MySql索引
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索引
MySQL与存储
磁盘
编辑
扇区
结论
磁盘随机访问(Random Access)与连续访问(Sequential Access)
MySQL 与磁盘交互基本单位
建立共识
索引的理解
为何IO交互要是 Page
理解单个Page
理解多个page
编辑页目录
单页情况
多页情况
复盘一下
InnoDB 在建立索引结构来管理数据的时候，其他数据结构为何不行？
B+ vs B
聚簇索引 VS 非聚簇索引
总结：
索引操作
创建主键索引
唯一索引的创建
普通索引的创建
全文索引
查询索引
删除索引
索引创建原则
其他概念
索引
索引：提高数据库的性能，索引是物美价廉的东西了。不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行正确的 create index ，查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐，查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的IO。所以它的价值，在于提高一个海量数据的检索速度。
常见索引分为：
- 主键索引(primary key)
- 唯一索引(unique)
- 普通索引(index)
- 全文索引(fulltext)--解决中子文索引问题。
MySQL与存储
MySQL 给用户提供存储服务，而存储的都是数据，数据在磁盘这个外设当中。磁盘是计算机中的一个机械设备，相比于计算机其他电子元件，磁盘效率是比较低的，在加上IO本身的特征，可以知道，如何提交效率，是 MySQL 的一个重要话题。
磁盘
扇区
- 数据库文件，本质其实就是保存在磁盘的盘片当中。也就是上面的一个个小格子中，就是我们经常所说的扇区。当然，数据库文件很大，也很多，一定需要占据多个扇区。
- 我们在使用Linux，所看到的大部分目录或者文件，其实就是保存在硬盘当中的。(当然，有一些内存文件系统，如： proc ， sys 之类，我们不考虑)
- 所以，最基本的，找到一个文件的全部，本质，就是在磁盘找到所有保存文件的扇区。而我们能够定位任何一个扇区，那么便能找到所有扇区，因为查找方式是一样的。
- 柱面(磁道): 多盘磁盘，每盘都是双面，大小完全相等。那么同半径的磁道，整体上便构成了一个柱面
- 每个盘面都有一个磁头，那么磁头和盘面的对应关系便是1对1的
- 所以，我们只需要知道，磁头（Heads）、柱面(Cylinder)(等价于磁道)、扇区(Sector)对应的编号。即可在磁盘上定位所要访问的扇区。这种磁盘数据定位方式叫做 CHS 。不过实际系统软件使用的并不是 CHS （但是硬件是），而是 LBA ，一种线性地址，可以想象成虚拟地址与物理地址。系统将 LBA 地址最后会转化成为 CHS ，交给磁盘去进行数据读取。不过，我们现在不关心转化细节，知道这个东西，让我们逻辑自洽起来即可。
结论
我们现在已经能够在硬件层面定位，任何一个基本数据块了(扇区)。那么在系统软件上，就直接按照扇区(512字节，部分4096字节),进行IO交互吗？不是
- 如果操作系统直接使用硬件提供的数据大小进行交互，那么系统的IO代码，就和硬件强相关，换言之，如果硬件发生变化，系统必须跟着变化
- 从目前来看，单次IO 512字节，还是太小了。IO单位小，意味着读取同样的数据内容，需要进行多次磁盘访问，会带来效率的降低。
- 之前学习文件系统，就是在磁盘的基本结构下建立的，文件系统读取基本单位，就不是扇区，而是数据块。
故，系统读取磁盘，是以块为单位的，基本单位是 4KB 。
磁盘随机访问(Random Access)与连续访问(Sequential Access)
- 随机访问：本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出扇区地址不连续，这样的话磁头在两次IO操作之间需要作比较大的移动动作才能重新开始读/写数据。
- 连续访问：如果当次IO给出的扇区地址与上次IO结束的扇区地址是连续的，那磁头就能很快的开始这次IO操作，这样的多个IO操作称为连续访问。
- 因此尽管相邻的两次IO操作在同一时刻发出，但如果它们的请求的扇区地址相差很大的话也只能称为随机访问，而非连续访问。
- 磁盘是通过机械运动进行寻址的，随机访问不需要过多的定位，故效率比较高。
MySQL 与磁盘交互基本单位
而 MySQL 作为一款应用软件，可以想象成一种特殊的文件系统。它有着更高的IO场景，所以，为了提高基本的IO效率， MySQL 进行IO的基本单位是 16KB (后面统一使用 InnoDB 存储引擎讲解)
可以使用SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'innodb_page_size';指令查看
也就是说，磁盘这个硬件设备的基本单位是 512 字节，而 MySQL InnoDB引擎 使用 16KB 进行IO交互。即， MySQL 和磁盘进行数据交互的基本单位是 16KB 。这个基本数据单元，在 MySQL 这里叫做page（注意和系统的page区分）
mysql的深入理解
- 1. mysqld本质就是一个进程
- 2.一定是在OS之上运行的
- 3.对mysql内部的数据等做操作(CURD)的时候，本质其实就是操作文件内容
- 4.文件必须先被打开，对文件内容做任何操作，都不是直接在磁盘设备上做操作的
- 5.对文件内容做操作，要通过指令，cpu，内存，任何磁盘数据，在进程中要进行操作，本质都必须在内存中进行
- 6.如果数据不在内存中呢?换入，换出，mysql内部一要有自己的内存管理，所以mysql一定要自己启动的时候，要预先中请一批内存空间。
