要索引中的列时，可以创建覆盖索引，避免回表操作。
3.避免冗余索引：冗余索引会浪费存储空间，并且降低写操作的性能。
因此，需要评估是否有必要创建多个索引来支持相同的查询。
4.优化索引顺序：多列索引的性能取决于索引的顺序。
一般情况下，将筛选度高的列放在前面，可以减少索引树的深度，提高查询性能。
5.定期维护索引：随着数据的增加和修改，索引会变得不再有效。
定期进行索引维护，包括重建索引、优化查询语句、删除不必要的索引等，可以提高查询性能。
二、统计信息收集统计信息是数据库优化的关键，它提供了有关表和索引的重要信息，包括数据分布、列的基数和不同数据值之间的关联性等。
以下是一些统计信息收集的方法和技巧：1.使用ANALYZE语句：ANALYZE语句可以对表进行统计信息收集，包括列的基数、平均值和方差等。
通过运行ANALYZE语句，可以帮助优化器生成更好的查询计划。
2.考虑自动收集统计信息：MySQL提供了自动统计信息收集功能，可以通过设置开关和参数来控制自动收集的频率和方式。
自动收集统计信息能够提供及时的优化建议和指导，但也可能会对系统的性能造成一定影响，需要评估和权衡。
3.手动收集统计信息：除了自动收集外，还可以手动收集统计信息，以获取更准确的结果和更好的优化效果。
Mysql5.7索引使用规则和设计优化
Mysql5.7索引使⽤规则和设计优化⼤部分情况下，尤其是记录数量较少的情况下Mysql总是能正常运转的很好，但不可避免的，随着数据库记录数的增长以及SQL语句越来越复杂，总会有⼀些实际效果与数据库或SQL设计⼈员理解相违背的情况，这就需要开发者对Mysql的原理和存在的问题有⼀个基本的认识。
本⽂主要探讨了Mysql索引的使⽤和相关知识，这些知识并不复杂，不需要专业的数据库学习经验就能搞明⽩，理解了这些可以帮助开发⼈员更好的进⾏数据库索引设计和SQL查询语句的编写。
1. Mysql 是如何使⽤索引的索引可以帮助我们快速的找到包含指定列值的⾏。
假如没有索引的话，Mysql必须从第⼀⾏开始查找整个表，才能找到我们想要的那些⾏。
如果没有索引，表越⼤，花费的时间也就越⼤。
如果我们在查询条件中指定了某⼏个列的值，并且这个表恰好有⼀个建⽴在这些列上的索引，那么Mysql就可以从数据⽂件中快速的定位到数据所在的位置，⽽不⽤查找整个数据⽂件。
这⽐不断的⼀⾏⾏读取数据快多了[1]。
⼤部分Mysql索引（Primary Key、Unique index和FullText）都通过B树来存储和实现。
也有⼀些例外：空间数据类型使⽤的索引是基于R-树的；内存表还⽀持哈希索引；InnoDB为Fulltext索引使⽤了逆转链表[1]。
本⽂不打算去赘述B树的原理和创建过程，有兴趣的可以。
假设现在索引已经创建完毕了，那么Mysql是如何查找到我们需要的数据的呢？下⾯我们就MyISAM和Innodb两种不同的存储引擎做讨论。
关于MyISAM和Innodb我们需要知道的有：MyISAM不⽀持事务，⽽Innodb⽀持。
MyISAM索引和数据的存储是分开的（不同的⽂件），索引中最终检索到的是数据的物理地址偏移量。
⽽InnoDB中，索引段和数据段在同⼀个⽂件中的不同段，查到索引后可以直接取出数据。
MyISAM是⾮聚集索引，⽽Innodb则是聚集索引。
如何进行MySQL数据库的空间数据索引优化
如何进行MySQL数据库的空间数据索引优化导言：MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种领域。
在处理空间数据时，如地理信息系统（GIS）中的地理数据，MySQL提供了一种强大的功能——空间数据类型。
然而，随着数据量的增加，空间数据的索引优化变得尤为重要。
本文将介绍如何进行MySQL数据库的空间数据索引优化，以提高查询效率和性能。
一、了解MySQL的空间数据类型在开始优化空间数据索引之前，我们需要先了解MySQL的空间数据类型。
MySQL提供了多种空间数据类型，如Point、LineString、Polygon等，可以存储和操作各种空间数据。
在使用空间数据类型之前，需要确保MySQL版本支持空间数据，以及相关的插件和扩展。
二、选择合适的索引类型MySQL提供了多种索引类型，如B-tree、哈希、全文等。
在优化空间数据索引时，我们通常使用R-Tree索引类型。
R-Tree索引可以高效地处理范围查询和相交查询，非常适合处理空间数据。
使用R-Tree索引可以有效减少查询时间，并提高数据检索性能。
三、创建空间数据索引创建空间数据索引是优化空间数据索引的重要步骤。
可以通过ALTER TABLE 语句添加或删除索引。
下面是一个例子：ALTER TABLE 表名 ADD SPATIAL INDEX 索引名称 (列名称);此语句将向指定的表添加一个空间数据索引。
可以根据实际需求选择需要创建索引的列和索引名称。
四、使用空间数据函数MySQL提供了丰富的空间数据函数，用于处理和分析空间数据。
