命令：

• 查看索引：show index from 表名;
  

• 创建索引
  

• 如果指定字段是字符串，需要指定长度，建议长度与定义字段时的长度一致
• 字段类型如果不是字符串，可以不填写长度部分
  

create index 索引名称 on 表名(字段名称(长度))

• 删除索引：drop index 索引名称 on 表名;
  

作用：
提高查询速度
确保数据的唯一性
可以加速表和表之间的连接，实现表和表之间的参照完整性
使用分组和排序子句进行数据检索时，可以减少分组和排序的时间
全文检索字段进行搜素优化

索引分类
索引类型(常见的数据库书籍中的关于索引类别的一些称呼)：
  ①唯一索引：不允许其中任何两行具有相同值的索引
  ②.主键索引：可以认为是特殊的唯一索引，仅利用主键建立的索引
  ③.单一索引（普通索引）：任何一个单一数据项建立的索引  
  ④.复合索引：多个数据项建立的索引
  ⑤.全文索引：用于搜索很长一篇文章的时候

索引的两大类型hash与btree
#我们可以在创建上述索引的时候，为其指定索引类型，分两类hash类型的索引
优点
检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。缺点

缺点

（1）Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询。

由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。

（2）Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。

由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；

（3）Hash 索引不能利用部分索引键查询。

对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。

（4）Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。

前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。

（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下

btree类型的索引
优点

• B-TREEB-TREE以B+树结构存储数据，大大加快了数据的查询速度
• B-TREE索引在范围查找的SQL语句中更加适合（顺序存储）
  

全值匹配的查询SQL，如 where act_id= '1111_act'
匹配模糊查询的前匹配，如where act_name like '11_act%'
匹配范围值的SQL查询，如where act_date > '9865123547215'（not in和<>无法使用索引）
覆盖索引的SQL查询，就是说select出来的字段都建立了索引

缺点
  ①.联合索引汇中匹配到最左前缀查询，如联合索引 KEY idx_actid_name(act_id,act_name) USING BTREE，只要条件中使用到了联合索引的第一列，就会用到该索引，但如果查询使用到的是联合索引的第二列act_name，该SQL则便无法使用到该联合索引（注：覆盖索引除外）

  ②.不能跳过索引中的列
  ③.如果查询中包括某个列的范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查询

命令：

• 查看索引：show index from 表名;
  

• 创建索引
  

• 如果指定字段是字符串，需要指定长度，建议长度与定义字段时的长度一致
• 字段类型如果不是字符串，可以不填写长度部分
  

create index 索引名称 on 表名(字段名称(长度))

• 删除索引：drop index 索引名称 on 表名;
  

作用：
提高查询速度
确保数据的唯一性
可以加速表和表之间的连接，实现表和表之间的参照完整性
使用分组和排序子句进行数据检索时，可以减少分组和排序的时间
全文检索字段进行搜素优化

索引分类
索引类型(常见的数据库书籍中的关于索引类别的一些称呼)：
  ①唯一索引：不允许其中任何两行具有相同值的索引
  ②.主键索引：可以认为是特殊的唯一索引，仅利用主键建立的索引
  ③.单一索引（普通索引）：任何一个单一数据项建立的索引  
  ④.复合索引：多个数据项建立的索引
  ⑤.全文索引：用于搜索很长一篇文章的时候

索引的两大类型hash与btree
#我们可以在创建上述索引的时候，为其指定索引类型，分两类hash类型的索引
优点
检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。缺点

缺点

（1）Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询。

由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。

（2）Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。

由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；

（3）Hash 索引不能利用部分索引键查询。

对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。

（4）Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。

前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。

（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下

btree类型的索引
优点

• B-TREEB-TREE以B+树结构存储数据，大大加快了数据的查询速度
• B-TREE索引在范围查找的SQL语句中更加适合（顺序存储）
  

全值匹配的查询SQL，如 where act_id= '1111_act'
匹配模糊查询的前匹配，如where act_name like '11_act%'
匹配范围值的SQL查询，如where act_date > '9865123547215'（not in和<>无法使用索引）
覆盖索引的SQL查询，就是说select出来的字段都建立了索引

缺点
  ①.联合索引汇中匹配到最左前缀查询，如联合索引 KEY idx_actid_name(act_id,act_name) USING BTREE，只要条件中使用到了联合索引的第一列，就会用到该索引，但如果查询使用到的是联合索引的第二列act_name，该SQL则便无法使用到该联合索引（注：覆盖索引除外）

  ②.不能跳过索引中的列
  ③.如果查询中包括某个列的范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查询