MYSQL数据库四种索引类型介绍

mysql索引类型normal,unique,fulltext问题1：mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？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uniquefull 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。

问题2：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建索引和创建什么类型的索引,有7⼤原则：1．选择唯⼀性索引2．为经常需要排序、分组和联合操作的字段建⽴索引3．为常作为查询条件的字段建⽴索引4．限制索引的数⽬5．尽量使⽤数据量少的索引6．尽量使⽤前缀来索引7．删除不再使⽤或者很少使⽤的索引⼀、 MySQL: 索引以B树格式保存 Memory存储引擎可以选择Hash或BTree索引，Hash索引只能⽤于=或<=>的等式⽐较。

1、普通索引：create index on Tablename(列的列表) alter table TableName add index (列的列表) create table TableName([...], index [IndexName] (列的列表) 2、唯⼀性索引：create unique index alter ... add unique 主键：⼀种唯⼀性索引，必须指定为primary key 3、全⽂索引：从3.23.23版开始⽀持全⽂索引和全⽂检索，FULLTEXT， 可以在char、varchar或text类型的列上创建。

4、单列索引、多列索引： 多个单列索引与单个多列索引的查询效果不同，因为： 执⾏查询时，MySQL只能使⽤⼀个索引，会从多个索引中选择⼀个限制最为严格的索引。

mysql索引类型：FULLTEXT、NORMAL、SPATIAL、UNIQUE Normal 普通索引
表⽰普通索引，⼤多数情况下都可以使⽤
Unique 唯⼀索引
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
约束唯⼀标识数据库表中的每⼀条记录，即在单表中不能⽤每条记录是唯⼀的（例如⾝份证就是唯⼀的），Unique(要求列唯⼀)和Primary Key(primary key = unique + not null 列唯⼀)约束均为列或列集合中提供了唯⼀性的保证，Primary Key是拥有⾃动定义的Unique约束，但是每个表中可以有多个Unique约束，但是只能有⼀个Primary Key约束。

mysql中创建Unique约束
Full Text 全⽂索引
表⽰全⽂收索，在检索长⽂本的时候，效果最好，短⽂本建议使⽤Index,但是在检索的时候数据量⽐较⼤的时候，现将数据放⼊⼀个没有全局索引的表中，然后在⽤Create Index创建的Full Text索引，要⽐先为⼀张表建⽴Full Text然后在写⼊数据要快的很多
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。

SPATIAL 空间索引
空间索引是对空间数据类型的字段建⽴的索引，MYSQL中的空间数据类型有4种，分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。

MYSQL使⽤SPATIAL关键字进⾏扩展，使得能够⽤于创建正规索引类型的语法创建空间索引。

创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL，空间索引只能在存储引擎为MYISAM的表中创建。

数据库索引的种类数据库索引是数据库中提高查询效率的一种重要手段，它可以帮助数据库快速查找到需要的数据，提高数据查询的效率和准确性。

在数据库中，索引可以按照不同的属性进行分类。

一、单列索引单列索引是最普及的索引类型之一，也是最简单的索引类型。

它只涉及到一个字段或一个列，基本实现原理就是为查询语句中涉及到的字段或列创建索引，通过索引找到数据记录并返回给用户。

常见的单列索引包括B-Tree索引、Hash索引、全文索引等。

1.B-Tree索引：B-Tree索引使用B-Tree数据结构进行排序以减少磁盘I/O操作次数，通常用于比较简单的查询条件，如等于、大于、小于等操作，对于范围查询和排序操作，B-Tree索引效果较差。