总结：mysql要对文件内容做操作，就需要先把磁盘的数据先加载到内存，所以mysqld(mysql服务端)需要预先申请一块内存，然后在内存中对数据做操作(CURD)。
buffer pool：缓冲区(mysql申请的一块内存)，Linux kernel：Linux内核(操作系统)
操作系统和磁盘交互，mysql和文件交互，这一步中mysql是16kb为单位的，，然后到了操作系统中它是以4kb为单位的，所以就是4页，然后磁盘中的一个扇区是512字节所以一次写入32个扇区
mysql他为什么一次是16KB呢，这是因为这样我们可以把数据尽量地写在磁盘的同一个盘片，我们每次在磁盘中找数据，首先我们就要让磁头先找到对应的盘片，然后盘片旋转，读取扇区上的数据，如果我们把这些数据放在一起的话，就只需要盘片旋转，读取扇区上的数据即可，具体可以看上面磁盘随机访问(Random Access)与连续访问(Sequential Access)
mysql内部,会充满大量的page，Mysql要管理所有的page，先描述,在组织，struct page{ / page的属性信息};
链表管理?错，采用更高效的数据结构,组织一个一个的page，什么样的数据结构，来完成page 的组织―--索引的基础，B+树结构，page=内容＋属性。
建立共识
- MySQL 中的数据文件，是以page为单位保存在磁盘当中的。
- MySQL 的 CURD 操作，都需要通过计算，找到对应的插入位置，或者找到对应要修改或者查询的数据。
- 而只要涉及计算，就需要CPU参与，而为了便于CPU参与，一定要能够先将数据移动到内存当中。
- 所以在特定时间内，数据一定是磁盘中有，内存中也有。后续操作完内存数据之后，以特定的刷新策略，刷新到磁盘。而这时，就涉及到磁盘和内存的数据交互，也就是IO了。而此时IO的基本单位就是Page。
- 为了更好的进行上面的操作， MySQL 服务器在内存中运行的时候，在服务器内部，就申请了被称为 Buffer Pool 的的大内存空间，来进行各种缓存。其实就是很大的内存空间，来和磁盘数据进行IO交互。
- 为何更高的效率，一定要尽可能的减少系统和磁盘IO的次数
索引的理解
建立测试表
create table if not exists user (
id int primary key, --一定要添加主键哦，只有这样才会默认生成主键索引
age int not null,
name varchar(16) not null
);
mysql> show create table user \G
*************************** 1. row ***************************
Table: user
Create Table: CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL,
`age` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(16) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 --默认就是InnoDB存储引擎
1 row in set (0.00 sec)插入多条记录
--插入多条记录，注意，我们并没有按照主键的大小顺序插入哦
mysql> insert into user (id, age, name) values(3, 18, '杨过');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql> insert into user (id, age, name) values(4, 16, '小龙女');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> insert into user (id, age, name) values(2, 26, '黄蓉');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql> insert into user (id, age, name) values(5, 36, '郭靖');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> insert into user (id, age, name) values(1, 56, '欧阳锋');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)查看插入结果
mysql> select * from user; --发现竟然默认是有序的！是谁干的呢？排序有什么好处呢？
+----+-----+-----------+
| id | age | name |
+----+-----+-----------+
| 1 | 56 | 欧阳锋 |
| 2 | 26 | 黄蓉 |
| 3 | 18 | 杨过 |
| 4 | 16 | 小龙女 |
| 5 | 36 | 郭靖 |
+----+-----+-----------+
5 rows in set (0.00 sec)我们这里可以比较一下我们的插入和查询的结果：
我们会发现插入的时候是乱序的，而查询到的结果确实有序的。
1.谁做的？
2.为什么要这么做？
1.mysql自己做的
2.首先主键它是会自动建立索引的，然后只有page内部的数据是有序的，我们才能引入页目录，才能提高查找速度。（其实这里说的可能不清楚，但是把后面理解了，这里也就清楚了）
page大概结构
为何IO交互要是 Page
为何MySQL和磁盘进行IO交互的时候，要采用Page的方案进行交互呢?用多少，加载多少不香吗?
