如何建立理想的索引？
區分度假設100萬使用者,性別基本上男/女各為50w, 區分度就低。
長度小索引長度直接影響索引檔案的大小,影響增刪改的速度,並間接影響查詢速度(占用記憶體多).
區分度高，長度小
問題：如果讓區分度高，而長度小？
答：可以針對列中的值,從左往右擷取部分,來建索引
（1）截的越短, 重複度越高,區分度越小, 索引效果越不好
（2）截的越長, 重複度越低,區分度越高, 索引效果越好,但帶來的影響也越大–增刪改變慢,併間影響查詢速度.
所以, 我們要在 區分度 + 長度 兩者上,取得乙個平衡。慣用手法：擷取不同長度,並測試其區分度。
假設我們有一張表：英語4級的單詞表，裡面有13324條記錄，我們怎麼給name欄位加索引呢？
如果計算區分度？
擷取單詞第1位的不重複數：
select count(distinct left(name,1)) from dict
總的數量：
select程式設計客棧 count(*) from dict
區分度：不重複數/總的數量，sql語句如下：
select (select count(distinct left(name,1)) from dict) / (select count(*) from dict) as rate;
然後按照這樣的步驟把其他長度所對應的區分度給找出來，看乙個這個圖表，可以知道當長度為11的時候重複度僅僅為1%，我們可以考慮建立11位長的索引
alter table dict add name name(11);
左字首不好區分的情況
對於左字首不易區分的列 ,建立索引的技巧
如url列
列的前11個字元都是一樣的,不易區分, 可以用如下2個辦法來解決
（1）把列內容倒過來儲存,並建立索引
moc.udiab.www//:ptth
nc.cb-bew.www//://ptth
這樣左字首區分度大
（2）偽hash索引效果
同時存url和url_hash列
#建表create table t10 (
id int primary key,
url char(60) not null default '程式設計客棧'
);#插入資料
insert into t10 values
(1,''),
(2,''),
(3,''),
(4,''),
(5,'');
#修改表結構，新增urlcrc列
alter table t10 add urlcrc int unsigned not null;
在儲存的odbyrmmv時候，將url對應的crc32碼一同插入到資料庫中，然後按照urlcrc欄位建立索引，然後查詢的時候，我們在業務層中將對應的url轉換為crc32進行查詢，就可以利用上索引了。
因為crc的結果是32位int無符號數,因此當資料超過40億,也會有重複,但這是odbyrmmv值得的.(索引長度為int4個位元組)
多列索引
多列索引的考慮因素—列的查詢頻率 , 列的區分度, 注意一定要結合實際業務場景
以ecshop**為例, goods表中的cat_id,brand_id,做多列索引，從區分度看,brand_id區分度更高, 但從 **的實際業務業務看, 顧客一般先選大分類->小分類->品牌，最終選擇建立2個索引：
（1）index(cat_id,brand_id)
（2）index(cat_id,shop_price)
甚至可以再加 (3)index(cat_id,brand_id,shop_price),3個冗餘索引
但(3)中的前2列和(1)中的前2列一樣,所以可以再去掉(1)，建立2個索引
index(cat_id,price)和index(cat_id,brand_id,shop_price);
mysql建立高效索引 mysql建立高效索引分析
一 如何建立理想的索引？查詢頻繁度 區分度索引長度 覆蓋字段 1.1區分度 假設100萬使用者,性別基本上男 女各為50w,區分度就低。1.2長度小 索引長度直接影響索引檔案的大小,影響增刪改的速度,並間接影響查詢速度 占用記憶體多 1.3區分度高，長度小 如何讓區分度高，而長度小？可以針對列中的值...
mysql快速高效建立索引
有乙個問題，一張表有3百萬條記錄，隨著時間的增加，記錄量會更多，此時查詢速度很慢。在建立此表前沒有未相應字段新增索引，所以此時需要為表新增索引。但是因為資料量大的原因，索引新增不成功，想了很多辦法，終於在短時間內解決了。辦法如下 1 進入mysql介面。mysql uroot hlocalhost ...
mysql 建立分割槽索引嗎 mysql建立分割槽索引
該樓層疑似違規已被系統摺疊 隱藏此樓檢視此樓 mysql建立分割槽索引 一 分割槽表 把所有的資料放在乙個表中,但是物理儲存資料會根據一定規則存放到不同的檔案中 二 什麼時候使用分割槽表?資料比較大時候,數以億記或者數以tb記的資料,如果使用索引在空間和維護消耗巨大,甚至索引沒有效果了.例子 檢視是...