2.Hash索引：Hash索引使用哈希表进行操作，它对于等值查询效果很好，但不适合范围查询、模糊查询等操作。

3.全文索引：全文索引可以识别文本中的单词和单词的位置，将文本按照单词进行索引，通常用于文本搜索操作。

二、联合索引联合索引也称为复合索引，指针是在多列上建立的索引，这种索引比单列索引更适合复杂查询。

常见的联合索引包括B-Tree索引、R-Tree索引、Hash索引等。

1.B-Tree索引：在B-Tree索引中建立的联合索引，必须先按照前面的字段排序，然后再按照后面的字段排序，索引的效率与字段的排序非常相关。

2.R-Tree索引：R-Tree索引是一种多维空间索引结构，它能够有效处理空间数据类型的查询问题，比如地理位置查询。

3.Hash索引：联合Hash索引也是使用哈希表进行操作，只不过会把多个字段进行哈希计算，再将它们合并成一个哈希值，通常用于需要快速访问的数据表。

三、唯一索引唯一索引是一个不允许重复数据的索引，它可以避免数据表中出现重复数据的情况。

常见的唯一索引包括B-Tree唯一索引、Hash唯一索引等。

1.B-Tree唯一索引：当创建B-Tree唯一索引时，所有的值都被唯一索引所占据，并且该索引可以加速唯一值约束的检查。

数据库中索引常见的类型数据库索引(Index)是数据库中一种非常重要的数据结构，用于提高数据库的检索效率。

在数据库中，索引类型可以分为多种，不同的索引类型适用于不同的数据存储场景。

常见的数据库索引类型包括如下几种：1. B-Tree索引B-Tree索引是数据库中最常见的一种索引类型，它能够高效地执行区间的搜索、等值匹配和部分模糊的搜索。

在B-Tree索引中，每个节点面向磁盘存储一个数据块，包含多组数据和指向叶子节点的指针，所有的叶子节点都保存在同一层级中，同时叶子节点也存储了表中数据的位置信息。

2. Hash索引Hash索引是一种快速查找的索引类型，它适用于数据量较大而且等值匹配比较频繁的场景。

Hash索引使用Hash函数将索引列的值映射到一个Hash索引表中，然后根据Hash值来快速定位到数据行。

但Hash索引的不足在于无法进行范围查询。

3. Full-Text索引Full-Text索引是一种全文检索的索引类型，在搜索媒体内容特别是文本时，比较常用。

Full-Text索引可以支持全文搜索以及近似匹配这两种检索方式，它可以在文本中进行分词，形成词条，然后根据每个词条创建倒排索引表。

4. R-Tree索引R-Tree索引是一种空间数据索引，主要适用于存储和查询有关于物理空间信息的表，比如地理位置数据。

在R-Tree索引中，每个节点都代表一个由点或矩形组成的集合，同时支持范围查询，如范围查询某个区域内的所有数据等操作。

5. Bitmap索引Bitmap索引是将数据的每一个值用二进制位向量的形式表示，每个索引项都是一个包含位向量的列表。

当需要进行等值匹配时，可以把查询值转换为一个二进制位向量，再在位向量表中进行比对，从而获得需要的结果。

Bitmap索引适用于值重复少、数据分布均匀的场景。

在实际项目中，我们需要根据不同的数据存储场景，选择合适的索引类型来提高数据库检索效率。

同时，还需要注意索引的创建、修改、删除等操作，最大限度地提高数据库的性能和可维护性。

mysql索引类型和索引方法
MySQL索引类型：
1、普通索引：普通索引是MySQL中基本的索引类型，是对单列进行索引，普通索引会减少数据库查询的时间，可提高查询效率。

2、唯一索引：唯一索引与普通索引相似，也是对单列进行索引，不同的是唯一索引要求每一行数据中此列的值应该是唯一的，如果重复就会报错。

3、组合索引：组合索引是对多个列进行索引，也称为复合索引，可以提高查询效率，组合索引有助于数据库的查询优化，是最常用的索引之一。

MySQL索引方法：
1、B树索引：B树索引是一种搜索算法，是在数据库系统中广泛使用的索引结构，可以加快数据的查询速度。

2、散列索引：散列索引是把连续的数据组织成一个散列表，它通过散列函数将关键字映射到表中某一位置来查找记录，散列索引能够达到非常高的查找效率。

3、稠密索引：稠密索引是存储索引键值与指向某条记录的指针的索引文件，其中的每一个索引键值都指向一条记录，稠密索引是MySQL中常用的索引方法之一。

数据库索引的数据结构
数据库索引是通过数据结构来实现的，常见的索引数据结构有以下几种：
1. B树索引：B树（Balanced Tree）是一种平衡的多路搜索树，被广泛应用于数据库索引中。