在进行优化时，我们可以使用这些函数来提高查询效率。
以下是常用的空间数据函数：1. ST_contains：用于判断一个几何对象是否包含另一个几何对象。
2. ST_disjoint：用于判断两个几何对象是否相离。
3. ST_within：用于判断一个几何对象是否在另一个几何对象内部。
4. ST_intersects：用于判断两个几何对象是否相交。
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。
MySQL中的主索引与辅助索引优化
MySQL中的主索引与辅助索引优化MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种Web应用和企业级数据库中。
在数据库设计中，索引是一项重要的优化技术，能够提高数据库的检索性能。
其中，主索引和辅助索引是MySQL中最常用的两种索引类型。
一、主索引的概念与优化主索引（Primary Index）是一种唯一的索引类型，通过对表中的列进行主键约束，可以将主键列作为索引的键值。
主索引是按照主键的值来排序存储数据的，可以加快对表的查找与排序操作。
在进行主索引的优化时，首先需要选择合适的数据类型作为主键，数据类型的选择会直接影响主索引的性能。
通常情况下，可以选择整型数据作为主键，因为整型数据的比较操作速度快。
而字符型数据由于长度不固定，比较操作相对较慢。
其次，在创建主索引时，可以考虑将多个列组合起来创建复合索引。
复合索引可以满足多个列的查询需求，提高查询效率。
但是需要注意的是，复合索引的列顺序要根据查询的频率进行优化。
此外，主索引的优化还包括选择合适的索引长度以及使用前缀索引等。
索引长度的选择会影响索引的大小和性能，应该根据数据长度和查询需求进行合理的选择。
而前缀索引则是指只选择列的前几个字符作为索引，可以节省索引的存储空间和提高查询性能。
二、辅助索引的概念与优化辅助索引（Secondary Index）是指除了主索引以外的非唯一索引类型。
辅助索引可以为表中的任意列创建索引，加快对表的查询操作。
辅助索引的优化主要包括选择合适的列和使用最佳匹配原则。
在选择列的时候，应该优先选择频繁用于查询操作的列，这样可以最大限度地提高查询效率。
同时，还可以根据查询列的数据类型进行选择，如整型、字符型或日期型等。
使用最佳匹配原则是辅助索引优化中一个重要的原则。
即当查询条件涉及到多个列时，应将最佳匹配的列作为辅助索引的首列。
这样可以最大化地利用索引来加快查询操作。
辅助索引还可以通过垂直分割和水平分割来进行优化。
垂直分割是指将表中的列进行分割，将常用的列和不常用的列存放在不同的表中，从而减少辅助索引的大小和提高查询效率。
MySQL数据库中空间索引的应用与优化
MySQL数据库中空间索引的应用与优化引言：在当今互联网时代，数据已经成为企业和个人的宝贵资产，无论是商业应用还是科学研究，都离不开数据库的支持。
MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，广泛应用于各个领域。
在处理地理位置相关的数据时，空间索引的应用与优化就显得尤为重要。
本文将介绍MySQL数据库中空间索引的基本原理和使用方法，并针对空间索引的性能优化进行深入探讨。
一、空间索引的基本原理空间索引是一种用于处理地理位置相关数据的索引结构。
它可以提高对空间数据的查询效率，使查询速度更快、更稳定。
在MySQL数据库中，可以使用R-Tree空间索引来存储和处理空间数据。
R-Tree空间索引是一种多维索引树，它将空间数据划分为一个个矩形区域，并通过存储这些矩形区域的边界来实现快速检索。
二、空间索引的使用方法为了使用空间索引，我们首先需要创建一个支持空间索引的表。
在创建表的时候，需要将包含地理位置信息的字段声明为几何类型。
常用的几何类型包括Point、LineString、Polygon等。
接下来，我们可以通过ALTER TABLE命令来为该字段添加空间索引。
例如，对于一个包含经纬度信息的字段，我们可以使用以下命令添加空间索引:ALTER TABLE `table_name` ADD SPATIAL INDEX(`location`);在查询时，可以通过标准的SQL语句来执行空间查询。
例如，我们可以使用以下语句来查询某一范围内的地理位置信息:SELECT * FROM `table_name` WHEREMBRContains(GeomFromText('Polygon((x1 y1, x2 y2, ..., x1 y1))'), `location`);三、空间索引的性能优化虽然MySQL提供了强大的空间索引功能，但在处理大规模空间数据时，性能问题常常成为制约因素。
为了优化空间索引的性能，可以从以下几个方面进行思考和调优。
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。
