mysql创建索引

千万级数据量 方案1、 直接使用delete 因delete执行速度与索引量成正比，若表中索引量较多，使用delete会耗费数小时甚至数天的时间 方案2、 （1）创建临时表，表结构与原表结构相同 （2）将需要保留的数据插入至临时表中 （3）drop原表 （4）将临时表改名为原表名 经过测试，drop表一般耗时在3秒以内 此方案主要耗时步骤为第二步，若需要保留的数据量不大时，此方案是最佳方案 来源：博客园 作者： 对我有点小自信 链接：https://www.cnblogs.com/luxd/p/11450881.html

---恢复内容开始--- 设计表的时候 1. 不同的表涉及同一个公共意义字段不要使用不同的数据类型（可能导致索引不可用，查询结果有偏差） 3. 最好不要有为Null的列，原因： https://mp.weixin.qq.com/s/U4RRNVj5BKwkQ-CWmPd9Fg 查询表的时候 1. 最好不要使用联表查询（风险不可控）【理论上禁止】 2. 不要在字段当中进行函数运算【禁止】 3. 尽量不要使用now()函数进行查询【禁止】 5. 删除全表数据的时候用truncate而不是delete 6. 尽量不要使用模糊匹配 '%abc%'【理论上禁止】 7. sql语句不要写的过于复杂，逻辑判断尽量在内存中完成 8. 不要加入触发器 9. 使用explain查看执行计划 加索引的时候 1. 添加索引的字段一定要有很好的区分度【cardinality】 2. 更新数据的时候最好使用主键作为更新条件 3. 加入联合索引要把区分度高的字段放在前面 4. 不常访问的列不要加索引 5. 长字符串不要加索引，如果一定要加，选取字符串的前n位加上。（n根据实际情况设定，经验值不会超过20） ---恢复内容结束--- 设计表的时候 1. 不同的表涉及同一个公共意义字段不要使用不同的数据类型（可能导致索引不可用，查询结果有偏差） 3. 最好不要有为Null的列，原因： https://mp

1. 内存模型以及分区，需要详细到每个区放什么。 JVM 分为堆区和栈区，还有方法区，初始化的对象放在堆里面，引用放在栈里面， class 类信息常量池（static 常量和 static 变量）等放在方法区 new: 方法区：主要是存储类信息，常量池（static 常量和 static 变量），编译后的代码（字 节码）等数据 堆：初始化的对象，成员变量 （那种非 static 的变量），所有的对象实例和数组都要 在堆上分配 栈：栈的结构是栈帧组成的，调用一个方法就压入一帧，帧上面存储局部变量表，操 作数栈，方法出口等信息，局部变量表存放的是 8 大基础类型加上一个应用类型，所 以还是一个指向地址的指针 本地方法栈：主要为 Native 方法服务 程序计数器：记录当前线程执行的行号 2. 堆里面的分区：Eden，survival （from+ to），老年代，各自的特点。 堆里面分为新生代和老生代（java8 取消了永久代，采用了 Metaspace），新生代包 含 Eden+Survivor 区，survivor 区里面分为 from 和 to 区，内存回收时，如果用的是复 制算法，从 from 复制到 to，当经过一次或者多次 GC 之后，存活下来的对象会被移动 到老年区，当 JVM 内存不够用的时候，会触发 Full GC，清理 JVM 老年区 当新生区满了之后会触发 YGC

在某些情况下，我们只需要 MySQL 的客户端，而不需要完整的MySQL服务器。比如当你需要连接到远程的 MySQL 服务器的时候。 如果只需安装客户端的话，可以使用命令： 如果需要安装Mysql服务，使用如下命令： 将Mysql的日志格式改为 日志格式可以再mysql运行时改变 参考 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/binary-log-setting.html 安装Go（1.9+）并设置你的GOPATH 进入下载页面 https://golang.google.cn/dl/ 下载相应版本的go安装包，解压 export PATH=$PATH:/path/to/go/bin go-mysql-elasticsearch可以将MySQL数据自动实时同步到Elasticsearch。 它首先用于mysqldump获取表中已有的数据，然后根据binlog将表的所有操作同步到ES。 数据的插入，更新，删除和增加字段操作，都可以及时同步到ES，ES索引中的字段可以比mysql中多。 将其下载到服务器，它会在控制台中打印一些消息，跳过它。:-) 在MySQL中创建表。 如果可能，创建关联的Elasticsearch索引，文档类型和映射，否则，Elasticsearch将自动创建这些索引。 配置库，请参阅示例config river.toml。

第一方面：30种mysql优化sql语句查询的方法 1. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 　　 2. 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. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： 　　select id from t where num is null 　　可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： 　　select id from t where num=0 　　 4. 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： 　　select id from t where num=10 or num=20 　　可以这样查询： 　　select id from t where num=10 　　union all 　　select id from t where num=20 　　 5. 下面的查询也将导致全表扫描： 　　select id from t where name like '%abc%' 　　若要提高效率，可以考虑全文检索。 　　 6. in 和 not in 也要慎用

