mysql索引是怎么比较大小的，mysql索引是不是越多越好

索引如何处理数据量大的问题

1、总的老说，优化方案中只有两种，一种是给查询的字段加组合索引。

2、首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。 但是，有些情况索引是不会起效的：应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

3、所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。总索引长度为256字节。

4、传统数据库处理大数据很困难吧，不建议使用传统数据库来处理大数据。 建议研究下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。 如果有预算，可以使用一些商业大数据产品，国内的譬如永洪科技的大数据BI产品，不仅能高性能处理大数据，还可做数据分析。 当然如果是简单的查询，传统数据库如果做好索引，可能可以提高性能。

5、因为查询执行的大部分开销是磁盘I/O，使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫描，因为全表扫描需要从磁盘上读表的每一个数据页，如果有索引指向数据值，则查询只需读几次磁盘就可以了。 所以如果建立了合理的索引，优化器就能利用索引加速数据的查询过程。

mysql按主键排序为什么比索引快

索引一般比较大，所以大部分情况下索引是存在磁盘的索引文件上，也有可能是存在数据文件上。索引的种类有很多：主键索引（这是最常见的一种索引，主键不能为空且必须唯一）、唯一索引（相对于主键索引，它的值可以为空）、全文索引（在char、varchar、text类型可以使用）、普通索引、前缀索引。

MySQL 主键搜索快的原因是，使用“LIMIT 1”语句在使用主键查询时可以提高查询性能的原因是，这个语句强制MySQL在查找到第一条匹配记录后停止搜索。因为MySQL使用B树进行索引，而B树是一种自平衡的树状数据结构，它可以快速地查找索引节点，从而提高查询效率。

首先纠正一楼，索引不一定快，在数据不多的时候，索引反而会托慢查询速度。其次，系统一般会自动为主键建立唯一索引，但不能说明主键就是一个索引。

MySQL怎么使用索引

聚簇索引 聚簇索引的索引顺序就是数据存储的物理存储顺序，这样能保证索引值相近的元组所存储的物理位置也相近。全文索引（FULLTEXT）全文索引只能创建在数据类型为VARCHAR或TEXT的列上，建立全文索引后，能够在建立了全文索引的列上进行全文查找。全文索引只能在MyISAM存储引擎的表中创建。

一般来说，在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引，但也不完全如此，因为MySQL只对，=，=，=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE才会使用索引。

此时就需要对city和age建立索引，由于mytable表的userame也出现在了JOIN子句中，也有对它建立索引的必要。刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。因为在以通配符%和_开头作查询时，MySQL不会使用索引。

在数据库表中，使用索引可以大大提高查询速度。

Mysql几种索引类型的区别及适用情况

PRIMARY， INDEX， UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引，普通的 UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引，用于在一篇文章中，检索文本信息的。举个例子来说，比如你在为某商场做一个会员卡的系统。

空间索引适用于几何和空间数据类型，如POINT、LINESTRING和POLYGON等。它可以根据空间几何特征快速查找数据，提高空间查询的效率。空间索引的特点是，它能够处理复杂的空间数据，并支持各种空间算法。然而，空间索引的维护成本较高，同时在插入或更新空间数据时，性能影响较大。

普通索引 这是最基本的索引，它没有任何限制。有以下几种创建方式：创建索引 代码如下：CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length))；如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。

索引类型主要有7种，相关内容如下：主键索引（Primary Key Index）：主键索引是一种唯一性索引，用于标识每条记录的唯一性。在数据库表中，主键索引的值不能重复，可以加快数据的检索速度和数据的唯一性约束。唯一索引（Unique Index）：唯一索引要求索引列的值在整个表中是唯一的，但允许存在空值。

如何获取到mysql的某个数据库数据的大小和索引的大小是多少M?

查询整个mysql数据库，整个库的大小；单位转换为MB。

如果想知道MySQL数据库中每个表占用的空间、表记录的行数的话，可以打开MySQL的 information_schema 数据库。

存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567 –1字节）。由于允许的表尺寸更大，MySQL数据库的最大有效表尺寸通常是由操作系统对文件大小的限制决定的，而不是由MySQL内部限制决定的。InnoDB 存储引擎将InnoDB 表保存在一个表空间内，该表空间可由数个文件创建。

MySQL数据库支持的数据大小是非常大的，可以处理数十亿条记录。Mysqli是PHP中的一个扩展库，用于连接和操作MySQL数据库。Mysqli查询支持的数据大小取决于MySQL数据库的版本和配置。查询的效率和性能会受到多种因素的影响，例如查询语句的复杂度、索引的使用、服务器的硬件配置等等。

MySQL和ES的索引对比

1、MySQL支持全文索引和搜索功能。在MySQL中可以在CHAR、VARCHAR或TEXT列使用FULLTETXT来创建全文索引。

2、ES新手入门学习的时候，经常会和MySQL做对比，一个索引可以理解为一个数据库，分片就可以理解为一张表被分割了shards_numbers - 1次，文档类型为type类型，在高版本中在逐渐被剔除。ES官方也给出了答案：作者不希望不同类型的相同字段在同一个Lucene中。

3、ES使用倒序索引来加速全文索引。一个倒序索引由两部分组成：如果我们想要搜索 quick brown，我们仅仅只需要找每一个term出现的文档即可。如下图：每一个文档都匹配到了，但是第一个比第二个要匹配的多。每次将文本类型数据插入Elasticsearch索引时，都会对其进行分析，然后存储在反向索引中。

4、高效的全文搜索：Elasticsearch是一种强大的全文搜索引擎，它提供了灵活的、基于关键词的搜索功能。多字段索引和复杂查询：这意味着可以在HBase中存储的数据上定义多个字段作为索引，并使用Elasticsearch的丰富查询语法执行复杂的查询操作，以满足更灵活的搜索需求。

5、关键词压缩为前缀长度，后缀，例如：“我爱你中国”=》3，中国，另外对数字的压缩，只记录与上一个数字的差值，比如当前文章号是11890，上一个文章号是11870，压缩后只需要报错20，这样就极大的缩小了存储空间。

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