各位老铁们好，相信很多人对mysql索引优化和查询优化都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于mysql索引优化和查询优化以及mysql四种索引类型的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
一、mysql的分区表和索引对查询性能优化有何区别
1、分区表：可以想象为磁盘的多个分区一样，可以减少全盘扫描的可能。直接定位到某个分区表上
2、类似要在电脑上找文件，直接到c盘，防止在D
3、F盘扫描一样，从而减少io压力，提升性能。在查询上分区表表现还不是十分突出，但是删除，作数据迁移的时候就很明显了。
4、索引：索引在查询上可以快速定位符合要求的纪录，查询通过索引，也可以防止全表扫描，类似直接定位excel里面的行号一样。但是索引维护对insert
5、简单点理解2者区别，从数据库角度来看，分区表更侧向于片状范围划定，索引更趋向于线性定位
二、mysql查询优化器应该怎么使用
在开始演示之前，我们先介绍下两个概念。
概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。
查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。
比如表t1有100行记录，其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个，也可以是1个，当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少，就是这个列的可选择基数。
那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。
这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。
HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。
比如：表t1经过大量的频繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已经很不准确了，这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢？
如果f1的值刚好频繁更新的值为30，并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等，那么对这两条语句来说，可能不准确的就是B了。
这里顺带说下，MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查阅手册。
那回到正题上，MySQL 8.0带来了几个HINT，我今天就举个index_merge的例子。
表t1实际上在rank1,rank2,rank3三列上分别有一个二级索引。
显然，没有用到任何索引，扫描的行数为32034，cost为3243.65。
我们加上hint给相同的查询，再次看看查询计划。
这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103，cost为441.09，明显比之前的快了好几倍。
对比下以上两个，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。
总结下，就是说表的cardinality值影响这张的查询计划，如果这个值没有正常更新的话，就需要手工加HINT了。相信MySQL未来的版本会带来更多的HINT。
三、mysql数据库有100万+数据,查询起来很慢了,如何优化
你好，你可以根据条件去添加索引，例如：
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
Create[unioun|fulltext|spatial]indexindexname[usingindextype]ontablename(tablenamecol)
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createindex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>createindexcitynameoncity(city(2));
QueryOk,600rowsaffected(0.26sec)
Records:600Duplicates:0Warings0:
我们现在来以city为条件进行查询，如下面。
->explainselect*fromcitywherecity='www.111cn.net'G
好了，现在我们来看看mysql删除索引等实例
实例，我现在要删除刚才创建city索引
Queryok,.....
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，希望能帮到你，望采纳。
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，希望能帮到你，望采纳。
四、什么是索引及MySQL索引原理和慢查询优化
1、索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。如果没有索引，那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的，如果我想找到m开头的单词呢？或者ze开头的单词呢？是不是觉得如果没有索引，这个事情根本无法完成？
2、除了词典，生活中随处可见索引的例子，如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是一样的，通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。
3、数据库也是一样，但显然要复杂许多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？我们回想字典的例子，能不能把数据分成段，然后分段查询呢？最简单的如果1000条数据，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段……这样查第250条数据，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的无效数据。但如果是1千万的记录呢，分成几段比较好？稍有算法基础的同学会想到搜索树，其平均复杂度是lgN，具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题，复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的，数据库实现比较复杂，数据保存在磁盘上，而为了提高性能，每次又可以把部分数据读入内存来计算，因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右，所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。
4、前面讲了生活中索引的例子，索引的基本原理，数据库的复杂性，又讲了操作系统的相关知识，目的就是让大家了解，任何一种数据结构都不是凭空产生的，一定会有它的背景和使用场景，我们现在总结一下，我们需要这种数据结构能够做些什么，其实很简单，那就是：每次查找数据时把磁盘IO次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级。那么我们就想到如果一个高度可控的多路搜索树是否能满足需求呢？就这样，b+树应运而生。
五、索引有什么优缺点
2、创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性;
4、在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。
2、当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度。
索引最早出现于西方，主要是中世纪欧洲宗教著作的索引。18世纪以后西方开始有主题索引，至19世纪末，内容分析索引被广泛使用。中国的索引出现较晚。一般认为，明末傅山所编的《两汉书姓名韵》是现存最早的人名索引。清代乾嘉时期，章学诚曾力倡编纂群书综合索引。
20世纪20年代，随着西方索引理论与编制技术的传入，中国现代意义上的索引编制与研究才蓬勃展开。1930年钱亚新发表《索引和索引法》，1932年洪业发表《引得说》，标志着具有中国特色的现代索引理论、技术已迅速发展起来。
20世纪50年代，计算机技术被运用于索引编制。此后，机编索引的大量出现，使索引编制理论、技术、索引载体形式发生了深刻变革。
SQL标准中没有涉及索引，但商用关系数据库管理系统一般都支持索引机制，只是不同的关系数据库管理系统支持的索引类型不尽相同。
索引已经成为关系数据库非常重要的部分。它们被用作包含所关心数据的表指针。通过一个索引，能从表中直接找到一个特定的记录，而不必连续顺序扫描这个表，一次一个地去查找。对于大的表，索引是必要的。没有索引，要想得到一个结果要等好几个小时、好几天，而不是几秒钟。
文章到此结束，如果本次分享的mysql索引优化和查询优化和mysql四种索引类型的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！
