联合索引建立原则
SQL最左匹配原则
SQL最左匹配原则定义描述最左原则定义：最左优先，以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上。
同时遇到范围查询例如 >、<、between、like就会停⽌匹配。
简单解释：如果我们创建只有单个字段的索引，那么只要限制条件中出现了该字段就会使⽤该条索引如果建⽴联合索引，那从你第⼀个对应索引中最左边的字段就要开始使⽤该索引了值得提⼀下的是在MySQL5.7中对索引⽀持全排列以⾄于不再遵循最左原则，这是值得考究的从左到右如果出现不连续或者范围查询则都会只使⽤部分索引原理解析我们都知道索引的底层是B+树，我们就先来聊⼀聊B树B树是⼀种平衡多路查找树，我们就从最简单的平衡⼆叉树聊起平衡⼆叉树的特点如下:（1）⾮叶⼦节点最多拥有两个⼦节点；（2）⾮叶⼦节值⼤于左边⼦节点、⼩于右边⼦节点；（3）树的左右两边的层级数相差不会⼤于1;（4）没有值相等重复的节点;⽽B树平衡多路查找树就是把⼆叉树复杂化，不过还是遵顼以上的特点⽆⾮是每个节点存放的数据更多了但是都遵循左⼩右⼤的规律⽽B+树作为B树的plus版本，则是将⾮叶⼦节点都⽤来作为数据索引从⽽使树的⾮叶⼦节点存储的关键字⼤⼤增加，还具有以下特点：（1）B+树的层级更少：相较于B树B+每个⾮叶⼦节点存储的关键字数更多，树的层级更少所以查询数据更快；（2）B+树查询速度更稳定：B+所有关键字数据地址都存在叶⼦节点上，所以每次查找的次数都相同所以查询速度要⽐B树更稳定;（3）B+树天然具备排序功能：B+树所有的叶⼦节点数据构成了⼀个有序链表，在查询⼤⼩区间的数据时候更⽅便，数据紧密性很⾼，缓存的命中率也会⽐B树⾼。
（4）B+树全节点遍历更快：B+树遍历整棵树只需要遍历所有的叶⼦节点即可，⽽不需要像B树⼀样需要对每⼀层进⾏遍历，这有利于数据库做全表扫描。
B树相对于B+树的优点是，如果经常访问的数据离根节点很近，⽽B树的⾮叶⼦节点本⾝存有关键字其数据的地址，所以这种数据检索的时候会要⽐B+树快除了这两种B树还有B*树，这就更少接触到了，如果有兴趣可以⾃⾏去了解说了这些，我们就可以知道B+树都使⽤过数据索引找到的数据，⽽如果不连续则不存在数据索引来指导找到地址，从⽽都满⾜从左到右的规律，也就是最左匹配原则了。
mysql索引失效的十大问题小结
mysql索引失效的⼗⼤问题⼩结⽬录背景⼀、查询条件包含or，可能导致索引失效⼆、如何字段类型是字符串，where时⼀定⽤引号括起来，否则索引失效三、like通配符可能导致索引失效。
四、联合索引，查询时的条件列不是联合索引中的第⼀个列，索引失效。
五、在索引列上使⽤mysql的内置函数，索引失效。
六、对索引列运算（如，+、-、*、/），索引失效。
七、索引字段上使⽤（！= 或者 < >，not in）时，可能会导致索引失效。
⼋、索引字段上使⽤is null， is not null，可能导致索引失效。
九、左连接查询或者右连接查询查询关联的字段编码格式不⼀样，可能导致索引失效。
⼗、mysql估计使⽤全表扫描要⽐使⽤索引快,则不使⽤索引。
总结背景最近⽣产爆出⼀条慢sql，原因是⽤了or和!=，导致索引失效。
于是，总结了索引失效的⼗⼤杂症，希望对⼤家有帮助，加油。
⼀、查询条件包含or，可能导致索引失效新建⼀个user表，它有⼀个普通索引userId，结构如下：CREATE TABLE `user` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`userId` int(11) NOT NULL,`age` int(11) NOT NULL,`name` varchar(255) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_userId` (`userId`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;执⾏⼀条查询sql，它是会⾛索引的，如下图所⽰：把or条件+没有索引的age加上，并不会⾛索引，如图：分析&结论：对于or+没有索引的age这种情况，假设它⾛了userId的索引，但是⾛到age查询条件时，它还得全表扫描，也就是需要三步过程：全表扫描+索引扫描+合并如果它⼀开始就⾛全表扫描，直接⼀遍扫描就完事。
mysql索引类型normal,unique,fulltext
mysql索引类型normal,unique,fulltext问题1：mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？normal：表⽰普通索引unique：表⽰唯⼀的，不允许重复的索引，如果该字段信息保证不会重复例如⾝份证号⽤作索引时，可设置为uniquefull textl: 表⽰全⽂搜索的索引。
