mysql创建表添加索引后查询效率高吗？

老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于mysql创建表添加索引后查询效率高吗？和mysql加了索引但是不起作用的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享mysql创建表添加索引后查询效率高吗？以及mysql加了索引但是不起作用的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

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1、使用子查询嵌套：通过先找出符合条件的主键，然后用这些主键进行精确查询，避免了回表。这种方法将时间缩短至0.05秒，提升了查询性能3倍。内连接关联查询：将子查询结果与原表关联，同样达到避免回表的效果，查询性能与子查询相当。

2、方二：使用`INNER JOIN`关联查询，将子查询结果视为临时表进行关联，达到相同性能效果。此方操作直观，但在实际应用中可能遇到额外的复杂性。推荐方三：实现分页游标，避免深分页带来的性能问题。通过将查询条件与结果相互关联，每次查询都如同处理第一页数据，从而大幅提升查询效率至0秒。

3、方一：从业务形态角度优化，借鉴搜索引擎的做法，限制查询页数。这是因为页数越大，内容的相关性越低，对业务价值不高。MySQL可借鉴此方法限制分页查询范围。方二：通过优化SQL语句提高查询效率。包括查看计划、分析访问类型和Extra信息，重点关注顺序、explain type和Extra字段。

1、第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性。

2、索引是MySQL表中非常重要的功能之一，它可以提高查询效率和数据库性能。合理创建和使用两张表的索引可以减少查询时间和资源消耗，并提高MySQL服务器的稳定性和可靠性。为了获得最佳的查询结果，我们应该根据实际的查询需求，为每个表创建不同的索引，并遵循MySQL最佳实践的准则。

3、Spatial 索引 Spatial 索引是一种支持空间数据查询的索引类型，允许在空间字段中查询包括点、线、面等复杂对象，并且支持复杂距离计算等算法。索引的注意事项在使用索引时，需要注意以下几点：索引并不是越多越好，适当的索引才是最好的策略。

4、索引的重要性：索引通过快速定位技术，大幅提高数据量大、多表查询的效率。如在三个表ttt3中，每个表都有大量数据且无索引，查找匹配值的查询将非常缓慢。而创建索引后，如在t1上逐行查找，利用t2和t3的索引快速定位匹配行，查询速度将大大提高。

5、创建索引遵循规则：确保唯一性，选择性高，经常使用的列，组合索引的最左原则，使用ORDER BY，GROUP BY和DISTINCT的列，以及JOIN字段。最佳实践包括使用前缀索引，覆盖索引，保持索引数量适当，实现索引下推，索引使用情况。

6、主键索引：对一个表的主键字段创建的索引。ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY（column_name）；为表创建多个索引在MySQL中，可以为表创建多个索引。下面以普通索引和唯一索引为例，介绍如何为表创建多个索引。

IN 命令可以帮助我们优化 MySQL 数据库中的索引，提高查询效率，从而提高性能和用户体验。如果我们能够正确地使用 IN 命令，并对索引进行优化，MySQL 的查询结果会更加迅速和准确。

索引是MySQL中最常用的查询优化方法之可以大幅度提高查询速度，因此我们可以考虑在需要进行“IN”操作的字段上创建索引。

索引可以大大提高查询速度。如果IN查询中的列上没有索引，MySQL需要扫描整个表来查找符合条件的记录；而如果有索引，查询时可以直接在索引中查找符合条件的记录，大大提高查询速度。因此，在使用IN查询时，需要合理使用索引。使用EXISTS替代IN查询 EXISTS是一种有效的替代IN查询的方法。

不过，你可以通过另一种方法优化索引，使得使用 in 操作符的查询效果得到提升。具体来说，你可以在表中增加一个虚拟列，这个虚拟列将作为索引使用，来存放 in 操作符的条件值。假设我们有一个表名叫做 employee，其包含了员工 ID、姓名和领域三个字段。

1、字段类型不匹配可能导致索引失效。表达式计算或使用内置函数的字段会失效索引。使用左模糊匹配或左右模糊匹配会导致索引失效，而使用右模糊匹配仍能利用索引。使用LIKE操作符时，如果条件以%开头，索引无法利用，需全表扫描。联合索引时，索引失效可能由于非最左字段使用。

2、数据库设计数据库的设计也是影响查询效率的一个重要原因。早期的MySQL设计往往会遵循单个表集中存储数据的思路，而现在的设计则更多地采用分库分表的方式，即将单个表拆分成多个表来存储数据。这种设计可以避免单张表中数据过多，而导致查询变慢的问题。

3、你所设置的fulltext索引再次没有用到，原因是like字句中开始部分为模糊匹配%时候用不了全文索引，这与fulltext存储机制有关。

4、计划中明明有使用到索引，为什么还是这么慢？计划中显示扫描行数为 644，为什么 slow log 中显示 100 多万行？a. 我们先看计划，选择的索引 “INDX_BIOM_ELOCK_TASK3（TASK_ID）”。

5、在服务器性能中，慢SQL的分析和定位是常见的挑战。以下是一些可能导致慢SQL的原因总结：无索引查询：如果查询条件字段未添加索引，会导致全表扫描，随着数据量的增加，查询时间会显著延长，特别是当数据量超过十万级时。

6、时间的快慢主要由索引决定，在索引都最优化的情况下才与数据量有关。视图不可能明显加快的查询速度，只是编程方便而已。

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