mybatis中怎么使用数据库中的索引？

一、mybatis中怎么使用数据库中的索引？

第二次回答： 问题补充：能不能具体点，新建一个索引就可以了吗 基本上可以这么说，不过你也可以修改索引。 记住： 索引其实关键目的是为了加快检索速度而建立的，所以，怎么用索引是数据库系统本身的事情，作为数据库设计或使用者，设计并创建

二、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。

三、如何查询数据库或者表中的索引？

各个数据库查询索引的方式都有所不同，有些数据库连接工具也可以直接查看表索引。在MySQL中，你可以使用一下语法查看表中的索引状态；show index from 表名;

四、assess数据库中索引的意思是什么？

assess数据库中索引的意思:

在access关系数据库中，索引是关系数据库中的一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识，这些值的数据页的逻辑指针清单。

索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。

索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序。

五、数据库中建立索引的目的是为了谁？

在数据库物理设计阶段，为数据表创建索引的目的是：提高查询的检索能力、提高查询效率。索引是对数据表中一个或多个列的值进行排序的一种结构，建立索引可以极大地提高在数据库中获取所需信息的速度，同时还能提高服务器处理相关搜索请求的效率。

六、如何查询Oracle数据库中已经创建的索引？

oracle对于数据库中的表信息，存储在系统表中。查询已创建好的表索引，可通过相应的sql语句到相应的表中进行快捷的查询：

1. 根据表名，查询一张表的索引select * from user_indexes where table_name=upper('表名');

2. 根据索引号，查询表索引字段select * from user_ind_columns where index_name=('索引名');

3.根据索引名，查询创建索引的语句select dbms_metadata.get_ddl('INDEX','索引名', ['用户名']) from dual ; --['用户名']可省，默认为登录用户PS：dbms_metadata.get_ddl还可以得到建表语句，如：SELECT DBMS_METADATA.GET_DDL('TABLE','表名', ['用户名']) FROM DUAL ; //取单个表的建表语句，['用户名']可不输入，默认为登录用户SELECT DBMS_METADATA.GET_DDL('TABLE',u.table_name) FROM USER_TABLES u; //取用户下所有表的建表语句当然，也可以用pl/sql developer工具来查看相关的表的各种信息。

七、数据库的索引有几种？

数据库的索引通常有以下几种类型：

1. 主键索引（Primary Key Index）：用于唯一标识表中的每一行数据，主键索引可以确保表中每一行数据的唯一性。

2. 唯一索引（Unique Index）：与主键索引类似，但是允许为空值。唯一索引可以确保列中每个值的唯一性。

3. 聚集索引（Clustered Index）：根据表中某个列的顺序存储数据，可以提高查询该列时的效率。

4. 非聚集索引（Non-Clustered Index）：对表中某个或多个列创建一个独立的数据结构，可以提高查询不同列时的效率。

5. 全文本索引（Full-Text Index）：针对文本类型的数据进行全文搜索时使用，提高搜索效率。

以上是常见的几种数据库索引类型，不同类型的索引适合不同场景和需求。在实际应用过程中需要根据具体情况选择合适的类型和方案。

八、数据库索引怎么用？

数据库索引是一种用于提高数据库查询性能的数据结构。它能够快速定位和访问数据库表中的特定数据，减少了查询的时间复杂度。

以下是使用数据库索引的一般步骤：

1. **选择适当的字段**：根据查询的需求，选择经常用于查询的字段作为索引字段。通常选择经常被用作条件判断、排序和连接的字段。较大的表可能需要多个索引。

2. **创建索引**：在所选的字段上创建索引。在大多数数据库中，可以使用 CREATE INDEX 语句或通过管理工具创建索引。

3. **考虑索引类型**：不同的数据库支持不同类型的索引，如B-tree索引、哈希索引、全文索引等。根据数据的特性和查询需求选择合适的索引类型。

4. **维护索引**：索引需要实时保持与底层数据的一致性。当对表进行插入、更新、删除操作时，数据库会自动更新索引。但是，过多的索引可能会影响性能，因此需要权衡索引的数量和效率。

5. **查询优化**：数据库会根据查询条件和索引的存在自动选择使用索引还是全表扫描。然而，为了进一步优化查询，可以手动编写查询语句，明确指定使用的索引。

需要注意以下几点：

- 虽然索引可以加速查询，但索引本身也需要额外的存储空间。因此，需要权衡索引的数量和存储成本。

- 索引适用于频繁执行读取操作的表，对于很少执行查询的表可能不需要索引。

- 索引在插入、更新和删除数据时会带来额外的开销，因为索引需要保持与底层数据的一致性。

总之，合理使用数据库索引可以显著提高数据库查询的性能，但需要根据具体情况进行设计和优化。建议在设计数据库和查询时，结合实际需求和性能指标，慎重选择和使用索引。在处理大型数据库或复杂查询时，可能需要进一步的性能调优和测试。

九、什么是数据库索引？

数据库索引是一种数据结构，用于快速查找和检索数据库中的记录。它通过对表中的特定列或一组列创建排序的指针，从而显著提高查询速度。

索引充当捷径，允许数据库快速定位数据，无需扫描整个表，从而节省时间和资源。

十、数据库表中的时间字段是否可以建立索引？

可以建立索引的；至于建立聚集索引或者是非聚集索引，那要看你这个时间字段的具体情况以及使用或变更频繁程度。

一般来说，适合建立聚集索引的要求：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规则。

先说说一个误区：有人认为：只要建立索引就能显著提高查询速度。这个想法是很错误的。建立非聚集索引，确实，一般情况下可以提高速度，但是一般并不会达到你想要的速度。只有在适当的列建立适当的（聚集）索引，才能达到满意的效果。

下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。

动作描述 使用聚集索引 使用非聚集索引

列经常被分组排序 应 应

返回某范围内的数据 应 不应

一个或极少不同值 不应 不应

小数目的不同值 应 不应

大数目的不同值 不应 应

频繁更新的列 不应 应

外键列 应 应

主键列 应 应

频繁修改索引列 不应 应

别的就要看你的理解了。