三歪最近发现我一直在写MySQL的文章，然后就跟我说他有sql用到like的时候就没办法用到索引了，问我怎么办。
我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效，但有时需求就是如此，类似这样的需求还有很多。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效，但有时需求就是如此，类似这样的需求还有很多，例如，搜索引擎需要根基用户数据的关键字进行全文查找，电子商务网站需要根据用户的查询条件，在可能需要在商品的详细介绍中进行查找，这些都不是B+树索引能很好完成的工作。 通过数值比较，范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询了。但是，如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤，那么就需要基于相似度的查询，而不是原来的精确数
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：沸羊羊 来源：juejin.cn/post/6989871497040887845 前言 我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效，但有时需求就是如此，类似这样的需求还有很多，例如，搜索引擎需要根基用户数据的关键字进行全文查找，电子商务网站需要根据用户的查询条件，在可能需要在商品的详细介绍中进行查找，这些都不是B+树索引能很好完成的工作。 通过数值比较，范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询了。但是，如果希望通过关键字的匹配
索引是数据库中用于提高查询效率的重要机制。在数据库系统中，索引类似于书籍的目录，它可以帮助数据库系统快速地找到特定数据的位置，从而加快查询速度。通过合理地创建和管理索引，可以显著提升数据库的性能，提高数据检索的效率，降低系统的资源消耗。
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
索引是通过某种算法，构建出一个数据模型，用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索
试想在1M大小的文件中搜索一个词，可能需要几秒，在100M的文件中可能需要几十秒，如果在更大的文件中搜索那么就需要更大的系统开销，这样的开销是不现实的。
InnoDB支持的哈希索引是自适应的，InnoDB会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引，不能人为干预在表中生产哈希索引
数据索引就好比新华字典的音序表。它是对数据表中一列或者多列的值进行排序后的一种结构，其作用就是提高表中数据的查询速度。
只有字段的数据类型为char、varchar、text及其系列才可以创建全文索引。
总所周知，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快。而支撑这一快速的背后就是索引；MySQL索引问题也是大家经常遇到的面试题模块，想想自己也没有去系统地总结过索引，所以记录这篇文章来讲下索引。下面还是按照索引是什么->索引分类->各类索引的创建及使用->索引的特点->使用索引的注意事项来写。
MySQL中基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值，纯粹为了查询数据更快一点。
之前松哥在前面的文章中介绍 MySQL 的索引时，有小伙伴表示被概念搞晕了，主键索引、非主键索引、聚簇索引、非聚簇索引、二级索引、辅助索引等等，今天咱们就来捋一捋这些概念。 1. 按照功能划分 按照功能来划分，索引主要有四种： 普通索引 唯一性索引 主键索引 全文索引 普通索引就是最最基础的索引，这种索引没有任何的约束作用，它存在的主要意义就是提高查询效率。 普通索引创建方式如下： CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INC
哈希索引基于哈希表实现，仅支持精确匹配索引所有列的查询。对于每行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时保存指向每个数据行的指针。
工作一年了，也是第一次使用Mysql的索引。添加了索引之后的速度的提升，让我惊叹不已。隔壁的老员工看到我的大惊小怪，平淡地回了一句“那肯定啊”。
提到MySQL优化，索引优化是必不可少的。其中一种优化方式 ——索引优化，添加合适的索引能够让项目的并发能力和抗压能力得到明显的提升。
mysql中索引类型有：最基本的没有限制的普通索引，索引列的值必须唯一的唯一索引，主键索引，多个字段上创建的组合索引以及用来查找文本中的关键字的全文索引
通过数值比较、范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询，但是，如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤，那么就需要基于相似度的查询，而不是原来的精确数值比较。全文索引就是为这种场景设计的。
MySQL索引分为普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引。索引不会包含有null值的列，索引项可以为null（唯一索引、组合索引等），但是只要列中有null值就不会被包含在索引中。
主表中的外键是另一张表的主键。 候选键：除了主键以外的都是候选键。 要想能快速查找某一条你想要的数据，必须要要创建主键（一般在开始创建表的时候就会设置）。
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。
前面了解过，MyISAM存储引擎的行数据都存放在MYD文件中，索引文件存放于MYI文件中。由于索引与行记录分开存储，所以MyISAM的索引都是辅助索引，也就是非聚集索引（UnClustered Index）。
blog.csdn.net/weixin_39420024/article/details/80040549
innodb存储引擎支持B+树索引、全文索引以及哈希索引等常见的几种索引。需要注意的是，Innodb存储引擎支持的哈希索引是自适应的，Innodb存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引。B+树索引就是传统意义上的索引，它的构造类似于二叉树，根据key value键值对快速找到数据。
索引依托于存储引擎的实现，因此，每种存储引擎的索引都不一定完全相同，并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。大多数存储引擎有更高的额限制。
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聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。术语‘聚簇’表示数据行和相邻的键值聚簇的存储 在一起。
简单回顾一下Mysql的历史，Mysql 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 Mysql AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。关系型数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
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。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引，MEMORY/HEAP存储引擎支持HASH和BTREE索引。
在数据量非常大的情况下，在数据库中加入索引能够提升数据库查找的性能，常见的mysql索引分为以下几类： ①普通索引 可以直接创建索引：CREATE INDEX indexName ON table(column(length)) 如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length 可以通过修改表结构来创建索引：ALTER tableADD INDEX indexName ON (column(length)) 可以在
索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 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。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引，MEMORY/HEAP存储引擎支持HASH和BTREE索引。
1.mysql默认的查询方式是遍历整个表： 什么是索引：索引记录的是数据的的存储位置，他是一种特殊的数据结构，索引可以提高查询的效率， 他是独立于数据表之外的
在MySQL中，索引（index）也叫做“键（key）”，它是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。
我们都知道，数据库索引可以帮助我们更加快速的找出符合的数据，但是如果不使用索引，Mysql则会从第一条开始查询，直到查询到符合的数据，这样也会导致一个问题：如果没有添加索引，表中数据很大则查询数据花费的时间更多。而这时候我们为字段添加一个索引，Mysql就会快速搜索数据，可以节省大量时间。MyISAM和InnoDB是最经常使用的两个存储引擎，MyISAM和InnoDB索引都是采用B+树的数据结构，那B树和B+树的区别是什么呢？
索引是对数据库表中的一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可以提高数据库中特定数据的查询速度。
索引是数据库里重要的组成部分，也是提高查询效率必备的知识点。本文将会介绍索引作用、索引类型、索引优化以及索引底层结构，也算是对索引知识的一次归纳。
前一阵子，又跑出去搞了一场面试，心态算是崩了，关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤，立志要总结一番，然后一直没有时间（其实是懒……），准备好了吗？
说到索引，很多人都知道“索引是一个排序的列表，在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址，在数据十分庞大的时候，索引可以大大加快查询的速度，这是因为使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据，而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据。”
MySQL的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。
本篇文章，我们将从索引基础开始，介绍什么是索引以及索引的几种类型，然后学习如何创建索引以及索引设计的基本原则。
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。因此良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。在数据量较小且负载较低时，不恰当的索引对性能的影响可能不明显，但当数据量逐渐增大时，性能则会急剧下降。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，“最优”的索引有时比一个“好的”索引性能要好两个数量级。
MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了；再或者使用连接来替换。
MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用between就不要用in了；再或者使用连接来替换。
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