文档介绍：MYSQL学索引与视图索引索引索引概述索引是一个单独的、物理的数据库结构该结构中包括表中的一列或若干列的值以及相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针的集合索引依赖于数据库的表,作为表的一个组成部分一旦创建后,由数据库系统自身进行维护存放于索引页面中个表的存储是由两部分组成的,一部分用来存放表 的数据页面,另一部分存放索引页面设计原则为了使索引的使用效率更高,在创建索引的时候必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引最适合建立索引的列,是出现在where子句中的列,而非select关键字后面的列考虑某列中值的分布。索引的列的基数越大,索引的效果越好使用短索引不要过度索引最左前缀匹配原则存储类型B-Tree索引B+Tree:每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的范围遍历。存放于索引页面中B-Tree通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同,很适合查找范围数据。存储类型哈希索引哈希索引就是采用一定的哈希算法,把键值换算成新的哈希值,检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找,只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置,速度非常快B+树索引和哈希索引的明显区别Hash索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询Hash索引无法被用来避免数据的排序操作Hash索引不能利用部分索引键查询Hash索引在任何时候都不能避免表扫描Hash索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高存储类型索引失效Where子句的查询条件中有!=Where子句使用了mysql函数时,索引无效在使用like进行匹配查询,有左通配符%时,索引无效使用or语句来连接条件当索引列有大量重复时,sql查询可能不会去利用索引存储类型视图什么是视图视图是由查询结果形成的一张虚拟表。什么时候要用到视图如果某个查询结果出现的非常频繁,也就是,要经常拿这个查询结果来做子查询视图视图的作用简化查询语句可以进行权限控制大数据分表时可以用到视图