如何在mysql中对text字段加索引

mysql中给text字段创建索引有以下两种方法:

（前提是表引擎应该是MyISAM的）

1、建表时创建，语法为：

2、通过ALTER修改表结构，语法为：

使用方法：

SELECT note_text FROM tablename

WHERE Match(note_text) Against('rabbit')  //检索note_text字段中包含'rabbit'的行

1合理使用索引

索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。

索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：

在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。

在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by *** 作）的列上建立索引。

在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。

如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。

使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁 *** 作而 使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量 数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。

(1)在下面两条select语句中:

SELECT FROM table1 WHERE field1<=10000 AND field1>=0;

SELECT FROM table1 WHERE field1>=0 AND field1<=10000;

如果数据表中的数据field1都>=0,则第一条select语句要比第二条select语句效率高的多，因为第二条select语句的第一个条件耗费了大量的系统资源。

第一个原则：在where子句中应把最具限制性的条件放在最前面。

(2)在下面的select语句中:

SELECT FROM tab WHERE a=… AND b=… AND c=…;

若有索引index(a,b,c)，则where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。

第二个原则：where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。

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以下假设在field1上有唯一索引I1，在field2上有非唯一索引I2。

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(3) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1='sdf' 快

SELECT FROM tb WHERE field1='sdf' 慢[/cci]

因为后者在索引扫描后要多一步ROWID表访问。

(4) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>='sdf' 快

SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>'sdf' 慢

因为前者可以迅速定位索引。

(5) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE 'R%' 快

SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE '%R' 慢，

因为后者不使用索引。

(6) 使用函数如：

SELECT field3,field4 FROM tb WHERE upper(field2)='RMN'不使用索引。

如果一个表有两万条记录，建议不使用函数；如果一个表有五万条以上记录，严格禁止使用函数！两万条记录以下没有限制。

(7) 空值不在索引中存储，所以

SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 IS[NOT] NULL不使用索引。

(8) 不等式如

SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2!='TOM'不使用索引。

相似地，

SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 NOT IN('M','P')不使用索引。

(9) 多列索引，只有当查询中索引首列被用于条件时，索引才能被使用。

(10) MAX，MIN等函数，使用索引。

SELECT max(field2) FROM tb 所以，如果需要对字段取max，min，sum等，应该加索引。

一次只使用一个聚集函数，如：

SELECT “min”=min(field1), “max”=max(field1) FROM tb

不如：SELECT “min”=(SELECT min(field1) FROM tb) , “max”=(SELECT max(field1) FROM tb)

(11) 重复值过多的索引不会被查询优化器使用。而且因为建了索引，修改该字段值时还要修改索引，所以更新该字段的 *** 作比没有索引更慢。

(12) 索引值过大（如在一个char(40)的字段上建索引），会造成大量的I/O开销（甚至会超过表扫描的I/O开销）。因此，尽量使用整数索引。 Sp_estspace可以计算表和索引的开销。

(13) 对于多列索引，ORDER BY的顺序必须和索引的字段顺序一致。

(14) 在sybase中，如果ORDER BY的字段组成一个簇索引，那么无须做ORDER BY。记录的排列顺序是与簇索引一致的。

(15) 多表联结（具体查询方案需要通过测试得到）

where子句中限定条件尽量使用相关联的字段，且尽量把相关联的字段放在前面。

SELECT afield1,bfield2 FROM a,b WHERE afield3=bfield3

field3上没有索引的情况下:

对a作全表扫描，结果排序

对b作全表扫描，结果排序

结果合并。

对于很小的表或巨大的表比较合适。

field3上有索引

按照表联结的次序，b为驱动表，a为被驱动表

对b作全表扫描

对a作索引范围扫描

如果匹配，通过a的rowid访问

(16) 避免一对多的join。如：

SELECT tb1field3,tb1field4,tb2field2 FROM tb1,tb2 WHERE tb1field2=tb2field2 AND tb1field2=‘BU1032’ AND tb2field2= ‘aaa’

不如：

declare @a varchar(80)

SELECT @a=field2 FROM tb2 WHERE field2=‘aaa’

SELECT tb1field3,tb1field4,@a FROM tb1 WHERE field2= ‘aaa’

(16) 子查询

用exists/not exists代替in/not in *** 作

比较：

SELECT afield1 FROM a WHERE afield2 IN(SELECT bfield1 FROM b WHERE bfield2=100)

SELECT afield1 FROM a WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE afield2=bfield1 AND bfield2=100)

SELECT field1 FROM a WHERE field1 NOT IN( SELECT field2 FROM b)

SELECT field1 FROM a WHERE NOT EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE bfield2=afield1)