- 如上面的5条记录，如果MySQL要查找id=2的记录，第一次加载id=1，第二次加载id=2，一次一条记录，那么就需要2次IO。如果要找id=5，那么就需要5次IO。
- 但，如果这5条(或者更多)都被保存在一个Page中(16KB，能保存很多记录),那么第一次IO查找id=2的时候，整个Page会被加载到MySQL的Buffer Pool中，这里完成了一次IO。但是往后如果在查找id=1,3,4,5等，完全不需要进行IO了，而是直接在内存中进行了。所以，就在单Page里面，大大减少了IO的次数。
- 你怎么保证，用户一定下次找的数据，就在这个Page里面？我们不能严格保证，但是有很大概率，因为有局部性原理。
- 往往IO效率低下的最主要矛盾不是IO单次数据量的大小，而是IO的次数。
其实这个最主要的就是局部性原理，根据一些测试，发现比如你查询了id=1000的数据，你下次查询很大可能也是id=1000的附近的数据，所以我们就提前把他加载到内存中去，如果这个局部性原理失效的话，那么我们那些缓存机制就全部没有用了。
理解单个Page
MySQL 中要管理很多数据表文件，而要管理好这些文件，就需要 先描述，在组织 ,我们目前可以简单理解成一个个独立文件是有一个或者多个Page构成的。
不同的 Page ，在 MySQL 中，都是 16KB ，使用 prev 和 next 构成双向链表
因为有主键的问题， MySQL 会默认按照主键给我们的数据进行排序，从上面的Page内数据记录可以看出，数据是有序且彼此关联的。为什么数据库在插入数据时要对其进行排序呢？我们按正常顺序插入数据不是也挺好的吗？
- 插入数据时排序的目的，就是优化查询的效率。
- 页内部存放数据的模块，实质上也是一个链表的结构，链表的特点也就是增删快，查询修改慢，所以优化查询的效率是必须的。
- 正式因为有序，在查找的时候，从头到后都是有效查找，没有任何一个查找是浪费的，而且，如果运气好，是可以提前结束查找过程的。
总结：所以在这里我们也就知道他为什么要排序了
理解多个page
- 通过上面的分析，我们知道，上面页模式中，只有一个功能，就是在查询某条数据的时候直接将一整页的数据加载到内存中，以减少硬盘IO次数，从而提高性能。但是，我们也可以看到，现在的页模式内部，实际上是采用了链表的结构，前一条数据指向后一条数据，本质上还是通过数据的逐条比较来取出特定的数据。
- 如果有1千万条数据，一定需要多个Page来保存1千万条数据，多个Page彼此使用双链表链接起来，而且每个Page内部的数据也是基于链表的。那么，查找特定一条记录，也一定是线性查找。这效率也太低了。
页目录
我们在看《谭浩强C程序设计》这本书的时候，如果我们要看<指针章节>，找到该章节有两种做法
- 从头逐页的向后翻，直到找到目标内容
- 通过书提供的目录，发现指针章节在234页(假设)，那么我们便直接翻到234页。同时，查找目录的方案，可以顺序找，不过因为目录肯定少，所以可以快速提高定位
- 本质上，书中的目录，是多花了纸张的，但是却提高了效率
- 所以，目录，是一种“空间换时间的做法”
单页情况
针对上面的单页Page，我们能否也引入目录呢？当然可以
那么当前，在一个Page内部，我们引入了目录。比如，我们要查找id=4记录，之前必须线性遍历4次，才能拿到结果。现在直接通过目录2[3]，直接进行定位新的起始位置，提高了效率。现在我们可以再次正式回答上面的问题了，为何通过键值 MySQL 会自动排序？
可以很方便引入目录
多页情况
MySQL 中每一页的大小只有 16KB ，单个Page大小固定，所以随着数据量不断增大， 16KB 不可能存下所有的数据，那么必定会有多个页来存储数据。
- 在单表数据不断被插入的情况下， MySQL 会在容量不足的时候，自动开辟新的Page来保存新的数据，然后通过指针的方式，将所有的Page组织起来。
- 需要注意，上面的图，是理想结构，大家也知道，目前要保证整体有序，那么新插入的数据，不一定会在新Page上面，这里仅仅做演示。
- 这样，我们就可以通过多个Page遍历，Page内部通过目录来快速定位数据。可是，貌似这样也有效率问题，在Page之间，也是需要 MySQL 遍历的，遍历意味着依旧需要进行大量的IO，将下一个Page加载到内存，进行线性检测。这样就显得我们之前的Page内部的目录，有点杯水车薪了。
