MYSQL查询索引怎么用 MySQL索引使用

用mysql查询某字段是否有索引怎么做？

显示一个表所有索引的SQL语句是：

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show index from 数据库名.表名

查看某表某一列上的索引使用下面的SQL语句：

show index from 数据库名.表名 where column_name like '列名'

下面的SQL语句在我的数据库上执行成功：

show index from web.clubuser where column_name like 'user'。

mysql索引

在mysql中，索引是一种特殊的数据库结构，由数据表中的一列或多列组合而成，可以用来快速查询数据表中有某一特定值的记录。

通过索引，查询数据时不用读完记录的所有信息，而只是查询索引列即可。

通过索引，查询数据时不用读完记录的所有信息，而只是查询索引列。否则，数据库系统将读取每条记录的所有信息进行匹配。

可以把索引比作新华字典的音序表。例如，要查“库”字，如果不使用音序，就需要从字典的 400 页中逐页来找。但是，如果提取拼音出来，构成音序表，就只需要从 10 多页的音序表中直接查找。这样就可以大大节省时间。

因此，使用索引可以很大程度上提高数据库的查询速度，还有效的提高了数据库系统的性能。

索引的优缺点

索引有其明显的优势，也有其不可避免的缺点。

优点

索引的优点如下：

1、通过创建唯一索引可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

2、可以给所有的 MySQL 列类型设置索引。

3、可以大大加快数据的查询速度，这是使用索引最主要的原因。

4、在实现数据的参考完整性方面可以加速表与表之间的连接。

5、在使用分组和排序子句进行数据查询时也可以显著减少查询中分组和排序的时间

缺点

增加索引也有许多不利的方面，主要如下：

1、创建和维护索引组要耗费时间，并且随着数据量的增加所耗费的时间也会增加。

2、索引需要占磁盘空间，除了数据表占数据空间以外，每一个索引还要占一定的物理空间。如果有大量的索引，索引文件可能比数据文件更快达到最大文件尺寸。

3、当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态维护，这样就降低了数据的维护速度。

使用索引时，需要综合考虑索引的优点和缺点。

MYSQL索引问题：索引在查询中如何使用？

假如你有一个表， SQL CREATE TABLE test_tab (2 id INT, 3 name VARCHAR(10), 4 age INT, 5 val VARCHAR(10)6 );你的业务，有一个查询，是 SELECT * FROM test_tab WHERE name = 一个外部输入的数据刚开始，数据不多的时候，执行效果还不错。随着数据量的增加，这个查询，执行起来，越来越慢了。然后在 name 上面建立了索引 CREATE INDEX idx_test4_name ON test_tab (name ); 这样，可以加快前面那个查询的速度。但是，某天，你执行了下面这个SQL，发现速度又慢了 SELECT * FROM test_tab WHERE age = 25 为啥呢？因为 age 字段上面，没有索引索引只在 name 上面有换句话说，也就是 WHERE 里面的条件，会自动判断，有没有可用的索引，如果有，该不该用。多列索引，就是一个索引，包含了2个字段。例如：CREATE INDEX idx_test_name_age ON test_tab (name, age);那么SELECT * FROM test_tabWHEREname LIKE '张%' AND age = 25 这样的查询，将能够使用上面的索引。多列索引，还有一个可用的情况就是，某些情况下，可能查询，只访问索引就足够了，不需要再访问表了。例如：SELECTAVG( avg ) AS 平均年龄FROMtest_tabWHEREname LIKE '张%' 这个时候， name 与 age 都包含在索引里面。查询不需要去检索表中的数据。

Mysql建立索引经验

在实际开发中使用数据库时，难免会遇到一些大表数据，对这些数据进行查询时，有时候SQL会查询得特别慢，这时候，有经验的老师傅会告诉你，你看一下哪几个字段查的多，加一个索引就好了。

那么，怎么合理地建立索引呢？这里分享一下我的一些经验，如有不妥之处，欢迎批评指正。

1、不要盲目建立索引，先分析再创建

索引虽然能大幅度提升我们的查询性能，但也要知道，在你进行增删改时，索引树也要同样地进行维护。所以，索引不是越多越好，而是按需建立。最好是在一整块模块开发完成后，分析一下，去针对大多数的查询，建立联合索引。

2、使用联合索引尽量覆盖多的条件

这是说在一个慢sql里假如有五个where ，一个 order by ，那么我们的联合索引尽量覆盖到这五个查询条件，如果有必要，order by 也覆盖上。

3、小基数字段不需要索引

这个意思是，如果一张表里某个字段的值只有那么几个，那么你针对这个字段建立的索引其实没什么意义，比如说，一个性别字段就两种结果，你建了索引，排序也没什么意思（也就是索引里把男女给分开了）

所以说，索引尽量选择基数大的数据去建立，能最大化地利用索引

4、长字符串可以使用前缀索引

我们建立索引的字段尽量选择字段类型较小的，比如一个varchar(20)和varchar(256)的，我们在20的上面建立的索引和在256上就有明显的差距（字符串那么长排序也不好排呀，唉）。

当然，如果一定是要对varchar(256)建立索引,我们可以选择里面的前20个字符放在索引树里（这里的20不绝对，选择能尽量分辨数据的最小字符字段设计），类似这样KEY index(name(20),age,job) ，索引只会对name的前20个字符进行搜索，但前缀索引无法适用于order by 和 group by。

5、对排序字段设计索引的优先级低

如果一个SQL里我们出现了范围查找，后边又跟着一个排序字段，那么我们优先给范围查找的字段设置索引，而不是优先排序。

6、如果出现慢SQL，可以设计一个只针对该条SQL的联合索引。

不过慢SQL的优化，需要一步步去进行分析，可以先用explain查看SQL语句的分析结果，再针对结果去做相应的改进。explain的东西我们下次再讲。

PS：在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL。

MySQL联表查询的索引使用

一共3张表 knowledge , knowledge_question , knowledge_answer ，数据在 6000~10000 之间。

执行的语句：

执行时间约 10分钟，查看执行计划如下：

全部都是全表扫描，根据MySQL联表查询的算法 Nested-Loop Join ，MySQL查询的结果集是3张表的笛卡尔积，所以效率特别低。

耗时变成 20毫秒

给Where条件建立索引，并不一定会使用。

比如：在表 knowledge 的字段 update 上建立索引 idx_time ：

结果执行上来看，并没有使用索引 idx_time 。

如果where条件从 k.update_time'2019-01-03 12:00:00' 修改为 k.update_time='2019-01-03 12:00:00' （从变成 = ）

则会使用索引 idx_time

在建立索引的时候，会遇到 Table Metadata Lock 的问题，可以先 show processlist ，找到占用表锁的连接，然后 kill 。