mysql索引建太多有什么影响 mysql几亿数据加索引

本文目录一览：

1、使用MySQL处理百万级以上数据时,不得不知道的几个常识
2、如何正确合理的建立MYSQL数据库索引
3、Mysql大表加索引
4、1亿条数据创建索引多久
5、mysql索引的数据结构是什么

使用MySQL处理百万级以上数据时,不得不知道的几个常识【mysql索引建太多有什么影响 mysql几亿数据加索引】1、并不是所有索引对查询都有效， SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
2、如果你不定义为您的表的主键时， MySQL取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作为主键， InnoDB使用它作为聚集索引。
3、分表是分散数据库压力的好方法。分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。
如何正确合理的建立MYSQL数据库索引1、username=‘admin‘；时，如果在username上已经建立了索引，MySQL无须任何扫描，即准确可找到该记录。相反，MySQL会扫描所有记录，即要查询10000条记录。索引分单列索引和组合索引。
2、在查找username=admin的记录 SELECT * FROM mytable WHERE username=‘admin‘；时，如果在username上已经建立了索引，MySQL无须任何扫描，即准确可找到该记录。相反， MySQL会扫描所有记录，即要查询10000条记录。索引分单列索引和组合索引。
3、所以在实际应用中，要量身定做，使用慢查询分析工具分析。开启索引缓存，直接在内存中查找索引，不用再磁盘中。建立索引是有代价的，当update、delete语句执行时，会使得索引更新，将耗掉更多的时间。
4、我们可以简单理解为：快速查找排好序的一种数据结构。Mysql索引主要有两种结构：B+Tree索引和Hash索引。我们平常所说的索引，如果没有特别指明，一般都是指B树结构组织的索引（B+Tree索引）。
5、我们可以通过查看索引的属性来判断创建索引的方法。查看索引的语法格式如下：SHOW INDEX FROM 表名 [ FROM 数据库名]语法说明如下：表名：指定需要查看索引的数据表名。
Mysql大表加索引1、大部分MySQL索引（PRIMARY KEY，UNIQUE，INDEX 和 FULLTEXT）都是以B树方式存储。只有空间类型的字段使用R树存储，MEMORY （HEAP）表支持哈希索引。字符串默认都是自动压缩前缀和后缀中的空格。
2、那解决办法肯定是加索引喽。但是这个表是一直在线上运行，很重要和业务部分。如果给千万级的大表在线加索引，肯定会卡死。
3、.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加（a，b）的索引，那么只需要修改原来的索引即可注意：选择索引的最终目的是为了使查询的速度变快。
4、如果分别在 usernname ， city，age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。
5、usernname，city ， age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。
6、在数据库表中，使用索引可以大大提高查询速度。
1亿条数据创建索引多久核心，30多G 内存，一千万的条目在时间上建立非聚集索引，用了 7 分钟。一亿的话，我这估计要大于70分钟。聚集索引时间更长。这个需要索引排序，建立分支索引复合B树。一般海量数据不如新建立表，建立好索引，然后逐批导入数据。
update一个亿的数据要大概一小时以上。主机性能有关，pc机和深蓝肯定不一样和硬盘读写速度有关和表数据量大小有关，只有一列和多列肯定不一样普通pc估计得1个小时以上，具体时间没测过，一般都用计划任务低访问时进行。
时间肯定较长，不过估计12小时有可能做得完的，可以试一试，不行的话随时中断也可以的，不会造成数据回滚。
分区只需要一次本地数据迁移的操作。而通过分表把现网数据和历史数据分离，唯一的代价是定期的数据维护。一般如果表里面有1亿数据的情况下，索引的问题应该是常识了，这方面我就不说了。另外如果觉得答的不错多给点分。
分钟左右。根据相关资料显示，oracle数据库表3000万数据用普通方式创建索引大概需要35分钟左右。
mysql索引的数据结构是什么1、MySQL 支持的索引结构有四种：B+ 树，R 树，HASH，FULLTEXT 。
2、B+ 树是对 B 树的一个小升级。大部分数据库的索引都是基于 B+ 树存储的。MySQL 的 MyISAM 和 InnoDB 引擎的索引都是基于 B+ 树存储。
3、在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。InnoDB的数据文件本身就是索引文件。InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。
4、事实上，在MySQL数据库中，诸多存储引擎使用的是B+树，即便其名字看上去是BTREE 。
5、在MySQL中，建立一个索引并不一定就有一个B+树。这取决于表的存储引擎和索引类型。
6、MongoDB索引使用B树数据结构（确切的说是B-Tree，MySQL是B+Tree）MongoDB的索引可以分为：单字段索引、复合索引以及地理空间索引等。