FULLTEXT ⽤于搜索很长⼀篇⽂章的时候，效果最好。
⽤在⽐较短的⽂本，如果就⼀两⾏字的，普通的INDEX 也可以。
总结，索引的类别由建⽴索引的字段内容特性来决定，通常normal最常见。
问题2：在实际操作过程中，应该选取表中哪些字段作为索引？为了使索引的使⽤效率更⾼，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引,有7⼤原则：1．选择唯⼀性索引2．为经常需要排序、分组和联合操作的字段建⽴索引3．为常作为查询条件的字段建⽴索引4．限制索引的数⽬5．尽量使⽤数据量少的索引6．尽量使⽤前缀来索引7．删除不再使⽤或者很少使⽤的索引⼀、 MySQL: 索引以B树格式保存 Memory存储引擎可以选择Hash或BTree索引，Hash索引只能⽤于=或<=>的等式⽐较。
1、普通索引：create index on Tablename(列的列表) alter table TableName add index (列的列表) create table TableName([...], index [IndexName] (列的列表) 2、唯⼀性索引：create unique index alter ... add unique 主键：⼀种唯⼀性索引，必须指定为primary key 3、全⽂索引：从3.23.23版开始⽀持全⽂索引和全⽂检索，FULLTEXT， 可以在char、varchar或text类型的列上创建。
4、单列索引、多列索引： 多个单列索引与单个多列索引的查询效果不同，因为： 执⾏查询时，MySQL只能使⽤⼀个索引，会从多个索引中选择⼀个限制最为严格的索引。
数据库性能优化方法
数据库性能优化方法随着信息技术的迅速发展，数据库在商业系统和科学计算中的重要地位已经日益凸显，影响着系统的性能和可用性。
因此，数据库性能优化来保证数据的高效存取和高性能的操作一直以来都是重要的话题。
一般来说，数据库性能优化可以通过两个方面来实现，即数据库结构优化和查询优化。
结构优化是指优化数据库表和索引结构以提高其性能，通过这种优化可以有效地改善数据库的查询性能；查询优化则是指改进查询的方法以提高性能，使用一些SQL语句优化技术能够改善查询的性能。
数据库结构优化具体可以采取哪些方法呢？首先，在建立数据表时，要根据数据表中设计关键字段，比如字段的长度、类型、默认值等，这样可以使数据表更具紧凑，减少空间占用，提高查询性能。
其次，合理设置索引，可以显著提高查询性能，索引应满足以下几个原则：只设置相关的字段上的索引；控制索引的数量，避免使用太多的索引；建立联合索引；改善索引结构，并充分利用索引位置。
此外，合理使用存储过程、视图和触发器也能够有效改善数据库的查询性能。
存储过程可以减少物理IO、减少网络传输，从而节省资源，提高查询性能；视图可以屏蔽数据表，使用户只能查询视图中的字段；触发器可以实现索引的重建、数据完整性的检查等，可以有效提高查询性能。
此外，查询优化也是提高数据库性能的重要手段。
一般来说，查询优化可以通过以下几种方式来实现：1、使用正确的查询语法，尽量使用简洁的SQL语句；2、合理使用排序、分组和聚集函数；3、合理使用表连接，尽量避免全表扫描；4、优化查询条件，减少穷举；5、合理使用索引；6、使用SQL性能分析工具。
以上就是数据库性能优化的方法，有效的数据库性能优化可以改善系统应用的性能，维持数据库的稳定性和可靠性，使系统的更新和维护更加快捷安全。
联合索引的顺序和查询条件的顺序
联合索引的顺序和查询条件的顺序标题：联合索引的顺序和查询条件的顺序对数据库查询性能的影响引言：在数据库查询中，联合索引的顺序和查询条件的顺序对查询性能有着重要的影响。
正确的索引顺序和查询条件顺序可以提高查询效率，减少数据库的负载。
本文将探讨联合索引和查询条件对查询性能的影响，并提供一些优化的建议。
一、联合索引的顺序对查询性能的影响联合索引是基于多个字段的索引，它可以提高查询效率。
然而，联合索引的顺序对查询性能有着重要的影响。
一般来说，将选择性高的字段放在联合索引的前面可以提高查询性能。
选择性是指字段中不同值的比例，选择性越高，索引的效果越好。
因此，应尽量将选择性高的字段放在联合索引的前面。
例如，假设有一个联合索引包含字段A和字段B，其中字段A的选择性较高，字段B的选择性较低。
如果查询条件只包含字段A，那么联合索引的顺序对查询性能没有太大影响。
