mysql查看主键索引（mysql主键索引支持哪些数据类型）

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MySQL官方对索引的定义：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。

1、唯一索引

指索引列的值必须唯一，但允许有空值（NULL可以出现多次）。

2、单值索引

3、复合索引

即一个索引包含多个列。

创建索引：

删除索引：

数组？：

数组在查找方面效率很高，根据角标查询数据，时间复杂度为O(1)，但如果发生了插入和删除，整个数组的角标都会变化，时间复杂度为O(n)，效率很低。

哈希表？：

哈希表是由键值对组成的，其增删改查的时间复杂度都是O(1)。

二叉树？：

就增删改查操作来说，哈希比树的操作更快，但二叉树有排序操作。

但是，普通二叉树是静态的，导致其并不稳定，各个节点添加后就无法修改优化，也就是说，可能会有下面的情况出现：

平衡二叉树（AVL）？：

相比于普通二叉树，平衡二叉树会通过自旋来实现动态变化，是自身的结构稳定了下来。

到了平衡二叉树这里，各个操作的时间复杂度都已经相对稳定，且时间复杂度均为O(log(n))。

B树？：

二叉树中，每个节点仅能有一个数据，B树中可以有两个（三叉树）。

相比于二叉树，少了一次IO操作，提高了查询效率。

B+树（√）：

这是B树的检索原理：

在B树中，每个磁盘块中键值和数据存储在一起。

优势：① 提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。

劣势：① 索引提升了查询速度，但也降低了更新表的速度，如INSERT、UPDATE、DELETE。因为更新表时，不仅要保存数据，还要保存索引文件中每次更新添加了索引列的字段，调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。

MySQL的查询处理，也就是使用EXPLAIN关键字模拟优化器执行SQL查询语句，从而得知MySQL是如何处理你的SQL语句的，由此来分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。

执行EXPLAIN所获得的信息：

注：由于Mysql5.⁵⁄₅.⁷⁄₈.0底层做了不同优化，不同版本下性能表现不同。

最简单的select查询，查询中不包含子查询或UNION

查询中若包含复杂的子部分，则最外层被标记为PRIMARY，在select或where中的子部分为SUBQUERY

从UNION表获取结果的select就是UNION RESULT

还有DEPENDENT SUBQUERY和UNCACHEABLE SUBQUERY，但不常用。

显示查询使用了何种类型，从好到差依次是：

system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

注：一般来说，需要保证查询至少要达到range级别，最好能达到ref

表示可能应用在这张表中的索引，可能是一个或多个，只要查询涉及到的字段存在索引，该索引就会被列出，但不一定被实际使用。

1、Using where

2、Using filesort（）

说明MySQL会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取，MySQL中无法利用索引完成的排序称为“文件排序”。

创建索引后：

建立了的deptid和name的索引后，该排序就会使用索引，大幅提升效率。

相比于上面的order by操作，group by操作要在where查询后对其进行分组操作再产生一张新表作为结果，也就是说，where查询的数据被形成了一张中间的临时表用于下面的操作，既然如此，就会发生Using temporary。

如果没有出现using where，则表示索引是用来读取数据而非执行查找动作。