- 那么如何解决呢？解决方案，其实就是我们之前的思路，给Page也带上目录。
- 使用一个目录项来指向某一页，而这个目录项存放的就是将要指向的页中存放的最小数据的键值。
- 和页内目录不同的地方在于，这种目录管理的级别是页，而页内目录管理的级别是行。
- 其中，每个目录项的构成是：键值+指针。
存在一个目录页来管理页目录，目录页中的数据存放的就是指向的那一页中最小的数据。有数据，就可通过比较，找到该访问那个Page，进而通过指针，找到下一个Page。
其实目录页的本质也是页，普通页中存的数据是用户数据，而目录页中存的数据是普通页的地址。
可是，我们每次检索数据的时候，该从哪里开始呢？虽然顶层的目录页少了，但是还要遍历啊？不用担心，可以在加目录页
这货就是传说中的B+树啊！没错，至此，我们已经给我们的表user构建完了主键索引。
随便找一个id=？我们发现，现在查找的Page数一定减少了，也就意味着IO次数减少了，那么效率也就提高了。
复盘一下
- Page分为目录页和数据页。目录页只放各个下级Page的最小键值。
- 查找的时候，自定向下找，只需要加载部分目录页到内存，即可完成算法的整个查找过程，大大减少了IO次数
InnoDB 在建立索引结构来管理数据的时候，其他数据结构为何不行？
- 链表？线性遍历，太慢了
- 二叉搜索树？退化问题，可能退化成为线性结构
- AVL &&红黑树？虽然是平衡或者近似平衡，但是毕竟是二叉结构，相比较多阶B+，意味着树整体过高，大家都是自顶向下找，层高越低，意味着系统与硬盘更少的IO Page交互。虽然你很秀，但是有更秀的。
- Hash？官方的索引实现方式中， MySQL 是支持HASH的，不过 InnoDB 和 MyISAM 并不支持.Hash跟进其算法特征，决定了虽然有时候也很快(O(1))，不过，在面对范围查找就明显不行，另外还有其他差别，有兴趣可以查一下。
- B树？最值得比较的是 InnoDB 为何不用B树作为底层索引？
B+ vs B
目前这两棵树，对我们最有意义的区别是：
- B树节点，既有数据，又有Page指针，而B+，只有叶子节点有数据，其他目录页，只有键值和Page指针
- B+叶子节点，全部相连，而B没有
为何选择B+
- 节点不存储data，这样一个节点就可以存储更多的key。可以使得树更矮，所以IO操作次数更少。
- 叶子节点相连，更便于进行范围查找
聚簇索引 VS 非聚簇索引
MyISAM 存储引擎-主键索引
MyISAM 引擎同样使用B+树作为索引结果，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图为 MyISAM表的主索引， Col1 为主键。
- 其中， MyISAM 最大的特点是，将索引Page和数据Page分离，也就是叶子节点没有数据，只有对应数据的地址。
- 相较于 InnoDB 索引， InnoDB 是将索引和数据放在一起的。
我们下面就做实验演示一下吧：
--终端A
mysql> create database myisam_test; --创建数据库
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> use myisam_test;
Database changed
mysql> create table mtest(
-> id int primary key,
-> name varchar(11) not null
-> )engine=MyISAM; --使用engine=MyISAM
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
--终端B
[root@VM-0-3-centos mysql]# ls myisam_test/ -al --mysql数据目录下
total 28
drwxr-x--- 2 mysql mysql 4096 Jun 13 13:33 .
drwxr-x--x 13 mysql mysql 4096 Jun 13 13:32 ..