但是，如果查询条件同时包含字段A和字段B，将字段A放在联合索引的前面可以提高查询性能。
二、查询条件的顺序对查询性能的影响查询条件的顺序也对查询性能有着重要的影响。
在使用联合索引进行查询时，应将选择性高的字段作为查询条件的前提。
通过将选择性高的字段放在查询条件的前面，可以减少查询的数据量，提高查询效率。
例如，假设有一个联合索引包含字段A和字段B，其中字段A的选择性较高，字段B的选择性较低。
如果查询条件同时包含字段A和字段B，应将字段A作为查询条件的前提，这样可以先通过字段A 进行筛选，然后再通过字段B进行进一步筛选。
这种查询条件的顺序可以减少查询的数据量，提高查询效率。
三、优化建议为了提高数据库查询性能，以下是一些优化的建议：1. 根据字段的选择性，确定联合索引的顺序，将选择性高的字段放在前面。
2. 根据查询条件的顺序，将选择性高的字段作为查询条件的前提。
3. 避免在查询条件中使用不必要的字段，只使用必要的字段进行查询。
4. 定期分析和优化数据库的索引，确保索引的有效性和合理性。
数据库管理技术中的数据模型设计与优化注意事项总结
数据库管理技术中的数据模型设计与优化注意事项总结数据模型设计与优化是数据库管理技术中非常重要的一部分。
通过合理设计数据模型和优化数据库结构，可以提高数据库的性能和可扩展性。
本文将总结几个在数据库管理技术中数据模型设计与优化方面需要注意的要点。
首先，合理选择适当的数据模型是数据模型设计的核心。
在关系数据库管理系统中，最常用的数据模型是关系模型。
关系模型通过表（或关系）和属性的方式组织数据。
但在某些场景下，非关系型数据模型（如文档型、键值对型、列族型、图型等）也具有优势，需要按需选择。
在选择数据模型时，需要充分理解业务需求，考虑数据量、访问频率、数据关系等因素，以选择最适合的数据模型。
其次，合理设计数据库表结构也是必不可少的一步。
数据库表结构的设计需要符合一定的规范和原则，以便提高数据的存储效率和查询效率。
首先，需要遵循第一范式（1NF），即每个属性都是原子值，不可再分。
其次，要充分利用关系型数据库的特性，通过合理的关联关系和外键约束来确保数据的完整性和一致性。
此外，还要避免冗余的数据，通过垂直分割和水平分割等手段来优化表结构。
第三，索引的设计与优化也是数据库管理中的重要环节。
索引是提高数据库查询效率的关键，正确的索引选择和使用能大幅度提高查询性能。
在设计索引时，需要考虑查询的频率、条件和排序等因素，并遵循一些基本原则。
首先，只为频繁查询的字段创建索引，避免给每个字段都创建索引，以免降低插入和更新性能。
其次，可以创建联合索引，将多个字段组合在一起形成一个索引，提高多个字段的查询效率。
另外，及时删除无用的索引，避免索引过多造成维护开销过大。
第四，合理划分数据库的表空间和分区也能提高数据库的性能和可扩展性。
当数据库中的数据量越来越大时，可以考虑将数据库的表划分为不同的表空间。
通过将表存储在不同的表空间中，可以提高读写性能，并方便备份和恢复操作。
另外，可以根据数据的特征和访问方式进行合理的分区设计。
分区可以使得数据更加均衡地分布在硬盘上，从而提高查询和写入性能。
关于索引的面试题
关于索引的面试题关于索引的面试题如下：1、什么是索引索引其实是一种数据结构，能够帮助我们快速的检索数据库中的数据2、索引具体采用的哪种数据结构呢常见的MySQL主要有两种结构：Hash索引和B+Tree索引，我们使用的是InnoDB引擎，默认的是B+树3、采用B+树吗？这和Hash索引比较起来有什么优缺点吗Hash索引底层是哈希表，哈希表是一种以key-value存储数据的结构，所以多个数据在存储关系上是完全没有任何顺序关系的，所以，对于区间查询是无法直接通过索引查询的，就需要全表扫描。
所以，哈希索引只适用于等值查询的场景。
而B+树是一种多路平衡查询树，所以他的节点是天然有序的（左子节点小于父节点、父节点小于右子节点），所以对于范围查询的时候不需要做全表扫描4、面这个范围查询的，你还能说出其他的一些区别吗哈希索引适合等值查询，但是无法进行范围查询哈希索引没办法利用索引完成排序哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则如果有大量重复键值的情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题5、B+Tree的叶子节点都可以存哪些东西吗InnoDB的B+Tree可能存储的是整行数据，也有可能是主键的值6、那这两者有什么区别吗索引B+Tree的叶子节点存储了整行数据的是主键索引，也被称之为聚集索引。
