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CREATE
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[UNIQUE]
INDEX
ON
(字段
[ASC|DESC]);
UNIQUE
--确保所有的索引列中的值都是可以区分的。
[ASC|DESC]
--在列上按指定排序创建索引。
(创建索引的准则：
1.如果表里有几百行记录则可以对其创建索引(表里的记录行数越多索引的效果就越明显)。
2.不要试图对表创建两个或三个以上的索引。
3.为频繁使用的行创建索引。
)
示例
create
index
i_1
on
emp(empno
asc);
索引的意义 ·索引在数据库中的作用相当于目录在书籍中的作用类似，都用来提高查找信息的速度。 ·索引是一个表中所包含值的列表，其中注明了表中包含各个值的行所在的存储位置，使用索引查找数据时，先从索引对象中获得相关列的存储位置，然后再直接去其存储位置查找所需信息，这样就无需对这个表进行扫描，从而可以快速的找到所需数据。
MySql为以下这些操作使用索引：
1、为了快速查找匹配WHERE条件的行。
2、为了从考虑的条件中消除行。如果在多个索引之间选择一个，正常情况下，MySql使用找到行的最小数量的那个索引。
3、如果表有一个multiple-column索引，任何一个索引的最左前缀可以通过使用优化器来查找行。例如，如果你有一个 three-column索引在(col1, col2, col3)，你能搜索索引在(col1), (col1, col2),和 (col1, col2, col3)。
MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引，也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。
集一个索引包含多个列（最左前缀匹配原则）
索引列的值必须唯一，但允许有空值
全文索引为FUllText，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值，全文索引可以在CHAR,VARCHAR,TEXT类型列上创建
设定主键后数据会自动建立索引，InnoDB为聚簇索引
即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
覆盖索引是指一个查询语句的执行只用从所有就能够得到，不必从数据表中读取，覆盖索引不是索引树，是一个结果，当一条查询语句符合覆盖索引条件时候，MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后的回表操作，减少了I/O效率
查看索引
列名解析：
删除索引
查看：
删除前:
删除后：
普通的索引，没有什么介绍
查看:（注意和前缀索引Sub_part的区别）
当索引的列是unique的时候，会生成唯一索引，唯一索引关于null有下列两种情况
SQLSERVER 下的唯一索引的列，允许null值，但最多允许有一个空值
MYSQL下的唯一索引的列，允许null值，并且允许多个空值
查看:
会建立两个索引，一个非聚簇索引，一个是唯一索引
结果:
可以插入两个空值（明人不说暗话，我喜欢MySQL）
一方面，它不会索引所有字段所有字符，会减小索引树的大小.
另外一方面，索引只是为了区别出值，对于某些列，可能前几位区别很大，我们就可以使用前缀索引。
一般情况下某个前缀的选择性也是足够高的，足以满足查询性能。对于BLOB，TEXT，或者很长的VARCHAR类型的列，必须使用前缀索引，因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。
查看：
查看：
复合索引的最左前缀匹配原则 ：
对于复合索引，查询在一定条件才会使用该索引
减少开销。 建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！
覆盖索引。 对联合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io操作。减少io操作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。
效率高。 索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w。
在模糊搜索中很有效，搜索全文中的某一个字段，可以参考这篇博文
:
我们先进行下面一个实验看看InnoDB下的主键索引的一个现象。
查看:
我们插入进去的时候，数据的id都是乱序的，为什么这里最后select查询出来的结果都是进行了排序？
这是因为InnoDB索引底层实现的是B+tree，B+tree具有下列的特点：
所以上面的排序是为了使用B+tree的结构 ，B+tree为了范围搜索，将主键按照从小到大排序后，拆分成节点。后续还有新的节点进入的时候，和B-tree相同的操作，会进行分裂。
一般来说，聚簇索引的B+tree都是三层
InnoDB中主键索引一定是聚簇索引，聚簇索引一定是主键索引。
为什么这里辅助索引叶子结点不直接存储数据呢？
MYISAM只有非聚簇索引，索引最终指向的都是物理地址。
Q:既然有回表的存在，那么聚簇索引的优势在哪里？
Q:主键索引作为聚簇索引需要注意什么
在查询语句中使用LIke关键字进行查询时，如果匹配字符串的第一个字符为"%"，索引不会使用。如果“%”不是在第一位，索引就会使用
多列索引是在表的多个字段上创建的索引，满足最左前缀匹配原则，索引才会被使用
查询语句只有Or关键字时候，如果OR前后的两个条件都是索引，这这次查询将会使用索引，否则Or前后有一个条件的列不是索引，那么查询中将不使用索引
索引的创建很简单，可以网上查下相关信息，在这里只是说下索引需要注意的地方，索引分为很多不同的类型，一般咱们说的是B_Tree索引，这里就只说B_Tree，如果是哈希索引，可以网上找相关资料。
.B_Tree适用于：
1.全值匹配
全值匹配是指和索引中的所有列进行匹配。
2.匹配最左前缀
匹配左左前缀即只使用索引的第一列
3.匹配列前缀
匹配某一列开头部分（指的第一列）。
4.匹配范围值
5.精确匹配某一列并范围匹配另一列
6.只访问索引的查询
只需访问索引，无需访问数据行。
.B_Tree限制
1.如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。
2.不能跳过索引中的列。
3.如果查询中有某个列的范围查询，则其右边左右列无法使用索引优化查找。