7、數(shù)據(jù)類型

• 整數(shù)類型：BIT、BOOL、TINY INT、SMALL INT、MEDIUM INT、 INT、 BIG INT
• 浮點數(shù)類型：FLOAT、DOUBLE、DECIMAL
• 字符串類型：CHAR、VARCHAR、TINY TEXT、TEXT、MEDIUM TEXT、LONGTEXT、TINY BLOB、BLOB、MEDIUM BLOB、LONG BLOB
• 日期類型：Date、DateTime、TimeStamp、Time、Year
• 其他數(shù)據(jù)類型：BINARY、VARBINARY、ENUM、SET、Geometry、Point、MultiPoint、LineString、MultiLineString、Polygon、GeometryCollection等

8、字符串(char,varchar,_text)

• char類型存儲的字符串末尾不能有空格，varchar不限于此。
• char(n) 固定長度，char(4)不管是存入幾個字符，都將占用4個字節(jié)
• varchar是存入的實際字符數(shù)+1個字節(jié)（n<=255）或2個字節(jié)(n>255)
• char類型的字符串檢索速度要比varchar類型的快
• text類型不能有默認值，索引不起作用
• BLOB 保存二進制數(shù)據(jù)，TEXT 保存字符數(shù)據(jù)。

9、索引

幫助MySQL高效獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結構
目的:提高查詢效率
索引本身一般以索引文件的形式存儲在磁盤上

# 創(chuàng)建索引
CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length)); 

# 修改表結構創(chuàng)建索引
ALTER table tableName ADD INDEX indexName(columnName)

# 唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length)); 
## 有四種方式來添加數(shù)據(jù)表的索引：

ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_list): 該語句添加一個主鍵，這意味著索引值必須是唯一的，且不能為NULL。
ALTER TABLE tbl_name ADD UNIQUE index_name (column_list): 這條語句創(chuàng)建索引的值必須是唯一的（除了NULL外，NULL可能會出現(xiàn)多次）。
ALTER TABLE tbl_name ADD INDEX index_name (column_list): 添加普通索引，索引值可出現(xiàn)多次。
ALTER TABLE tbl_name ADD FULLTEXT index_name (column_list):該語句指定了索引為 FULLTEXT ，用于全文索引。

# 刪除索引
DROP INDEX [indexName] ON mytable; 
mysql> ALTER TABLE testalter_tbl DROP PRIMARY KEY;

10、索引結構

索引是在存儲引擎中實現(xiàn)的，InnoDB默認為B+Tree樹
主鍵索引：InnoDB的數(shù)據(jù)文件本身就是主鍵索引文件，被稱為“聚簇索引”，一個表只能有一個聚簇索引。

輔助索引：非主鍵索引接口的葉子節(jié)點存儲的是主鍵值

hash索引：底層是hash表，是一種key-value的存儲結構，無序，查詢時造成全表掃描；不支持最左匹配原則，大量鍵值重復時，造成hash碰撞，索引效率低

full-text全文索引:用于全文索引，替代效率較低的LIKE模糊匹配操作。

R-tree空間索引:用于地理空間數(shù)據(jù)類型

B樹與B+樹

B樹的每個節(jié)點都存儲數(shù)據(jù)，而B+樹只有葉子節(jié)點才存儲數(shù)據(jù)，所以查找相同數(shù)據(jù)量的情況下，B樹的高度更高，IO更頻繁。
同時，MySQL底層對B+樹進行進一步優(yōu)化：在葉子節(jié)點中是雙向鏈表，且在鏈表的頭結點和尾節(jié)點也是循環(huán)指向的。

回表操作：
在輔助索引上檢索name，到達其葉子節(jié)點獲取對應的主鍵；
使用主鍵在主索引上再進行對應的檢索操作
后續(xù)文章會有專文詳解B樹、B+Tree和B-Tree樹

11、索引使用條件

需要索引時：

• 主鍵自動建立唯一索引
• 頻繁作為查詢條件的字段
• 查詢中與其他表關聯(lián)的字段，外鍵關系建立索引
• 單鍵/組合索引的選擇問題，高并發(fā)下傾向創(chuàng)建組合索引
• 查詢中排序的字段，排序字段通過索引訪問大幅提高排序速度
• 查詢中統(tǒng)計或分組字段

不需要索引情況時：

• 表記錄太少
• 經(jīng)常增刪改的表
• 數(shù)據(jù)重復且分布均勻的表字段，只應該為最經(jīng)常查詢和最經(jīng)常排序的數(shù)據(jù)列建立索引（如果某個數(shù)據(jù)類包含太多的重復數(shù)據(jù)，建立索引沒有太大意義）
• 頻繁更新的字段不適合創(chuàng)建索引（會加重IO負擔）
• where條件里用不到的字段不創(chuàng)建索引

**高效索引--覆蓋索引
查詢列要被所建的索引覆蓋，不需要進行回表操作。   
** 索引的最左匹配原則成因：
最左優(yōu)先，以最左邊的為起點任何連續(xù)的索引都能匹配上。同時遇到范圍查詢(>、<、between、like)就會停止匹配。
**索引是建立的越多越好嗎？
數(shù)據(jù)量小的表不需要建立索引，增加索引會產(chǎn)生額外的開銷
數(shù)據(jù)變更需要維護索引，更多的索引需要占用更多的資源
更多索引需要更多的空間   
**為什么要使用索引？   
避免全表掃描，提升檢索效率
**什么樣的信息能成為索引？   
主鍵、唯一鍵和普通鍵   
**索引的數(shù)據(jù)結構？   
二叉查找樹建立二分查找
B-樹、B+樹、Hash結構
**密集索引和稀疏索引和區(qū)別？   
密集索引每個搜索碼都對應一個索引項
稀疏索引只為部分搜索碼建立索引項

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