mysql建立索引 mysql建立索引的语句

mysql四个索引怎么建立

mysql四个索引建立语句如下：

create index 索引名 on table_name(column1,column2);

alter table table_name add index 索引名(column1,column2);

Mysql统计如何用索引

Mysql可以使用索引来提高查询的性能和效率。下面是一些关于如何使用索引进行统计的方法：

1. 创建适当的索引：在Mysql中，可以使用CREATE INDEX语句来创建索引。要选择正确的列或列组合进行索引，以便支持统计查询。

例如，如果要统计表中某个字段的唯一值的数量，可以在该字段上创建一个唯一索引。

2. 使用覆盖索引：覆盖索引是一种特殊类型的索引，其中包含了查询所需的所有列数据。当进行统计查询时，如果可以使用覆盖索引，就可以避免访问主表数据，从而提高查询性能。

3. 避免索引失效：在进行统计查询时，应该尽量避免索引失效。索引失效会导致Mysql不使用索引而进行全表扫描，影响查询性能。

避免索引失效的方法包括：避免在索引列上使用函数、避免在索引列上使用NOT操作符、避免在索引列上使用范围查询（如BETWEEN、>、<等）等。

4. 优化查询语句：优化查询语句可以进一步提高统计查询的性能。例如，可以使用JOIN语句代替子查询、合理使用GROUP BY和ORDER BY语句、使用LIMIT限制返回的记录数量等。

5. 定期更新统计信息：Mysql中的统计信息用于查询优化器进行查询计划的选择。如果统计信息过时，可能导致查询优化器选择了不合适的查询计划，影响查询性能。

因此，定期更新统计信息是提高统计查询性能的一种重要方法。可以使用ANALYZE TABLE语句来更新表的统计信息。

总之，使用合适的索引、避免索引失效、优化查询语句和定期更新统计信息是提高Mysql统计查询性能的关键。

MySQL建立索引目的

MySQL建立索引最简单的目的就是对数据库的访问会快一点。一个表，如果没有索引，数据量少点的时候你不会觉得数据库本身的的性能问题，但是随着数据量的显著增加，比如超过一万条记录之后，可能你就会遇到数据库操作的性能问题了，这个时候，你建立索引就会显著的改善数据库的写入性能。

mysql innodb建立普通索引怎么写

先从数据结构的角度来答。

题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。

这就决定了B+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。

从Mysql（Inoodb）的角度来看，B+树是用来充当索引的，一般来说索引非常大，尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上。

那么Mysql如何衡量查询效率呢？磁盘IO次数，B-树（B类树）的特定就是每层节点数目非常多，层数很少，目的就是为了就少磁盘IO次数，当查询数据的时候，最好的情况就是很快找到目标索引，然后读取数据，使用B+树就能很好的完成这个目的，但是B-树的每个节点都有data域（指针），这无疑增大了节点大小，说白了增加了磁盘IO次数（磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的，单个数据变大，每次读出的就少，IO次数增多，一次IO多耗时啊！），而B+树除了叶子节点其它节点并不存储数据，节点小，磁盘IO次数就少。这是优点之一。

另一个优点是什么，B+树所有的Data域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串起来。这样遍历叶子节点就能获得全部数据，这样就能进行区间访问啦。

至于MongoDB为什么使用B-树而不是B+树，可以从它的设计角度来考虑，它并不是传统的关系性数据库，而是以Json格式作为存储的nosql，目的就是高性能，高可用，易扩展。首先它摆脱了关系模型，上面所述的优点2需求就没那么强烈了，其次Mysql由于使用B+树，数据都在叶节点上，每次查询都需要访问到叶节点，而MongoDB使用B-树，所有节点都有Data域，只要找到指定索引就可以进行访问，无疑单次查询平均快于Mysql（但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多）。

总体来说，Mysql选用B+树和MongoDB选用B-树还是以自己的需求来选择的。