mysql创建索引

数据库优化 建表优化 1）数据库范式 l 第一范式（1NF）：强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。 如电话列可进行拆分---家庭电话、公司电话 l 第二范式（2NF）：首先是 1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。 l 第三范式（3NF）：首先是 2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。 比如 Student 表（学号，姓名，年龄，性别，所在院校，院校地址，院校电话） 这样一个表结构，就存在上述关系。 学号 --> 所在院校 --> ( 院校地址，院校电话 ) 这样的表结构，我们应该拆开来，如下。 （学号，姓名，年龄，性别，所在院校） -- （所在院校，院校地址，院校电话） 满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的；同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。 2）数据类型选择 l 数字类型 Float 和 double 选择（尽量选择 float ） 区分开TINYINT / INT / BIGINT，能确定不会使用负数的字段，建议添加 unsigned定义 能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的 l 字符类型 char,varchar,TEXT的选择：非万不得已不要使用 TEXT 数据类型，定长字段，建议使用

最近在对sql进行性能优化因此对explain相关的知识进行一个简单的整理归纳。 EXPLAIN： 　　为SELECT语句中使用到的每个表返回一条 SELECT 执行的详细信息；按照MySQL在处理语句时读取它们的顺序列出这些表。 命令输出格式 id = 1 select_type = SIMPLE table = clazz partitions = type = const possible_keys = PRIMARY key = PRIMARY key_len = 98 ref = const rows = 1 filtered = 100.00 Extra = id :SELECT 标识符，SQL执行的顺序的标识，SQL从大到小的执行 id相同时，执行顺序由上至下 如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行 如果id相同，则认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行 select_type SIMPLE：简单的SELECT未使用 UNION 查询或子查询 PRIMARY：表示此查询是最外层的SELECT(如两表做UNION或者存在子查询的外层的表操作为PRIMARY,内层的操作为UNION) UNION：表示UNION操作中，查询中处于内层的SELECT(内层的SELECT语句与外层的SELECT语句没有依赖关系)

三 触发器 　　对某个表进行某种操作欠货（如：增删改查），希望触发某个动作，可以使用触发器。 　　1.创建触发器 create trigger trigger1_before_insert_tb1 before insert on tb1 for each row begin ... endbefore可以换成after, insert可以换成delete,update. 　　 　 在想tb1插入数据后，tb2结果： 　　 　　触发器获得用户提交的数据： create trigger tri_after_insert_tb1 after insert on tb1 for each row begin NEW.nid (为用户新提交过来的 tb1.nid的值） NEW.name(为用户新提交过来的tb1.name的值） insert into tb2(num) values(NEW.nid); end create trigger tri_after_delete_tb1 after delete on tb1 for each row begin OLD.nid (为删除的tb1.nid的值） OLD.name(为删除的tb1.name的值） insert into tb2(num) values(OLD.nid); end create trigger tri_after

前言：前面介绍了Java、JVM相关方面的题目，该篇介绍数据库方面相关的题目，这里数据库为MySql，因为笔者或朋友在面试过程中都是涉及MySql的相关知识点。 数据库篇 在数据库题目中，由于现在大部分公司都是使用MySql作为数据库，因此笔者及其朋友所遇到的问题也都是MySql相关的知识点。 1）MySql中索引的基本定义，优劣势，以及索引优化。 索引是帮助Mysql高效获取数据的 数据结构 ，因此，索引的 本质 就是数据结构，索引的目的在于提高 查询 效率，可类比字典。 索引： 排好序的快速查找的数据结构。 用途： 排序 + 快速查找 。注意，是两种功能。 数据库除了存储数据本身之外，还维护着一个满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式指向数据，这样就可以在这些数据结构的基础上实现高级查找算法，这种 数据结构 就是索引。 MySql索引通常是指 B+树 索引。 索引优势： 类似书籍的目录，提高数据检索的效率，降低数据库的 IO 成本（因为数据最终是存储在 磁盘 上的）。 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了 CPU 的消耗（因为排好序，查询速度增加）。 索引劣势： 索引也是 一张表 ，保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要 占用磁盘空间的 。 虽然提高了 查询速度 ，但是会 降低更新速度（因为数据更新后，需要重新对索引排序） ，如

写在前面：最早接触的MySQL是在三年前，那时候MySQL还是4.x版本，很多功能都不支持，比如，存储过程，视图，触发器，更别说分布式事务等复杂特性了。但从5.0(2005年10月)开始，MySQL渐渐步入企业级数据库的行列了；复制、集群、分区、分布式事务，这些企业级的特性，使得现在的MySQL，完全可以应用于企业级应用环境(很多互联网公司都用其作为数据库服务器，尽管节约成本是一个因素，但是没有强大功能作后盾，则是不可想象的)。虽然，MySQL还有很多不足，比如，复制、分区的支持都十分有限、查询优化仍需要改进，但是MySQL已经是一个足够好的DBMS了，更何况它是opensource的。这段时间没有事，出于好奇，略微的研究了一下MySQL，积累了一些资料，欲总结出来。这些资料打算分为两部分，上部主要讨论MySQL的优化，其中主要参考了《MySQL Manual》和《High Performance MySQL》，如果有时间，以后在下部分析一下MySQL的源码。如果你是MySQL高手，希望你不吝赐教；如果你是新手，希望对你有用。 第一章、MySQL架构与概念 1、MySQL的逻辑架构 最上面不是MySQL特有的，所有基于网络的C/S的网络应用程序都应该包括连接处理、认证、安全管理等。 中间层是MySQL的核心，包括查询解析、分析、优化和缓存等。同时它还提供跨存储引擎的功能

