mysql创建索引

mysql修改列 mysql增加列，修改列名、列属性，删除列语句 mysql修改表名，列名，列类型，添加表列，删除表列 alter table test rename test1; --修改表名 alter table test add column name varchar(10); --添加表列 alter table test drop column name; --删除表列 alter table test modify address char(10) --修改表列类型 ||alter table test change address address char(40) alter table test change column address address1 varchar(30)--修改表列名 mysql修改表 表的结构如下: mysql> show create table person; | person | CREATE TABLE `person` ( `number` int(11) DEFAULT NULL, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `birthday` date DEFAULT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 | 删除列: ALTER TABLE

原文链接： 当执行一条 select 语句时，MySQL 到底做了啥？ 也许，你也跟我一样，在遇到数据库问题时，总时茫然失措，想重启解决问题，又怕导致数据丢失，更怕重启失败，影响业务。 就算重启成功了，对于问题的原因仍不知所以。 本文开始，记录学习《MySQL实战45讲》专栏的过程。 也许有人会问，你记录有什么意义？直接看专栏不就行了吗？你这不是啃别人的剩骨头吗？ 是的，这个系列，我只是基于专栏学习，但是我会尽量从我的角度搞懂每一个知识点，遇到不懂得也会将知识点进行拆分。 我知道关注公众号的小伙伴也有很多购买了这个专栏的，我希望大家都能够利用好这个机会，把 MySQL 吃透！ 看大家的反馈情况吧，若有需要，可以建个小群，大家互相讨论学习！ 下面开始正文。 大家或多或少都用过 MySQL，起码 select 还是会用的吧，但是 select 执行后，MySQL 内部到底发生了什么，你知道吗？ 比如，我们有个简单的表 T，它有个 ID 字段，那么我们可以执行下面的语句： mysql> select * from T where ID=10; 语句执行很简单，但是具体到 MySQL 内部，其实是一个完整的执行流程。 MySQL 的基本架构 从下图就可以清楚地看出 MySQL 的命令执行流程： 从该图可以看出，MySQL 主要分为 server 层和存储引擎层。 server

1、进入mysql 登陆数据库 mysql -uroot -p 2、增删改查 对应操作 命令 备注 增 insert into 表名（字段1，字段2，…） values(值1，值2，…); 删 delete from 表名 where…; 改 update 表名 set 修改的值 where …; 查 select 字段 from 表名 where …; 左右连接查询 命令 左连接 select * from table1 left join table2 on table1.name = table2.name; 右连接 select * from table1 right join table2 on table1.name = table2.name; 3、数据库索引 ① mysql的底层引擎为InnoDB,索引是一种数据结构； ② 在mysql中采用的方式为B-tree,一般情况下，B-tree和B+tree索引相同； ③ B-tree的高度决定了索引搜索的次数，3层也就是搜索三次即可找到目标数据； ④ B-tree的数据都是存放在叶节点当中； 对应操作 命令 备注 创建单值索引 create index 索引名 on 表名（字段）; 创建唯一索引 create unique index 索引名 on 表名（字段）; 字段属性为primary key的为主键索引

MySQL 5.6, 5.7, 8.0的新特性 对于MySQL的历史，相信很多人早已耳熟能详，这里就不要赘述。下面仅从产品特性的角度梳理其发展过程中的里程碑事件。 1995年，MySQL 1.0发布，仅供内部使用。 1996年，MySQL 3.11.1发布，直接跳过了MySQL 2.x版本。 1999年，MySQL AB公司成立。同年，发布MySQL 3.23，该版本集成了Berkeley DB存储引擎。该引擎由Sleepycat公司开发，支持事务。在集成该引擎的过程中，对源码进行了改造，为后续可插拔式存储引擎架构奠定了基础。 2000年，ISAM升级为MyISAM存储引擎。同年，MySQL基于GPL协议开放源码。 2002年，MySQL 4.0发布，集成了后来大名鼎鼎的InnoDB存储引擎。该引擎由Innobase公司开发，支持事务，支持行级锁，适用于OLTP等高并发场景。 2005年，MySQL 5.0发布，开始支持游标，存储过程，触发器，视图，XA事务等特性。同年，Oracle收购Innobase公司。 2008年，Sun以10亿美金收购MySQL AB。同年，发布MySQL 5.1，其开始支持定时器（Event scheduler），分区，基于行的复制等特性。 2009年，Oracle以74亿美金收购Sun公司。 2010年， MySQL 5.5 发布