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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。
我们思考基本硬件怎样运行，以便想出怎样克服其物理约束对性能进行改善的方法。
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技术，但是最有效的莫过于恰当地使用索引了。
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。
1.1索引的优点1)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。
2)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。
3)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。
4)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。
5)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。
6)索引可以将随机I/O变为顺序I/O。
1.2索引的缺点1)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。
2)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。
3)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，这样就降低了数据的维护速度。
2MySQL索引类型声明：以下的索引类型划分方式非来自官方文档的，仅是本人的总结，仅供参考。
2.1按索引的存储方式来划分以在MySQL应用中较为多的InnoDB引擎为例说明2.1.1聚簇索引InnoDB的聚簇索引实际上在同一结构中保存了B-Tree索引和数据行。
当表有聚簇索引，它的数据行实际上存放在索引的叶子页中。
术语“聚簇”表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起。
因为无法同时将数据行存放在两个不同的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引。
在InnoDB中，是通过主键聚集数据，如果没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替。
如果没有这样的索引，InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。
聚簇索引的优点：1)可以把相关数据保存在一起。
例如实现电子邮箱时，可以根据用户ID来聚集数据，这样只需要从磁盘读取少数的数据页就能获取某个用户的全部邮件。
如果没有使用聚簇索引，则每封邮件都可能导致一次磁盘I/O；2)数据访问更快。
聚簇索引将索引和数据保存在同一个B-Tree中，因此从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中查找更快。
3)使用聚簇索引扫描的查询可以直接使用页节点中的主键值。
聚簇索引的缺点：1)聚簇数据最大限度地提高了I/O密集型应用的性能，但如果数据全部都放在内存中，则访问的顺序就没那么重要了，聚簇索引也就没什么优势了。
2)插入速度严重依赖于插入顺序。
按照主键的顺序插入是加载数据到InnoDB表中速度最快的方式。
但如果不是按照主键顺序加载数据，那么在加载完成后最好使用OPTIMIZE TABLE命令重新组织一下表。
3)更新聚簇索引列的代价很高，因为会限制InnoDB将每个被更新的行移动到新的位置。
4)基于聚簇索引的表在插入新行，或者主键被更新导致需要移动行的时候，可能面临“页分裂”的问题。
当行的主键值要求必须将这一行插入到某个已满的页中时，存储引擎会将该页分裂成两个页面来容纳该行，这就是一次页分裂操作。
页分裂会导致表占用更多的磁盘空间。
5)聚簇索引可能导致全表扫描变慢，尤其是行比较稀疏，或者由于页分裂导致数据存储不连续的时候。
6)二级索引（非聚簇索引）可能比想象的要更大，因为在二级索引的叶子节点包含了引用行的主键列。
2.1.2非聚簇索引在MySQL中，非聚簇索引这个概念并不显著，不像sql server那样明确地创建非聚簇索引。
在MySQL中可以将二级索引理解为非聚簇索引，而一级索引为聚簇索引（主键索引）。
二级索引可以是唯一索引或者普通索引。