MyISAM，InnoDB主要区别： 　 　1.MyISAM是非事物安全的，InnoDB是事物安全的。 　　　　事物安全的特点为更安全，遇到问题会自动恢复或从备份加事物日志回复，如果更新失败，你的所有改变都变回原来。 　　　　非事物安全的优点为更快，所需的磁盘空间更小，执行更新时需要的内存更小，但是所有发生的改变都是永久的。 　　2.MyISAM锁的粒度是表级的，InnoDB支持行级锁以及表级，默认情况下是采用行级锁。 　　　　 数据库引擎具有多粒度锁定，允许一个事务锁定不同类型的资源。 为了尽量减少锁定的开销，数据库引擎自动将资源锁定在适合任务的级别。 锁定在较小的粒度（例如行）可以提高并发度，但开销较高，因为如果锁定了许多行，则需要持有更多的锁。 锁定在较大的粒度（例如表）会降低了并发度，因为锁定整个表限制了其他事务对表中任意部分的访问。 但其开销较低，因为需要维护的锁较少。 　 　3. MyISAM 支持全文类型索引，InnoDB不支持（ 之前 ） 。 　　　　mysql索引有四种类型：主键索引、唯一索引、普通索引和全文索引。通过给字段添加索引可以提高数据的读取速度，提高项目的并发能力和抗压能力。索引优化是mysql中的一种优化方式。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。 　　　　主键索引: 主键是一种唯一性索引，但它必须指定为PRIMARY

1) 什么是Cardinality 不是所有的查询条件出现的列都需要添加索引。对于什么时候添加B+树索引。一般的经验是，在访问表中很少一部分时使用B+树索引才有意义。对于性别字段、地区字段、类型字段，他们可取值范围很小，称为低选择性。如 SELECT * FROM student WHERE sex='M' 按性别进行查询时，可取值一般只有M、F。因此SQL语句得到的结果可能是该表50%的数据(加入男女比例1:1)这时添加B+树索引是完全没有必要的。相反，如果某个字段的取值范围很广，几乎没有重复，属于高选择性。则此时使用B+树的索引是最合适的。例如对于姓名字段，基本上在一个应用中不允许重名的出现 怎样查看索引是否有高选择性？通过SHOW INDEX结果中的列Cardinality来观察。非常关键，表示所以中不重复记录的预估值，需要注意的是Cardinality是一个预估值，而不是一个准确值基本上用户也不可能得到一个准确的值，在实际应用中，Cardinality/n_row_in_table应尽可能的接近1，如果非常小,那用户需要考虑是否还有必要创建这个索引。故在访问高选择性属性的字段并从表中取出很少一部分数据时，对于字段添加B+树索引是非常有必要的。如 SELECT * FROM member WHERE usernick='David'; 表member大约有500W行数据

一 视图 　什么是视图：视图就是一张虚拟表。方便查看。 　创建视图：create view 起名 as sql语句 #两张有关系的表 mysql> select * from course; +-----+--------+------------+ | cid | cname | teacher_id | +-----+--------+------------+ | 1 | 生物 | 1 | | 2 | 物理 | 2 | | 3 | 体育 | 3 | | 4 | 美术 | 2 | +-----+--------+------------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> select * from teacher; +-----+-----------------+ | tid | tname | +-----+-----------------+ | 1 | 张磊老师 | | 2 | 李平老师 | | 3 | 刘海燕老师 | | 4 | 朱云海老师 | | 5 | 李杰老师 | +-----+-----------------+ 5 rows in set (0.00 sec) #查询李平老师教授的课程名 mysql> select cname from course where teacher_id = (select tid from

索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构，这是索引的基本功能。 索引对于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。接下来将讲述如何创建、查看和删除索引。 索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索引包含多个列。 目录 一、索引类别 二、创建索引 1．ALTER TABLE 2．CREATE INDEX 三、 删除索引 四、查看索引 五、建立索引的时机 六、索引的不足之处 七、使用索引的注意事项 执行CREATE TABLE语句时可以创建索引，也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来为表增加索引。 一、索引类别 普通索引 这是最基本的索引，它没有任何限制 唯一索引（UNIQUE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 主键索引（PRIMARY KEY） 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，PRIMARY KEY索引和UNIQUE索引非常类似。事实上，PRIMARY KEY索引仅是一个具有名称PRIMARY的UNIQUE索引。这表示一个表只能包含一个PRIMARY KEY，因为一个表中不可能具有两个同名的索引 组合索引

Mysql相关 mysql增删改查 我们需要修改数据表名或者修改数据表字段时，就需要使用到Mysql Alter命令 删除，添加或修改表字段 alter table student drop register_date; #从student表删除register_date alter table student add phone int(11) not null; #添加phone字段 修改字段类型及名称 如果需要修改字段类型及名称，你可以在alter命令中使用Modify或change 例如：把字段c的类型从char(1)改为char(10)，可以执行以下命令: alter table testalter_tbl modigy c char(10); 使用change子句，语法有很大的不同。在change关键字之后，紧跟着的是你要修改的字段名，然后指定新字段名及类型。 alter table testalter_tbl change i j BIGINT; alter table testalter_tbl change j j int; alter table对null值和默认值的影响 当你修改字段时，你可以指定是否包含只或者是否设置默认值 以下实例，指定字段j为not null且默认值为100 alter table testalter_tbl modify j