-rw-r----- 1 mysql mysql 61 Jun 13 13:32 db.opt
-rw-r----- 1 mysql mysql 8586 Jun 13 13:33 mtest.frm --表结构数据
-rw-r----- 1 mysql mysql 0 Jun 13 13:33 mtest.MYD --该表对应的数据，当前没有数
据，所以是0
-rw-r----- 1 mysql mysql 1024 Jun 13 13:33 mtest.MYI --该表对应的主键索引数据其中， MyISAM 这种用户数据与索引数据分离的索引方案，叫做非聚簇索引
--终端A
mysql> create database innodb_test; --创建数据库
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> use innodb_test;
Database changed
mysql> create table itest(
-> id int primary key,
-> name varchar(11) not null
-> )engine=InnoDB; --使用engine=InnoDB
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
--终端B
[root@VM-0-3-centos mysql]# ls innodb_test/ -al
total 120
drwxr-x--- 2 mysql mysql 4096 Jun 13 13:39 .
drwxr-x--x 14 mysql mysql 4096 Jun 13 13:38 ..
-rw-r----- 1 mysql mysql 61 Jun 13 13:38 db.opt
-rw-r----- 1 mysql mysql 8586 Jun 13 13:39 itest.frm --表结构数据
-rw-r----- 1 mysql mysql 98304 Jun 13 13:39 itest.ibd --该表对应的主键索引和用户
数据，虽然现在一行数据没有，但是该表并不为0，因为有主键索引数据其中， InnoDB 这种用户数据与索引数据在一起索引方案，叫做聚簇索引
总结：
- 如何理解硬盘
- 如何理解柱面，磁道，扇区，磁头
- InnoDB 主键索引和普通索引（主键索引就是B+树，最后一层是数据，然后普通索引是以普通字段的数据做B+树的指针，然后在最后一行的数据域放主键的值，最后回表查询，也就是两遍查找，不一定每次都要回表，因为如果你只要这个普通字段的话就不需要回表了）
- MyISAM 主键索引和普通索引（主键索引就是B+树，最后一层是地址，他的数据和索引是分开的，这个在之前说了，他的普通索引和主键索引一样）
- 其他数据结构为何不能作为索引结构，尤其是B+和B
索引操作
创建主键索引
第一种方式
-- 在创建表的时候，直接在字段名后指定 primary key
create table user1(id int primary key, name varchar(30));
第二种方式：
-- 在创建表的最后，指定某列或某几列为主键索引
create table user2(id int, name varchar(30), primary key(id));
第三种方式：
create table user3(id int, name varchar(30));
-- 创建表以后再添加主键
alter table user3 add primary key(id);主键索引的特点：
- 一个表中，最多有一个主键索引，当然可以使符合主键
- 主键索引的效率高（主键不可重复）
- 创建主键索引的列，它的值不能为null，且不能重复
- 主键索引的列基本上是int
唯一索引的创建
第一种方式
-- 在表定义时，在某列后直接指定unique唯一属性。
create table user4(id int primary key, name varchar(30) unique);
第二种方式
-- 创建表时，在表的后面指定某列或某几列为unique
create table user5(id int primary key, name varchar(30), unique(name));
第三种方式
create table user6(id int primary key, name varchar(30)）；
alter table user6 add unique(name);唯一索引的特点：
- 一个表中，可以有多个唯一索引
- 查询效率高
- 如果在某一列建立唯一索引，必须保证这列不能有重复数据
- 如果一个唯一索引上指定not null，等价于主键索引
普通索引的创建
第一种方式
create table user8(id int primary key,
name varchar(20),
email varchar(30),
index(name) --在表的定义最后，指定某列为索引
);
第二种方式
create table user9(id int primary key, name varchar(20), email
varchar(30));
alter table user9 add index(name); --创建完表以后指定某列为普通索引
第三种方式
create table user10(id int primary key, name varchar(20), email
varchar(30));
-- 创建一个索引名为 idx_name 的索引
create index idx_name on user10(name);普通索引的特点：
- 一个表中可以有多个普通索引，普通索引在实际开发中用的比较多
- 如果某列需要创建索引，但是该列有重复的值，那么我们就应该使用普通索引
全文索引
当对文章字段或有大量文字的字段进行检索时，会使用到全文索引。MySQL提供全文索引机制，但是有要求，要求表的存储引擎必须是MyISAM，而且默认的全文索引支持英文，不支持中文。如果对中文进行全文检索，可以使用sphinx的中文版(coreseek)。
CREATE TABLE articles (
id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,
title VARCHAR(200),
body TEXT,
FULLTEXT (title,body)
)engine=MyISAM;
INSERT INTO articles (title,body) VALUES