hbase是列数据库，是kv结构的，ES的基于Lucene的搜索引擎的面向文档数据库吧 ES是搜索引擎，主要的优势在于快速搜索，HBase是数据库，优势在于存储数据，侧重点不同 MySQL：关系型数据库，主要面向OLTP，支持事务，支持二级索引，支持sql，支持主从、Group Replication架构模型（本文全部以Innodb为例，不涉及别的存储引擎）。 HBase：基于HDFS，支持海量数据读写（尤其是写），支持上亿行、上百万列的，面向列的分布式NoSql数据库。天然分布式，主从架构，不支持事务，不支持二级索引，不支持sql。 ElasticSearch：ES是一款分布式的全文检索框架，底层基于Lucene实现，虽然ES也提供存储，检索功能，但我一直不认为ES是一款数据库，但是随着ES功能越来越强大，与数据库的界限也越来越模糊。天然分布式，p2p架构，不支持事务，采用倒排索引提供全文检索。 数据存储方式 假设有这样一张人员信息表： MySQL中要提前定义表结构，也就是说表共有多少列（属性）需要提前定义好，并且同时需要定义好每个列所占用的存储空间。数据以行为单位组织在一起的，假如某一行的某一列没有数据，也需要占用存储空间。 HBase则是以列为单位存储数据，每一列就是一个key-value，HBase的表列（属性）不用提前定义，而且列可以动态扩展

参考阿里巴巴MySQL数据库设计规范，详细信息可查看《阿里巴巴Java开发手册》第五章。 表达是否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名，数据类型必须为 unsigned tinyint(1) ； 例如 ：是否是删除状态应该使用 is_delete ； 数据库名、表名、字段名只能使用 *小写字母（a-z）、划线（_） 、阿拉伯数字（0-9）* 组成， 禁止使用 中文、大写字母、特殊符号、mysql关键字 命名。 例如 ：正例 user_name0，反例 userName0 附《MySQL》关键字大全 ： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/keywords.html 表名应以 模块名_表作用 命名； 例如 ：系统权限表 sys_permission，车辆保险表 card_insurance，支付配置表 pay_config 主键索引（primary key）的索引名为 pk_字段名 ，唯一索引（unique key）的索引名为 uk_字段名 ， 普通索引（index）的索引名为 idx_字段名 。 存储小数使用 decimal ，如果精度超过限制的，可把整数和小数分开存储。 例如 ：我们存储 124.123，数据类型定义为：decimal(16,3) 固定长度 的应使用 char(n)，n表示存储的字符数。 提示

怎么加快查询速度，优化查询效率，主要原则就是应尽量避免全表扫描，应该考虑在where及order by 涉及的列上建立索引。 　　建立索引不是建的越多越好，原则是： 　　第一：一个表的索引不是越多越好，也没有一个具体的数字，根据以往的经验，一个表的索引最多不能超过6个，因为索引越多，对update和insert操作也会有性能的影响，涉及到索引的新建和重建操作。 　　第二：建立索引的方法论为： 　　多数查询经常使用的列； 　　很少进行修改操作的列； 　　索引需要建立在数据差异化大的列上 　　利用以上的基础我们讨论一下如何优化sql. 1、sql语句模型结构优化指导 　　　　a. ORDER BY + LIMIT组合的索引优化 　　　　　　如果一个SQL语句形如：SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] ORDER BY [sort] LIMIT [offset],[LIMIT]; 　　　　　　这个SQL语句优化比较简单，在[sort]这个栏位上建立索引即可。 　　　　b. WHERE + ORDER BY + LIMIT组合的索引优化 　　　　　　如果一个SQL语句形如：SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] WHERE [columnX] = [VALUE] ORDER BY [sort]

本总结来自美团内部分享，屏蔽了内部数据与工具 索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构 B-Tree，适用于全键值，键值范围或键最左前缀：(A,B,C): A, AB, ABC,B,C,BC 哪些列建议创建索引：WHERE, JOIN , GROUP BY, ORDER BY等语句使用的列 如何选择索引列的顺序： 经常被使用到的列优先 选择性高的列优先：选择性=distinct(col)/count(col) 宽度小的列优先：宽度 = 列的数据类型 未使用索引 索引不优 服务器配置不佳 死锁 ... mysql -V 客户端版本 select version 服务器版本 type const,system: 最多匹配一个行，使用主键或者unique进行索引 eq_ref: 返回一行数据，通常在联接时出现，使用主键或者unique索引（内表索引连接类型） ref: 使用key的最左前缀，且key不是主键或unique键 range: 索引范围扫描，对索引的扫面开始于某一点，返回匹配的行 index:以索引的顺序进行全表扫描，优点是不用排序，缺点是还要全表扫描 all: 全表扫描 no no no extra using index : 索引覆盖，只用到索引，可以避免访问表 using where: 在存储引擎检索行后再做过滤 using temporary:使用临时表

1.索引类型 UNIQUE ( 唯一索引 )：不可以出现相同的值，可以有NULL值； INDEX ( 普通索引 )：允许出现相同的索引内容； PROMARY KEY ( 主键索引 )：不允许出现相同的值； fulltext index ( 全文索引 )：可以针对值中的某个单词，但效率确实不敢恭维； 组合索引 ：实质上是将多个字段建到一个索引里，列值的组合必须唯一； 2. 用 alter table 语句创建索引 应用于表创建完毕之后再添加； 可用于创 建普通索引 、 UNIQUE索引 和 PRIMARY KEY 索引3种索引格式， table_name 是要增加索引的表名， column_list 指出对哪些列进行索引，多列时各列之间用逗号分隔。 索引名 index_name 可选 ，缺省时，MySQL将根据第一个索引列赋一个名称。 另外，ALTER TABLE允许在单个语句中更改多个表，因此可以同时创建多个索引。 ALTER TABLE 表名 ADD 索引类型 （unique,primary key,fulltext,index）[索引名]（字段名）; -- 普通索引 alter table table_name add index index_name (column_list) ; -- 唯一索引 alter table table_name add unique