一、 表设计规范 库名、表名、字段名必须使用小写字母，“_”分割。 库名、表名、字段名必须不超过12个字符。 库名、表名、字段名见名知意,建议使用名词而不是动词。 建议使用InnoDB存储引擎。 存储精确浮点数必须使用DECIMAL替代FLOAT和DOUBLE。 建议使用UNSIGNED存储非负数值。 建议使用INT UNSIGNED存储IPV4。 整形定义中不添加长度，比如使用INT，而不是INT(4)。 使用短数据类型，比如取值范围为0-80时，使用TINYINT UNSIGNED。 不建议使用ENUM类型，使用TINYINT来代替。 尽可能不使用TEXT、BLOB类型。 VARCHAR(N)，N表示的是字符数不是字节数，比如VARCHAR(255)，可以最大可存储255个汉字，需要根据实际的宽度来选择N。 VARCHAR(N)，N尽可能小，因为MySQL一个表中所有的VARCHAR字段最大长度是65535个字节，进行排序和创建临时表一类的内存操作时，会使用N的长度申请内存。 表字符集选择UTF8。 使用VARBINARY存储变长字符串。 存储年使用YEAR类型。 存储日期使用DATE类型。 存储时间（精确到秒）建议使用TIMESTAMP类型，因为TIMESTAMP使用4字节，DATETIME使用8个字节。 建议字段定义为NOT NULL。 将过大字段拆分到其他表中。

转载自： https://www.cnblogs.com/hellokuangshen/archive/2019/01/09/10246029.html Mysql：初识MySQL 只会写代码的是码农；学好数据库，基本能混口饭吃；在此基础上再学好操作系统和计算机网络，就能当一个不错的程序员。如果能再把离散数学、数字电路、体系结构、数据结构/算法、编译原理学通透，再加上丰富的实践经验与领域特定知识，就能算是一个优秀的工程师了。 为什么学习数据库 岗位技能需求 现在的世界,得数据者得天下 存储数据的方法 程序,网站中,大量数据如何长久保存? 数据库是几乎软件体系中最核心的一个存在。 什么是数据库 数据库( DataBase ,简称 DB ) 概念 : 长期存放在计算机内,有组织,可共享的大量数据的集合,是一个数据"仓库" 作用 : 保存,并能安全管理数据(如:增删改查等),减少冗余... 数据库总览 : 关系型数据库 (SQL) MySQL , Oracle , SQL Server , SQLite , DB2 , ... 关系型数据库通过外键关联来建立表与表之间的关系 非关系型数据库 (NOSQL) Redis , MongoDB , ... 非关系型数据库通常指数据以对象的形式存储在数据库中，而对象之间的关系通过每个对象自身的属性来决定 什么是DBMS 数据库管理系统 ( D

https://www.cnblogs.com/hephec/p/4557053.html 曾经偷偷的面试了两个单位，都提到了Mysql的优化问题，所以以后要多多学习数据库的优化知识了。建设数据库的优化大概主要就是索引的优化了吧，因为我们不可能修改数据结构的情况下，提高数据库的查询效率似乎也只能用索引了。当然这也是建立在你sql语句写的比较科学的情况下，如果你的sql语句本身就写的比较垃圾，神仙也救不了你！ 下边是在网上找到的一些资料，保留下来备用吧 1，创建索引 对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话，那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描，如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少，那么不加索引会引起致命的性能下降。但是也不是什么情况都非得建索引不可，比如性别可能就只有两个值，建索引不仅没什么优势，还会影响到更新速度，这被称为过度索引。 2，复合索引 比如有一条语句是这样的：select * from users where area=’beijing’ and age=22; 如果我们是在area和age上分别创建单个索引的话，由于mysql查询每次只能使用一个索引，所以虽然这样已经相对不做索引时全表扫描提高了很多效率，但是如果在area

