㈠ mysql之字符串字段添加索引
字符串创建索引方式：
1、直接创建完整索引，比较占用空间。
2、创建前缀索引，节省空间，但会增加查询扫描次数，并且不能使用覆盖索引。
3、倒序存储，在创建前缀索引，用于绕过字符串本身前缀的却分度不够的问题。
4、创建hash字段索引，查询性能稳定，有额外的存储和计算消耗。
倒序存储和hash字段索引都不支持范围查询。倒序存储的字段上创建的所有是按照倒序字符串的方式排序的。hash字段的方式也只能支持等值查询。
mysql> alter table SUser add index index1(email); :包含了每个记录的整个字符串
或
mysql> alter table SUser add index index2(email(6)); :-对于每个记录只取前6个字节
全字段索引操作流程
使用的是 index1（即 email 整个字符串的索引结构），执行顺序是这样的：
1、从 index1 索引树找到满足索引值是’ [email protected] ’的这条记录，取得 ID2 的值；
2、到主键上查到主键值是 ID2 的行，判断 email 的值是正确的，将这行记录加入结果集；
3、取 index1 索引树上刚刚查到的位置的下闭宴一条记录，发现已经不满足 email=' [email protected] ’的条件了，循环结束。
前缀字段索引操作流程
如果使用的是 index2（即 email(6) 索引结构），执行顺序是这样的：
1、从 index2 索引树找到满足索引值是’zhangs’的记录，找到的第一侍燃个是 ID1；
2、到主键上查到主键值是 ID1 的行，判断出 email 的值不是’ [email protected] ’，这行记录丢弃；
3、取 index2 上刚刚查到的位置的下一条记录，发现仍然是’zhangs’，取出 ID2，再到 ID 索引上取整行然后判断，这次值对了，将这行记录加入结果集；
4、重复上一步，直到在 idxe2 上取到的值不是’zhangs’时，循环结束。
倒序查询和hash字段的区别
它们的区别，主要体现在以下三个方面：
1、从占用的额外空间来看，倒序存储方式在主键索引上，不会消耗额外的存储空间，而 hash 字段方法需要增加一个字段。当然，倒序存储方式使用 4 个字节的前缀长度应该是不够的，如果再长一点，这个消耗跟额外这个 hash 字段也差不多抵消了。
2、在 CPU 消耗方面，倒序方式每次写和读的时候，都需要额外调用一次 reverse 函数，而 hash 字段的方式需要额外调用一次 crc32() 函数。如果只从这两个函数的计算复杂度来看的话，reverse 函数额外消耗的 CPU 资源会更小些。
3、从查询效率上看，使用 hash 字段方式的查询性能相对更稳定一些。因为 crc32 算出来的值虽然有冲突的概率，但是概率非常小，可以认为每次查询的平轿谈银均扫描行数接近 1。而倒序存储方式毕竟还是用的前缀索引的方式，也就是说还是会增加扫描行数。
㈡ mysql 多大数据量适合建索引
mysql
1、表的主键、外键必须有索引；
2、数据量超过300的表应该有索引；
3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；
4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；
5、索引应该建在选择性高的字段上；
6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；
7、频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；
8、删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；
㈢ mysql 数据量大 加了索引 聚类查询还是慢
可以根据条件去添加索引，
一、
所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。总索引长度为256字节。
mysim和innodb存储引擎的表默认创建索引都是btree索引，目前mysql还不支持函数索引，但支持前缘索引，对字段前N个字符创建索引
二、mysql创建索引语法
Create [unioun|fulltext|spatial] index indexname[using indextype] on tablename( tablenamecol)
index_col_name:
col_name[ (length)][asc |desc]
如果你创建索引时搞错了，需要修改mysql索引我们可以用alert来修改索引，语法与create index创建索引差不多，我们就不说了，可以查看相关手册。
下面我们来看一个关于mysql创建索引实例教程。
mysql>create index cityname on city(city(2));
Query Ok,600 rows affected (0.26 sec)
Records :600 Duplicates:0 Warings 0:
我们现在来以city为条件进行查询，如下面。
->explain select * from city where city ='www.111cn.net' G
id:1
......
possible_keys:cityname
key:cityname
好了，现在我们来看看mysql删除索引等实例
Drop indexname on tablename
实例，我现在要删除刚才创建city索引
>drop index cityname on city;
Query ok, .....
不过通常对百万级数据的查询或者其他操作，都改换其他的大型的数据库了