('MySQL Tutorial','DBMS stands for DataBase ...'),
('How To Use MySQL Well','After you went through a ...'),
('Optimizing MySQL','In this tutorial we will show ...'),
('1001 MySQL Tricks','1. Never run mysqld as root. 2. ...'),
('MySQL vs. YourSQL','In the following database comparison ...'),
('MySQL Security','When configured properly, MySQL ...');
查询有没有database数据
--如果使用如下查询方式，虽然查询出数据，但是没有使用到全文索引
mysql> select * from articles where body like '%database%';
+----+-------------------+------------------------------------------+
| id | title | body |
+----+-------------------+------------------------------------------+
| 1 | MySQL Tutorial | DBMS stands for DataBase ... |
| 5 | MySQL vs. YourSQL | In the following database comparison ... |
+----+-------------------+------------------------------------------+
可以用explain工具看一下，是否使用到索引
mysql> explain select * from articles where body like '%database%'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: articles
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL <== key为null表示没有用到索引
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 6
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
使用全文索引
mysql> SELECT * FROM articles
-> WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('database');
+----+-------------------+------------------------------------------+
| id | title | body |
+----+-------------------+------------------------------------------+
| 5 | MySQL vs. YourSQL | In the following database comparison ... |
| 1 | MySQL Tutorial | DBMS stands for DataBase ... |
+----+-------------------+------------------------------------------+
通过explain来分析这个sql语句
mysql> explain SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('database')\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: articles
type: fulltext
possible_keys: title
key: title <= key用到了title
key_len: 0
ref:
rows: 1
Extra: Using where
查询索引
第一种方法： show keys from 表名
mysql> show keys from goods\G
*********** 1. row ***********
Table: goods <= 表名
Non_unique: 0 <= 0表示唯一索引
Key_name: PRIMARY <= 主键索引
Seq_in_index: 1
Column_name: goods_id <= 索引在哪列
Collation: A
Cardinality: 0
Sub_part: NULL
Packed: NULL
Null:
Index_type: BTREE <= 以二叉树形式的索引
Comment:
1 row in set (0.00 sec)
第二种方法: show index from 表名;
第三种方法（信息比较简略）： desc 表名；删除索引
- 第一种方法-删除主键索引： alter table 表名 drop primary key;
- 第二种方法-其他索引的删除： alter table 表名 drop index 索引名； 索引名就是show keys from 表名中的 Key_name 字段
- mysql> alter table user10 drop index idx_name;
- 第三种方法方法： drop index 索引名 on 表名
- mysql> drop index name on user8;
索引创建原则
- 比较频繁作为查询条件的字段应该创建索引
- 唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件
- 更新非常频繁的字段不适合作创建索引
- 不会出现在where子句中的字段不该创建索引
其他概念
- 复合索引
- 索引最左匹配原则
- 索引覆盖
复合索引：复合索引就是可以使用两个字段创建一个索引，假设我们有一张表user里面有三个字段分辨是id，name，qq，然后我们就可以create index idx on user(name，id);创建一个复合索引。
最左匹配原则：他是从左向右的，比如你拿qq去找name就不行了，但是你可以使用name去找qq。
索引覆盖：这个假设我们是按name查的，但是我们要的是qq，这个复合索引就刚好qq就有了，就不用回表了，这个就叫索引覆盖