mysql索引叶子节点数量，mysql 索引长度 767

怎样正确创建MySQL索引的方法详解

全文索引处理文本搜索时，使用：ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column)加快全文搜索的速度。多列索引处理多维度搜索，添加多列索引：ALTER TABLE TABLE_NAME ADD INDEX INDEX_NAME (column1， column2， column3)提升复杂查询性能。

。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。如果分别在 usernname，city，age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。

我们可以简单理解为：快速查找排好序的一种数据结构。Mysql索引主要有两种结构：B+Tree索引和Hash索引。我们平常所说的索引，如果没有特别指明，一般都是指B树结构组织的索引(B+Tree索引)。索引如图所示：最外层浅蓝色磁盘块1里有数据135（深蓝色）和指针PPP3（黄色）。

bitsCN.com建立索引的时机：若表中的某字段出现在select、过滤、排序条件中，为该字段建立索引是值得的。 对于like %xxx的模糊查询，普通的索引是无法满足的，需要建立全文索引。

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：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)。不要试图对表创建两个或三个以上的索引。为频繁使用的行创建索引。

关于MySQL的表最多能建多少个索引

1、下意识地就觉得索引最多可以创建1017个，但是仔细一想，不对啊， 索引可以是复合索引啊，那绝对不止1017，难道索引的数量会是1个很大的数据吗？再仔细想想，以Innodb的抠门个性，不可能会是1个大的数值，然后去翻了下官方文档，看到如下内容。

2、mysql一个表可以有多个唯一索引。如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相同的值，在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字UNIQUE把它定义为一个唯一索引。这么做的好处：一是简化了MySQL对这个索引的管理工作，这个索引也因此而变得更有效率。

3、数据库中的每一张表只能建立一个主索引。主索引是指在指定的索引字段或表达式中不允许出现重复值的索引，检索关键字里包含主关键字。主索引主要用于在永久性关系的父表或被引用表里建立参照完整性，它能确保输入字段值的唯一性，并且由该字段决定处理记录的顺序。一个数据库表只能有一个主索引。

4、理论上没有限制的。你放心建好了，不会超限的。但索引多了会带来负面影响的。经常做DML语句（Insert、Update、Delete）操作，不宜过多的索引。常规下5个左右的索引应该够用了。如果需要更多的索引，说明你的表结构建的不合理了。

5、三个索引并不算多，索引的方式本来就有些偏向于空间换时间的方式；然而索引的字段不能太大，否则除了占空间之外，在动态变更索引、查询上开销也会比较低效。

6、MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面介绍几种常见的MySQL索引类型。在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表：CREATE TABLE mytable( IDINTNOT NULL， username VARCHAR(16) NOT NULL )； 我们随机向里面插入了10000条记录，其中有一条：5555， admin。

mysql索引的数据结构,为什么用b+树

B+ 树是对 B 树的一个小升级。大部分数据库的索引都是基于 B+ 树存储的。MySQL 的 MyISAM 和 InnoDB 引擎的索引都是基于 B+ 树存储。

MySQL 支持的索引结构有四种：B+ 树，R 树，HASH，FULLTEXT。B 树是一种多叉的 AVL 树。B-Tree 减少了 AVL 数的高度，增加了每个节点的 KEY 数量。

结合MySQL中Innodb存储引擎索引结构来看的话……教科书上的B+Tree是一个简化了的，方便于研究和教学的B+Tree。然而在数据库实现时，为了更好的性能或者降低实现的难度，都会在细节上进行一定的变化。下面以InnoDB为例，来说说这些变化。

MySQL支持的索引结构有四种：B+树，R树，HASH，FULLTEXT。B树是一种多叉的AVL树。B-Tree减少了AVL数的高度，增加了每个节点的KEY数量。其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。这就决定了B+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。

MySQL数据库优化(七)

1、添加主键ID尽量避免使用select * form table创建索引 对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。

2、用JOIN替换子查询从MySQL 1起，JOIN取代子查询，减少了内存中临时表的使用。比如，查找无订单客户时，使用JOIN比子查询更快，特别是当JOIN字段有索引时。 利用JOIN的性能优势JOIN查询效率高，因为MySQL可以直接处理JOIN逻辑，而无需临时表。确保JOIN字段有索引且类型匹配，以优化性能。

3、show create table：查看表的详细的创建语句，便于用户对表进行优化 show indexes ：产看表的所有索引，show indexes from table_name，同样也可以从information_schema.statistics表中获得同样的信息。cardinality列很重要，表示数据量。

4、MySQL中数据类型有多种，如果你是一名DBA，正在按照优化的原则对数据类型进行严格的检查，但开发人员可能会选择他们认为最简单的方案，以加快编码 速度，或者选择最明显的选择，因此，你可能面临的都不是最佳的选择，如果可能的话，你应该尝试以通用准则来改变这些决定。

为什么要用B+树结构MySQL索引结构的实现_MySQL

MySQL支持的索引结构有四种：B+树，R树，HASH，FULLTEXT。B树是一种多叉的AVL树。B-Tree减少了AVL数的高度，增加了每个节点的KEY数量。其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。这就决定了B+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。

这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。

B+ 树是对 B 树的一个小升级。大部分数据库的索引都是基于 B+ 树存储的。MySQL 的 MyISAM 和 InnoDB 引擎的索引都是基于 B+ 树存储。

MySQL 支持的索引结构有四种：B+ 树，R 树，HASH，FULLTEXT。B 树是一种多叉的 AVL 树。B-Tree 减少了 AVL 数的高度，增加了每个节点的 KEY 数量。

这种索引方式，可以提高数据访问的速度，因为索引和数据是保存在同一棵B树之中，从聚簇索引中获取数据通常比在非聚簇索引中要来得快。MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。

B+树是对B树的一个小升级。大部分数据库的索引都是基于B+树存储的。MySQL的MyISAM和InnoDB引擎的索引都是基于B+树存储。B+tree是B-tree的变种，数据只能存储在叶子节点。B+tree是B-tree的变种，B+tree数据只存储在叶子节点中。

如何计算B+树可以存放多少条数据

比如说一颗 B 树的阶为 1001（即 1 个节点包含 1000 个关键字），高度为 2，它可以储存超过 10 亿个关键字，我们只要让根节点持久地保留在内存中，那么在这棵树上，寻找某一个关键字至多需要两次硬盘的读取即可。

一般而言内存访问的时间约为 50 ns，而磁盘在 10 ms 左右。速度相差了近 5 个数量级，磁盘读取时间远远超过了数据在内存中比较的时间。这说明程序大部分时间会阻塞在磁盘 IO 上。

定理：若n≥1，m≥3，则对任意一棵具有n个关键字的m阶B-树，其树高度h至多为logt((n+1)/2)+1，t= ceil(m/2)。也就是说根结点到关键字所在结点的路径上涉及的结点数不超过logt((n+1)/2)+1。

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