MySQL官方对索引的定义：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
1、唯一索引
指索引列的值必须唯一，但允许有空值（NULL可以出现多次）。
2、单值索引
3、复合索引
即一个索引包含多个列。
创建索引：
删除索引：
数组？：
数组在查找方面效率很高，根据角标查询数据，时间复杂度为O(1)，但如果发生了插入和删除，整个数组的角标都会变化，时间复杂度为O(n)，效率很低。
哈希表？：
哈希表是由键值对组成的，其增删改查的时间复杂度都是O(1)。
二叉树？：
就增删改查操作来说，哈希比树的操作更快，但二叉树有排序操作。
但是，普通二叉树是静态的，导致其并不稳定，各个节点添加后就无法修改优化，也就是说，可能会有下面的情况出现：
平衡二叉树（AVL）？：
相比于普通二叉树，平衡二叉树会通过自旋来实现动态变化，是自身的结构稳定了下来。
到了平衡二叉树这里，各个操作的时间复杂度都已经相对稳定，且时间复杂度均为O(log(n))。
B树？：
二叉树中，每个节点仅能有一个数据，B树中可以有两个（三叉树）。
相比于二叉树，少了一次IO操作，提高了查询效率。
B+树（√）：
这是B树的检索原理：
在B树中，每个磁盘块中键值和数据存储在一起。
优势：① 提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。
劣势：① 索引提升了查询速度，但也降低了更新表的速度，如INSERT、UPDATE、DELETE。因为更新表时，不仅要保存数据，还要保存索引文件中每次更新添加了索引列的字段，调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。
MySQL的查询处理，也就是使用EXPLAIN关键字模拟优化器执行SQL查询语句，从而得知MySQL是如何处理你的SQL语句的，由此来分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
执行EXPLAIN所获得的信息：
注：由于Mysql5.5/5.7/8.0底层做了不同优化，不同版本下性能表现不同。
最简单的select查询，查询中不包含子查询或UNION
查询中若包含复杂的子部分，则最外层被标记为PRIMARY，在select或where中的子部分为SUBQUERY
从UNION表获取结果的select就是UNION RESULT
还有DEPENDENT SUBQUERY和UNCACHEABLE SUBQUERY，但不常用。
显示查询使用了何种类型，从好到差依次是：
system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
注：一般来说，需要保证查询至少要达到range级别，最好能达到ref
表示可能应用在这张表中的索引，可能是一个或多个，只要查询涉及到的字段存在索引，该索引就会被列出，但不一定被实际使用。
1、Using where
2、Using filesort（）
说明MySQL会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取，MySQL中无法利用索引完成的排序称为“文件排序”。
创建索引后：
建立了的deptid和name的索引后，该排序就会使用索引，大幅提升效率。
相比于上面的order by操作，group by操作要在where查询后对其进行分组操作再产生一张新表作为结果，也就是说，where查询的数据被形成了一张中间的临时表用于下面的操作，既然如此，就会发生Using temporary。
如果没有出现using where，则表示索引是用来读取数据而非执行查找动作。
到此这篇mysql查看主键索引（mysql主键索引支持哪些数据类型）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！版权声明：
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若内容造成侵权、违法违规、事实不符，请将相关资料发送至xkadmin@xkablog.com进行投诉反馈，一经查实，立即处理！
转载请注明出处，原文链接：https://www.xkablog.com/sjkxydsj/21968.html