数据库索引有哪几种类型 mysql索引失效的几种情况

大家好，今天给各位分享数据库索引有哪几种类型的一些知识，其中也会对mysql索引失效的几种情况进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！

summaries数据库包含哪些

数据库具体的包括：表，存储过程，用户，视图，索引，触发器，命名空间，实例（模式）

GP数据库有索引么

有的。

在分布式数据库GP中，应尽量避免使用索引。

因为，GP中的数据表是分布在多个节点上的，这意味着每个节点都扫描全部数据的一小部分来查找结果。如果使用了表分区，扫描的数据可能更少，通常这种情况下使用索引未必能提升性能。

然而，GP支持b-tree和位图索引（bitmap）。

数据库有哪些

主流数据库主要有MySql、Oracle、db2、SqlServer、mongodb、PostgreSql

国内主要有：南大通用、武汉达梦、人大金仓、神州通用

要了解数据库之前，先要了解下关系型数据库和非关系型数据库。

关系型数据库将数据保存在不同的二维表里，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

非关系型数据库是基于键值对，不需要经过Sql层的解析，性能非常高。

MySql：关系型数据库，瑞典MySql公司开发，属于Oracle公司下的产品。MySql数据库体积小、速度快、成本低、代码开源，比较适合中小型项目开打。

Oracle：关系型数据库，甲骨文公司开发。在整个数据库领域一直处于领先地位，是目前世界上最流行的关系数据库管理系统，可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。高效率、高可靠性、高吞吐量。

db2：关系型数据库系统，IBM公司研制。主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性，支持从大型机到单用户环境。高层次、完整性、安全性、可恢复性，以及小规模到大规模应用程序的执行能力，具有与平台无关的基本功能和SQL命令。

SqlServer：关系型数据库，微软公司产品。操作简单，具有可伸缩性、灵活性、扩充性好，而且价格便宜。

mongodb：非关系数据库，也叫文档型数据库，是一种NoSql的数据库。存放xml、json、bson类型的数据，数据结构由键值(key=>value)对组成。不需要编写sql语句，不需要建表，只需定制collection，mongodb自动创建collection。数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高可用和集群架构拥有十分高的扩展性，十分适合文档格式的存储与查询。不支持事务操作、占用空间过大。

PostgreSql：关系型数据库，美国加州大学计算机系研发。PostgreSql支持继承、函数重载、复杂的sql、大量的分析函数，非常适合数据仓库。PostgreSql对CPU利用率比较高，对资源消耗比较大，PostgreSql不支持类型自动转换，需要显示转换或添加CAST。另外sql在一些使用语法上有比较严格的限制，对事务的处理是自动提交事务。

sql索引分为哪3类

1、主键索引：不允许具有索引值相同的行，从而禁止重复的索引或键值。系统在创建该索引时检查是否有重复的键值，并在每次使用INSERT或UPDATE语句添加数据时进行检查。

2、聚集索引：指数据库表行中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能有一个聚集索引，因为一个表的物理顺序只有一种情况。

3、非聚集索引：索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。非聚集索引的叶层不包含数据页。相反，叶节点包含索引行。

数据库引索类型

数据库索引有唯一索引、主键索引、聚集索引等。

数据库索引是什么，有什么用，怎么用

在满足语句需求的情况下，尽量少的访问资源是数据库设计的重要原则，这和执行的SQL有直接的关系，索引问题又是SQL问题中出现频率最高的，常见的索引问题包括：无索引（失效）、隐式转换。1.SQL执行流程看一个问题，在下面这个表T中，如果我要执行需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？

这分别是ID字段索引树、k字段索引树。

这条SQL语句的执行流程：

1.在k索引树上找到k=3，获得ID=3002.回表到ID索引树查找ID=300的记录，对应R33.在k索引树找到下一个值k=5，ID=5004.再回到ID索引树找到对应ID=500的R4

5.在k索引树去下一个值k=6，不符合条件，循环结束

这个过程读取了k索引树的三条记录，回表了两次。因为查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以必须得回表。所以，我们该如何通过优化索引，来避免回表呢？2.常见索引优化2.1覆盖索引覆盖索引，换言之就是索引要覆盖我们的查询请求，无需回表。

如果执行的语句是，这样的话因为ID的值在k索引树上，就不需要回表了。

覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，是常用的性能优化手段。

但是，维护索引是有代价的，所以在建立冗余索引来支持覆盖索引时要权衡利弊。

2.2最左前缀原则

B+树的数据项是复合的数据结构，比如的时候，B+树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，当这样的数据来检索的时候，B+树会优先比较name来确定下一步的检索方向，如果name相同再依次比较sex和age，最后得到检索的数据。

可以清楚的看到，A1使用tl索引，A2进行了全表扫描，虽然A2的两个条件都在tl索引中出现，但是没有使用到name列，不符合最左前缀原则，无法使用索引。所以在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段排序是关键。评估标准是索引的复用能力，因为支持最左前缀，所以当建立（a，b）这个联合索引之后，就不需要给a单独建立索引。原则上，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。上面这个例子中，如果查询条件里只有b，就是没法利用（a，b）这个联合索引的，这时候就不得不维护另一个索引，也就是说要同时维护（a，b）、（b）两个索引。这样的话，就需要考虑空间占用了，比如，name和age的联合索引，name字段比age字段占用空间大，所以创建（name，age）联合索引和（age）索引占用空间是要小于（age，name）、(name）索引的。

2.3索引下推

以人员表的联合索引（name,age）为例。如果现在有一个需求：检索出表中“名字第一个字是张，而且年龄是26岁的所有男性”。那么，SQL语句是这么写的

通过最左前缀索引规则，会找到ID1，然后需要判断其他条件是否满足在MySQL5.6之前，只能从ID1开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比字段值。而MySQL5.6引入的索引下推优化(indexconditionpushdown)，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。这样，减少了回表次数和之后再次过滤的工作量，明显提高检索速度。

2.4隐式类型转化

隐式类型转化主要原因是，表结构中指定的数据类型与传入的数据类型不同，导致索引无法使用。所以有两种方案：

修改表结构，修改字段数据类型。

修改应用，将应用中传入的字符类型改为与表结构相同类型。

3.为什么会选错索引3.1优化器选择索引是优化器的工作，其目的是找到一个最优的执行方案，用最小的代价去执行语句。在数据库中，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的CPU资源越少。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。

3.2扫描行数

MySQL在真正开始执行语句之前，并不能精确的知道满足这个条件的记录有多少条，只能通过索引的区分度来判断。显然，一个索引上不同的值越多，索引的区分度就越好，而一个索引上不同值的个数我们称为“基数”，也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。

MySQL使用采样统计方法来估算基数：采样统计的时候，InnoDB默认会选择N个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数超过1/M的时候，会自动触发重新做一次索引统计。

在MySQL中，有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数innodb_stats_persistent的值来选择：

on表示统计信息会持久化存储。默认N=20，M=10。

off表示统计信息只存储在内存中。默认N=8，M=16。

由于是采样统计，所以不管N是20还是8，这个基数都很容易不准确。所以，冤有头债有主，MySQL选错索引，还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。

可以用来重新统计索引信息，进行修正。

3.3索引选择异常和处理1.采用forceindex强行选择一个索引。2.可以考虑修改语句，引导MySQL使用我们期望的索引。3.有些场景下，可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引。

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