B树索引是一种多级索引结构，
每个节点可以存储多个关键字，并且节点之间的层级关系保持平衡，使得查找效率较高。

2. B+树索引：B+树是在B树的基础上进行改进的索引结构，
与B树不同的是，B+树的叶子节点之间使用链表连接起来，
以支持范围查询。

B+树索引通常被用于数据库的二级索引。

3. 哈希索引：哈希索引使用哈希函数将索引键直接映射到一个哈希表中的地址，因此可以快速定位到索引记录。

哈希索引适用于等值查询，但不适用于范围查询。

4. 全文索引：全文索引用于对文本内容进行搜索，采用类似倒排索引的数据结构，可以建立关键词和文档之间的映射关系，提供高效的文本搜索功能。

5. R树索引：R树（R-tree）是一种专门用于处理多维数据的
空间索引结构。

R树索引广泛应用于地理信息系统（GIS）中，可以高效地支持空间范围查询和最近邻查询。

不同的索引数据结构适用于不同的场景和查询需求，数据库管理员在设计索引时需要根据实际情况选择合适的索引类型。

数据库索引的各种类型及适用场景数据库索引是提高数据库查询性能的重要手段，它可以加快数据的检索速度，在实际应用中扮演着关键的角色。

不同类型的索引适用于不同的场景，了解各种索引的特点和适用场景可帮助我们优化数据库性能，提高数据访问效率。

1. B-Tree索引：B-Tree索引是最常见的索引类型，适用于等值查找和范围查找，并且可以用于排序。

B-Tree索引可以在log(n)时间内进行查找操作，以根节点为起点，通过分支层层查找直到找到目标数据。

B-Tree索引适用于在大量数据中进行范围查询的场景，例如按日期或者价格范围进行查询。

同时，B-Tree索引也适用于根据唯一键进行等值查询的场景。

2. Hash索引：Hash索引是通过哈希函数将索引的键值转化为哈希码，然后将这个哈希码与哈希桶的地址相关联。

通过哈希码查找数据的过程非常快速，时间复杂度是O(1)。

然而，Hash索引只适用于等值查询，并且无法用于排序或范围查询。

Hash索引适用于在大数据集中进行精确查询的场景，例如根据用户ID进行查询。

3. 全文索引：全文索引用于对文本数据进行搜索，并能够有效地找到包含查询关键词的文档。

全文索引技术通过构建倒排索引，为每个文档创建一个包含关键词的列表。

在查询时，全文索引能够快速地匹配关键词。

全文索引适用于对大量文本数据进行关键词搜索的场景，例如新闻网站或博客平台。

4. 聚集索引：聚集索引是对数据行进行聚集排序并存储的索引。

聚集索引的叶节点中包含了完整的数据行，因此可以直接访问索引的叶节点即可获取数据。

每个表只能有一个聚集索引。

聚集索引适用于按照特定顺序对数据进行频繁访问的场景，例如某个日期范围内的订单查询。

5. 非聚集索引：与聚集索引不同，非聚集索引的叶节点并不包含完整的数据行，而是包含索引列和指向数据行的指针。

一张表可以有多个非聚集索引。

非聚集索引适用于需要频繁按照非聚集索引列进行查询的场景，例如根据商品名称或者客户姓名进行查询。

MySQL中的唯一索引与联合索引选择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程序的开发中。

在数据库设计和优化中，索引是一个重要的概念。

它可以大大加快查询速度，并提高数据库的性能。

索引的种类很多，其中最常用的是唯一索引和联合索引。

本文将详细介绍MySQL中唯一索引和联合索引的选择和使用。

一、唯一索引的选择唯一索引是指确保索引列的值唯一性的一种索引。

在MySQL中，可以通过创建唯一索引来保证一列（或多列）的值不重复。

唯一索引在数据库中非常常见，尤其是在需要存储唯一标识符或者重复值不被插入的列上，如身份证号、手机号等。

唯一索引的选择应该考虑以下几个方面：1.数据唯一性需求：如果某列的值在整个表中是唯一的，那么可以考虑将其创建为唯一索引。

这样可以确保数据库中的数据始终保持唯一性。

例如，在用户表中，一般会有一个唯一索引来保证用户的用户名是唯一的。

2.查询频率：如果某列的值需要频繁地进行查询操作，那么将其创建为唯一索引可以加快查询速度。

因为唯一索引的值是唯一的，数据库可以通过唯一索引快速定位到所需的数据行，而不需要扫描整个表。

3.数据插入和更新的频率：唯一索引的创建会对插入和更新操作的速度产生一定的影响。

当插入或更新数据时，数据库需要检查唯一索引的约束条件，从而保证值的唯一性。

如果表中的插入和更新操作非常频繁，唯一索引的创建可能会导致性能下降。

总结起来，选择唯一索引要考虑数据的唯一性需求、查询频率以及对插入和更新操作的影响。

合理使用唯一索引可以提高数据库的查询性能和数据的完整性。

二、联合索引的选择联合索引是指包含多列的索引，通过同时对多列进行索引，可以提高多列条件下的查询速度。

联合索引在MySQL中常常用于多个列之间的组合查询操作。

联合索引的选择应该考虑以下几个方面：1.查询条件：如果多个列经常会一起出现在查询条件中，可以考虑将其创建为联合索引。

联合索引可以有效地提高这类查询的性能，因为数据库可以直接使用联合索引进行定位而不需要扫描整个表。

mysql 常用索引类型和方法MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，它支持多种索引类型和方法来提高查询效率。