2.2按索引的创建关键字划分例子：CREATE TABLE t1 (a INT,b INT,c INT,d INT,e INT,f INT,PRIMARY KEY i0(a, b), KEY i1 (c, d), UNIQUE KEY i2 (e, f)) ENGINE=INNODB;2.2.1主键索引它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
一般是在建表的时候同时创建主键索引，一个表只有一个主键。
创建的时候使用关键词PRIMARY。
如例子中的i02.2.2普通索引这是最基本的索引，它没有任何限制。
创建的时候使用关键词INDEX或KEY。
如例子中的i12.2.3唯一索引它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。
如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。
创建的时候使用关键词UNIQUE。
如例子中的i22.3按索引的结构方式划分2.3.1B-Tree索引B-Tree 索引是MySQL 数据库中使用最为频繁的索引类型，除了Archive 存储引擎之外的其他所有的存储引擎都支持B-Tree 索引。
不仅仅在MySQL中是如此，实际上在其他的很多数据库管理系统中B-Tree 索引也同样是作为最主要的索引类型，这主要是因为B-Tree 索引的存储结构在数据库的数据检索中有非常优异的表现。
一般来说，MySQL 中的B-Tree 索引的物理文件大多都是以Balance Tree 的结构来存储的，也就是所有实际需要的数据都存放于Tree 的Leaf Node，而且到任何一个Leaf Node 的最短路径的长度都是完全相同的，所以我们大家都称之为B-Tree 索引当然，可能各种数据库（或MySQL 的各种存储引擎）在存放自己的B-Tree 索引的时候会对存储结构稍作改造。
如Innodb 存储引擎的B-Tree 索引实际使用的存储结构实际上是B+Tree，也就是在B-Tree 数据结构的基础上做了很小的改造，在每一个Leaf Node 上面出了存放索引键的相关信息之外，还存储了指向与该Leaf Node 相邻的后一个Leaf Node的指针信息，这主要是为了加快检索多个相邻Leaf Node的效率考虑。
在Innodb存储引擎中，存在两种不同形式的索引，一种是Cluster 形式的主键索引（Primary Key），另外一种则是和其他存储引擎（如MyISAM 存储引擎）存放形式基本相同的普通B-Tree 索引，这种索引在Innodb 存储引擎中被称为Secondary Index。
2.3.2Hash索引存储的时候会把key通过Hash函数计算，得到key的Hash值,再用这个Hash 值做指针和数据库记录指针绑定在一起。
选定一个好的Hash函数很重要，好的Hash函数可以使计算出的Hash值分布均匀，降低冲突，只有冲突减小了，才会降低Hash表的查找时间。
Hash 索引在MySQL中使用的并不是很多，目前主要是Memory 存储引擎使用，而且在Memory 存储引擎中将Hash 索引作为默认的索引类型。
所谓Hash 索引，实际上就是通过一定的Hash 算法，将需要索引的键值进行Hash 运算，然后将得到的Hash 值存入一个Hash 表中。
然后每次需要检索的时候，都会将检索条件进行相同算法的Hash 运算，然后再和Hash 表中的Hash 值进行比较并得出相应的信息。
在Memory 存储引擎中，MySQL 还支持非唯一的Hash 索引。
可能很多人会比较惊讶，如果是非唯一的Hash 索引，那相同的值该如何处理呢？在Memory 存储引擎的Hash 索引中，如果遇到非唯一值，存储引擎会将他们链接到同一个hash 键值下以一个链表的形式存在，然后在取得实际键值的时候时候再过滤不符合的键。
由于Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常的高，索引的检索可以一次定位，而不需要像BTree索引需要从根节点再到枝节点最后才能访问到页节点这样多次IO 访问，所以Hash 索引的效率要远高于B-Tree 索引。
可能很多人又会有疑问了，既然Hash 索引的效率要比B-Tree 高很多，为什么大家不都用Hash索引而还要使用B-Tree 索引呢？任何事物都是有两面性的，Hash 索引也一样，虽然Hash 索引检索效率非常之高，但是Hash 索引本身由于其实的特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些：1. Hash 索引仅仅只能满足“=”,“IN”和“<=>”查询(注意<>和<=>是不同的操作)，不能使用范围查询；由于Hash 索引所比较的是进行Hash 运算之后的Hash 值，所以Hash 索引只能用于等值的过滤，而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，并不能保证还和Hash 运算之前完全一样。