mysql数据库删除记录重建索引吗？

一、mysql数据库删除记录重建索引吗？

会重建索引的，如果你删除的数据恰巧有索引指向它，索引就会重建

二、mysql数据量大于多少条创建索引？

这个看你的应用查询数据量的大小，查询值越多，数据库压力越大，还要看你负载均衡和建立索引，看你的并发量，即同一瞬间操作数据库的次数

三、mysql重建表和索引的速度问题？

因为是记录url其字段值很长，在MySQL数据库里为长字段添加索引后查询速度是有可能变慢的。建议使用前缀索引试一试，看看能否改善。先删除原有的索引，在重新添加前缀索引，例如：

alter table tblName drop index old_indexName;alter table tblName add index new_indexName(col_url(50))

;上述语句只对col_url字段的前50个字符设置索引，这样检索的速度会有所提高，您可以尝试50以外的数字看看实用效果，选择一个恰当的数字。

四、mysql索引数据结构区别？

全文索引、聚集索引、哈希索引、b+树索引等 B+树的简单定义：B+树是为磁盘或其他存储设备设计的一种平衡查找树。B+树中所有记录都是按键值大小顺序存放在叶子节点上，各叶子节点通过指针进行连接。

哈希索引(Hash indexes)采用哈希表来对键值进行查找，时间复杂度为O(1)。

使用哈希索引时对于键值的等值查询是非常快的，但是其他类型的查询如范围查询、模糊查询、排序等是不能使用哈希索引的。

这是哈希索引使用比较少的主要原因。

聚集索引（Clustered Index）又称聚簇索引，其叶子节点存放记录。 每个InnoDB 表有一个特定的索引叫做聚集索引,存储行的数据。

如果你的表定义了主键那么主键就是聚集索引，如果没有定义主键,MySQL 会选择第一个非空唯一索引列作为聚集索引，如果表中也没有唯一索引,InnoDB会生成一个类似RowId的隐藏的聚集索引。 全文索引查找条件使用 MATCH AGAINST。 全文索引(Full-text search indexes)使用倒排索引(inverted index)实现。

倒排索引会记录文本中的每个关键字出现在文档中的位置。

五、mysql添加索引mysql如何创建索引？

在MySQL中，创建索引的方法有两种：使用命令行工具或者使用MySQL图形化工具。以下是两种方法的详细步骤：

方法一：使用命令行工具

1. 登录到MySQL服务器。在命令行中输入以下命令：

```css

mysql -u 用户名 -p

```

其中，用户名是您的MySQL用户名。执行此命令后，系统将提示您输入密码。

2. 选择要创建索引的数据库。使用以下命令选择要创建索引的数据库：

```perl

use 数据库名;

```

其中，数据库名是您要创建索引的数据库名称。

3. 创建索引。使用以下命令创建索引：

```sql

ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名 (列名);

```

其中，表名是要添加索引的表名称，索引名是您为索引指定的名称，列名是要添加索引的列名称。

例如，如果您要在名为"users"的表的"email"列上创建一个名为"idx_email"的索引，可以使用以下命令：

```sql

ALTER TABLE users ADD INDEX idx_email (email);

```

方法二：使用MySQL图形化工具

1. 启动MySQL图形化工具（如phpMyAdmin或MySQL Workbench）。

2. 连接到您的MySQL服务器。输入服务器地址、用户名和密码。

3. 选择要创建索引的数据库和表。在图形化工具中，您可以通过单击数据库名称来选择它，然后选择您要创建索引的表。

4. 创建索引。在工具栏或右键菜单中，选择"Alter Table"（更改表）选项。在弹出的对话框中，选择要添加索引的列，并设置索引名称和其他选项。单击"Apply"（应用）按钮以创建索引。

5. 等待图形化工具完成操作。在操作完成后，您可以验证索引是否成功创建。您可以通过执行以下查询来检查是否已成功创建索引：

```sql

SHOW INDEX FROM 表名;

```

其中，表名是您要检查索引的表名称。

六、mysql数据量大怎么处理？

可以将历史数据迁移出来，另外放一个库，作为历史库

七、重建索引原理？

对于clustering_factor来说，它是用来比较索引的顺序程度与表的杂乱排序程度的一个度量。

Oracle在计算某个clustering_factor时，会对每个索引键值查找对应到表的数据，在查找的过程中，会跟踪从一个表的数据块跳转到另外一个数据块的次数（当然，它不可能真的这么做，源代码里只是简单的扫描索引，从而获得ROWID，然后从这些ROWID获得表的数据块的地址）。

每一次跳转时，有个计数器就会增加，最终该计数器的值就是clustering_factor。

八、mysql大数据索引

MySQL大数据索引是建立在MySQL数据库管理系统上的重要概念之一，它在处理大量数据时起着至关重要的作用。索引是一种数据结构，能够快速定位到数据库表中特定行的位置，提高检索速度，提升数据库性能。

索引的作用和优势

在处理大数据量时，如何快速准确地检索数据是数据库管理系统的关键挑战之一。而索引的作用就是为了解决这一挑战。通过在指定列上创建索引，数据库系统可以快速定位到所需数据，避免全表扫描，大大缩短了检索时间。

索引的优势不仅在于提升检索速度，还可以加快排序操作、减少硬盘I/O开销、提高数据库的并发性能等方面。因此，合理地设计索引对于处理大数据至关重要。

MySQL中的索引类型

MySQL中常见的索引类型包括主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引等。其中，主键索引用于唯一标识表中的每一行数据，唯一索引则要求索引列的值唯一，普通索引是最基本的索引类型，全文索引则适用于全文搜索。

索引的实现原理

索引的实现原理可以简单描述为使用数据结构（如B树、哈希表等）在索引列上创建索引，通过树结构或哈希算法快速定位到目标数据，从而提高检索效率。不同类型的索引实现原理有所差异，但核心思想是相似的。

优化大数据索引的策略

• 合理选择索引列，避免过多或不必要的索引
• 定期维护索引，包括重新构建索引、优化查询语句等
• 避免在索引列上进行大量更新操作，可能导致索引失效
• 使用覆盖索引减少IO开销，提高查询效率
• 结合数据库引擎特性，选择合适的索引类型

结语

在处理大数据时，合理设计和优化索引对于数据库性能至关重要。只有在深入了解索引的作用、类型以及优化策略的基础上，才能充分发挥索引的作用，提升数据库的性能表现。

九、mysql数据库中怎么创建索引？

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 MySQL 5.6 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 MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown)，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 force index 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。

十、mysql索引3层可以有多少数据？

事实上，无法通过索引层数来准确计算Mysql数据库中可以存储多少数据。这是因为Mysql中的索引不仅仅依赖于索引层数，还跟每个索引节点的大小、存储引擎的类型、数据类型的不同等因素相关。

一般来说，当在Mysql数据库使用索引时，所支持的数据量将会因数据库设计、硬件以及访问模式等多个方面而有所不同。对于同一个表，如果没有优化过，可能需要更多的索引，或不同类型的索引，以达到最好的性能效果。因此，建议在设计Mysql表时，需要根据实际的情况来选择适当的索引类型和数量，以满足应用程序的需求和性能标准。

如果您需要计算Mysql数据库存储容量，请注意考虑其他因素，例如表大小、列类型、行大小、数据库选项等，以更好地评估Mysql中可存储的数据量。