mysql修改索引属性，mysql修改索引会锁表吗

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mysql的索引优化如何使用

1、在表中我们可以通过“number”字段来创建一个索引。索引将创建一个由MySQL服务保存的内部寄存器。可以使用以下查询完成ALTER TABLE sample ADD INDEX (number)；对于更大的数据库，加载时间的差异可能很大。

2、建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。

3、可以看到这里，MySQL执行计划对表department使用了索引IND_D，那么A表命中一条记录为(zhou，27760)；根据B.DepartmentID=27760将返回1010条记录，然后根据条件DepartmentName = TBX进行过滤。

4、而优化数据的重要一步就是索引的建立，对于mysql中出现的慢查询，我们可以通过使用索引来提升查询速度。索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。

5、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。

6、MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。打个比方：如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。

下面我们来看看MySQL目前主要有的索引类型：普通索引普通索引是最基本的索引，它没有任何限制，值可以为空；仅加速查询。

BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中，相信学过数据结构的童鞋都对当初学习二叉树这种数据结构的经历记忆犹新，反正愚安我当时为了软考可是被这玩意儿好好地折腾了一番，不过那次考试好像没怎么考这个。

索引列排序MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。

mysql做例子，还有个引擎是可以优化的。mysql中引擎分两种：sql优化等级：上面说的这些等级在explain中可以看到。单表优化常用方法：多表优化常用方法：因为上面也提到了b树，所以还是单独聊聊吧。其实我也不是很理解。

mysql数据库中的索引有那些、有什么用本文主要讲述了如何加速动态网站的MySQL索引分析和优化。什么是索引？索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。

1、mysql删除与修改操作是否会使用索引取决于很多条件在删除或者修改sql语句的where条件中含有已经建立索引的字段 mysql优化器会根据查询条件使用索引进行sql优化用EXPLAIN加在待操作的sql语句之前，执行一下。

2、如果只是单独增加一个字段索引，当然不会影响到已有的索引。但是问题是如果你增加一个字段索引，对于sql语句来说where后面如果正好有好几个有索引的字段，则可能会影响到sql的执行计划。这个概率还是比较大的。

3、需要重新创建索引，因为长度不同会认为是两个不同的所索引。创建和删除索引索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行，也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引。

4、相反，MySql 会扫描所有记录，即要查询 1000。以索引将查询速度提高 100 倍。索引分单列索引和组合索引单列索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。

5、影响结果集45万。这种情况，和直接全表扫描那个快显而易见。如果你source字段是一个unique，就会用到索引。如果你一定要用索引，可以用force index，不过效率不会有改善一般还会更慢就是了。

下面我们来看看MySQL目前主要有的索引类型：普通索引普通索引是最基本的索引，它没有任何限制，值可以为空；仅加速查询。

BTREEBTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中（二叉树），每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。这是MySQL里默认和最常用的索引类型。

MySQL中索引的简介在MySQL中，索引（index）也叫做“键（key）”，它是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响就愈发重要。

索引是快速搜索的关键。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。

规模小、负载轻的数据库即使没有索引，也能有好的性能，但是当数据增加的时候，性能就会下降很快。

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