而索引B+Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引，也被称之为非聚集索引7、那么，聚集索引和非聚集索引，在查询数据的时候有区别吗因为主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据了。
而非主键索引的叶子节点是主键的值，查到主键的值以后，还需要再通过主键的值再进行一次查询简称回表8、回表查询是否一定会查询多次不会，可以通过覆盖索引来实现一次查询9、什么是覆盖索引一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取方式一：就是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取，换句话说查询列要被所使用的索引覆盖。
联合主键 字段内容重复索引
联合主键字段内容重复索引联合主键是指由多个字段组成的主键，它能够唯一标识数据库表中的每一行数据。
字段内容重复索引是指在某个字段上存在重复的索引。
首先，让我们来讨论联合主键。
联合主键在数据库表中用于确保数据的唯一性。
它由多个字段组成，这些字段的组合必须唯一标识表中的每一行数据。
举个例子，假设我们有一个学生表，其中的字段包括学生ID、姓名和班级。
如果我们将学生ID和班级这两个字段作为联合主键，那么每个学生在同一个班级中的学生ID都必须是唯一的。
联合主键的优点是能够确保数据的唯一性和完整性。
通过将多个字段组合成联合主键，我们可以避免在表中出现重复的数据。
此外，联合主键还可以提高数据库的查询性能，因为数据库系统可以使用联合主键进行高效的索引和查询操作。
接下来，让我们来谈谈字段内容重复索引。
字段内容重复索引是指在某个字段上存在重复的索引。
索引是用于加快数据库查询速度的数据结构，它可以帮助数据库系统快速定位和访问数据。
然而，当某个字段上存在重复的索引时，会导致索引的效率下降。
重复索引可能会导致以下问题：1. 索引占用更多的存储空间，重复的索引会占用更多的存储空间，这可能会影响数据库的性能和存储成本。
2. 索引更新的成本增加，当字段内容重复索引存在时，对于该字段的更新操作需要更新多个索引，这会增加数据库的负载和更新的成本。
3. 查询性能下降，重复索引可能导致查询性能下降，因为数据库系统需要在多个索引中进行重复的查找操作。
为了避免字段内容重复索引的问题，我们可以考虑以下几点：1. 仔细选择索引字段，只选择那些需要频繁查询和过滤的字段作为索引字段，避免对不必要的字段创建索引。
2. 唯一性约束，对于需要保持唯一性的字段，可以使用唯一性约束来替代索引，以避免重复索引的问题。
3. 定期维护索引，定期检查和优化索引，删除重复的索引，以保持数据库的性能和效率。
总结起来，联合主键是一种用于确保数据唯一性和完整性的机制，而字段内容重复索引则是指在某个字段上存在重复的索引。
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联合索引建立原则
联合索引是指在数据库中通过多个列来建立索引，以便更快速地查询数据。
而联合索引的建立原则，也是关系型数据库设计中非常重要的一环。
下面我们将详细介绍联合索引建立的原则。
1. 索引列应该是最常用到的查询条件
在建立联合索引时，需要优先考虑索引列是否是最常用的查询条件。
因为索引的目的是为了减少查询数据时的扫描次数，而将最常用的查询条件作为索引列，则可以显著提高查询速度。
2. 索引列的选择原则
除了最常用的查询条件外，还需要综合考虑索引列的选择原则。
在联合索引中，选择哪些列作为索引列至关重要。
一般来说，应该尽量减少索引列的数量，并且选择索引列字段比较单一、不容易被修改的列作为索引列。
3. 索引列的顺序
建立联合索引时，索引列的顺序也是非常重要的。
通常情况下，应该
将查询条件最为精确的列作为索引列的第一列。
这是因为在查询时，
数据库会首先根据第一列进行筛选，再根据后续列进行进一步筛选，
因此将精确度最高的列作为第一列有助于提高查询效率。
4. 避免重复索引
在建立联合索引时，需要注意避免重复索引。
重复索引会增加数据库
的维护成本，同时也会降低数据库性能。
因此，在建立索引时，需要
根据查询需求和数据表结构综合考虑，避免重复索引。
5. 索引列的大小和数据类型
在建立联合索引时，还需要考虑索引列的大小和数据类型。
一般来说，应该尽可能选择较小的数据类型作为索引列，并且在选择数据类型时
需要考虑到数据表的存储空间和查询效率问题。
总结来说，建立联合索引需要深入理解数据库查询需求和数据表结构，综合考虑索引列的选择、顺序、大小和数据类型等因素。
只有在综合
考虑的基础上，才能建立高效的联合索引，为数据库查询提供更快速
的支持。