在MySQL中，常用的索引类型包括：B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空间索引。

下面将对这些索引类型进行详细介绍。

1. B-Tree索引：B-Tree（平衡树）索引是MySQL中最常用的索引类型，它适用于进行范围查找的情况。

B-Tree索引通过将数据按照一定的规则（如升序排列）存储在一个平衡树结构中，以便快速定位到需要查询的数据。

B-Tree索引具有良好的查询性能，并且支持多列联合索引。

2.哈希索引：哈希索引是将索引值通过哈希算法转换为一个固定长度的哈希值，然后将哈希值与索引项的地址关联。

相比于B-Tree索引，哈希索引具有更好的随机查找性能，但不支持范围查找和排序。

此外，哈希索引对于索引列的唯一性要求更严格。

3.全文索引：全文索引主要用于在文本字段上进行全文搜索，而不是简单的匹配。

MySQL的全文索引使用倒排索引来实现，它可以在大型的文本数据集上高效地进行搜索。

全文索引一般适用于需要进行模糊匹配和关键词搜索的场景。

4.空间索引：空间索引主要用于对包含几何数据类型（如点、线、面）的列进行查询。

MySQL使用了R-Tree（R树）索引算法来支持空间索引，以便快速查找满足空间关系查询条件的数据。

空间索引可以有效地支持距离查询、相交查询和包含查询等操作。

除了索引的类型，MySQL还提供了一些常用的索引方法来进一步提高查询效率。

1.聚簇索引：聚簇索引是一种特殊的索引方法，它决定了数据行在磁盘上的物理存储顺序。

MySQL的InnoDB存储引擎将主键定义为聚簇索引，这样可以将主键相近的行存储在一起，减少磁盘的I/O访问次数，提高查询性能。

2.非聚簇索引：非聚簇索引是指其他索引类型，对于InnoDB存储引擎来说，如果表没有显式指定主键，则会自动创建一个非聚簇索引。

非聚簇索引可以加快查询速度，但数据的物理存储顺序与索引的顺序无关，可能导致频繁的磁盘I/O操作。

索引类型和索引方法索引类型和索引方法是数据库中用于提高查询效率和数据存储的技术。

在数据库中，索引是指在列或者多个列上创建的特殊结构，用来加快数据的检索速度。

本文将详细介绍索引类型和索引方法，包括它们的定义、分类和使用方法。

1.索引类型索引类型是指在数据库中创建索引所使用的算法或结构。

不同的索引类型适用于不同的场景，常见的索引类型包括：1.1B树索引：B树索引是最常用的索引类型之一，通常用于关系型数据库中。

B树索引通过使用二叉树的结构，在每个节点上存储多个索引值，以便快速地定位数据。

B树索引适合于范围查询和精确查找，但是在更新和插入数据时需要维护索引结构，会影响性能。

1.2哈希索引：哈希索引将索引列的值通过哈希函数计算得到索引值，然后将索引值与数据的地址关联存储。

哈希索引适合于等值查询，因为它可以直接计算出需要查找的数据的地址，查询速度非常快。

但是，哈希索引不支持范围查询，而且在数据量变化时需要重新计算哈希函数。

1.3全文索引：全文索引通常用于文本内容的，比如文章、邮件和网页等。

全文索引将文本内容进行分词，并建立索引表，以便用户可以根据关键词快速定位到相关的文本。

全文索引需要消耗较大的存储空间，并且需要进行词典、分词等复杂操作。

1.4空间索引：空间索引用于地理位置相关的数据查询，如地图、位置坐标等。

空间索引将地理位置数据以树状结构组织存储，并提供了丰富的地理位置查询功能，如范围查询、最近邻查询等。

空间索引的建立和查询需要使用专门的地理位置算法和数据结构。

2.索引方法索引方法是指在具体的数据库系统中，根据索引类型实现的具体算法和策略。

常见的索引方法包括：2.1顺序扫描：顺序扫描是最简单的索引方法，它直接遍历数据表的每一行，并进行逐一比对。

顺序扫描的优点是实现简单，不需要额外的索引结构，但是在大数据量的情况下会降低查询效率。

2.2二分查找：二分查找是一种快速查找算法，适用于有序数据表和B树索引。

在二分查找中，通过比较要查找的值与中间值的大小关系，从而将查找范围逐步缩小到目标值。