1，创建索引 对 于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索 引的话，那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描，如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少，那么不加索引会引起致命的性能下降。 但是也不是什么情况都非得建索引不可，比如性别可能就只有两个值，建索引不仅没什么优势，还会影响到更新速度，这被称为过度索引。 2，复合索引 比如有一条语句是这样的：select * from users where area=’beijing’ and age=22; 如 果我们是在area和age上分别创建单个索引的话，由于mysql查询每次只能使用一个索引，所以虽然这样已经相对不做索引时全表扫描提高了很多效率， 但是如果在area、age两列上创建复合索引的话将带来更高的效率。如果我们创建了(area, age, salary)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀 特性。因此我们在创建复合索引时应该将最常用作限制条件的列放在最左边，依次递减。 3，索引不会包含有NULL值的列 只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值

前言 大家都知道索引对于数据访问的性能有非常关键的作用，都知道索引可以提高数据访问效率。 　　为什么索引能提高数据访问性能?他会不会有“副作用”?是不是索引创建越多，性能就越好?到底该如何设计索引，才能最大限度的发挥其效能? 　　这篇文章主要是带着上面这几个问题来做一个简要的分析，同时排除了业务场景所带来的特殊性，请不要纠结业务场景的影响。 索引为什么能提高数据访问性能? 　　很多人只知道索引能够提高数据库的性能，但并不是特别了解其原理，其实我们可以用一个生活中的示例来理解。 　　我们让一位不太懂计算机的朋友去图书馆确认一本叫做《MySQL性能调优与架构设计》的书是否在藏，这样对他说：“请帮我借一本计算机类的数据库书籍，是属于 MySQL 数据库范畴的，叫做《MySQL性能调优与架构设计》”。朋友会根据所属类别，前往存放“计算机”书籍区域的书架，然后再寻找“数据库”类存放位置，再找到一堆讲述“MySQL”的书籍，最后可能发现目标在藏(也可能已经借出不在书架上)。 　　在这个过程中： “计算机”->“数据库”->“MySQL”->“在藏”->《MySQL性能调优与架构设计》其实就是一个“根据索引查找数据”的典型案例，“计算机”->“数据库”->“MySQL”->“在藏” 就是朋友查找书籍的索引。 　　假设没有这个索引，那查找这本书的过程会变成怎样呢

　　设计好MySql的索引可以让你的数据库飞起来，大大的提高数据库效率。设计MySql索引的时候有一下几点注意： 　　1,创建索引 　　对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话，那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描，如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少，那么不加索引会引起致命的性能下降。但是也不是什么情况都非得建索引不可，比如性别可能就只有两个值，建索引不仅没什么优势，还会影响到更新速度，这被称为过度索引。 　　2,复合索引 　　比如有一条语句是这样的：select * from users where area='beijing' and age=22; 　　如果我们是在area和age上分别创建单个索引的话，由于mysql查询每次只能使用一个索引，所以虽然这样已经相对不做索引时全表扫描提高了很多效率，但是如果在area、age两列上创建复合索引的话将带来更高的效率。如果我们创建了（area, age, salary）的复合索引，那么其实相当于创建了（area,age,salary）、（area,age）、（area）三个索引，这被称为最佳左前缀特性。因此我们在创建复合索引时应该将最常用作限制条件的列放在最左边，依次递减。 　　3