(17) 主、外键主要用于数据约束，sybase中创建主键时会自动创建索引，外键与索引无关，提高性能必须再建索引。

(18) char类型的字段不建索引比int类型的字段不建索引更糟糕。建索引后性能只稍差一点。

(19) 使用count()而不要使用count(column_name)，避免使用count(DISTINCT column_name)。

(20) 等号右边尽量不要使用字段名，如：

SELECT FROM tb WHERE field1 = field3

(21) 避免使用or条件，因为or不使用索引。

2避免使用order by和group by字句。

因为使用这两个子句会占用大量的临时空间(tempspace),如果一定要使用，可用视图、人工生成临时表的方法来代替。

如果必须使用，先检查memory、tempdb的大小。

测试证明，特别要避免一个查询里既使用join又使用group by，速度会非常慢！

3尽量少用子查询，特别是相关子查询。因为这样会导致效率下降。

一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。

4．消除对大型表行数据的顺序存取

在 嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。

比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询 10亿行数据。

避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。

例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个 表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。

还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。

下面的查询将强迫对orders表执行顺序 *** 作：

SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008

虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：

SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001

UNION

SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008

这样就能利用索引路径处理查询。

5．避免困难的正规表达式

MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”

即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。

另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3] >“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。

6．使用临时表加速查询

把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 *** 作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：

SELECT custname，rcvblesbalance，……other COLUMNS

FROM cust，rcvbles

WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id

AND rcvbllsbalance>0

AND custpostcode>“98000”

ORDER BY custname

如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：

SELECT custname，rcvblesbalance，……other COLUMNS

FROM cust，rcvbles

WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id

AND rcvbllsbalance>;0

ORDER BY custname

INTO TEMP cust_with_balance

然后以下面的方式在临时表中查询：

SELECT ＊ FROM cust_with_balance

WHERE postcode>“98000”

临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。

注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。

7．用排序来取代非顺序存取

非顺序磁盘存取是最慢的 *** 作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。

在计算机领域中，建立索引是一种常见的数据结构和算法，用于加快对数据的搜索和访问速度。索引可以将数据进行分类和排序，使得查询和检索变得更加高效和快速。

在搜索引擎中，建立索引是非常重要的，因为搜索引擎需要通过建立索引来将海量的网页内容进行分类和排序，以便快速地响应用户的查询请求。具体来说，搜索引擎会通过爬虫程序将网页内容抓取下来，并将其进行处理和分析，然后建立索引表，将不同的网页内容与关键词进行匹配，以便用户在搜索时可以更快速地找到相关的内容。

建立索引的好处主要有以下几点：

1 提高查询速度：通过建立索引，可以加速数据的查询和访问速度，提高搜索引擎的响应速度，减少用户等待时间。

2 优化搜索结果：通过索引的分类和排序功能，可以将相关的内容聚合在一起，使得搜索结果更加准确、全面和有用。

3 减少系统资源占用：通过建立索引，可以减少系统的负载和资源占用，提高系统的稳定性和可靠性。

总之，建立索引是提高数据访问效率和优化搜索结果的重要手段，可以为用户提供更好的搜索体验。

建立索引时索引可以有多个字段。

索引是一种单独的、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。索引针对表而建立，每个索引页面中的行都会含有逻辑指针，以便加速检索物理数据。

扩展资料：

索引优点：

1、大大加快数据的检索速度；

2、创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性；

3、加速表和表之间的连接；

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。

缺点：

1、索引需要占物理空间。

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。

打开Navicat

打开数据表所在的数据库，右击需要新增字段的数据库表，然后点击设计表

此时进入表设计界面

点击索引标签页，输入索引名称，如newindex

字段选择对话框中选择要索引的字段，如code字段，然后点击确定

选择索引类型，如unique

索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引，MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大，查询数据所花费的时间就越多。建立索引的 *** 作步骤如下：

1、首先我们打开一个要 *** 作的数据表，如下图所示，我们需要给name字段添加索引。

2、接下来我们就可以通过create index来添加索引了，如下图所示，on后面的内容别丢掉了。

3、然后我们展开表下面的索引文件夹，就可以看到创建的索引了。

4、接下来我们在创建索引的时候还可以在字段后面添加排序方式。

5、然后删除索引的时候用的是drop语句，如下图所示，和删除表类似。

6、最后执行drop语句以后，在索引文件夹下面就没有了索引。

进入查询窗口后，输入下面的语句：

CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)

这个语句建立了一个名为mycolumn_index的索引。你可以给一个索引起任何名字，但你应该在索引名中包含所索引的字段名，这对你将来弄清楚建立该索引的意图是有帮助的。

注意：

在本书中你执行任何SQL语句，都会收到如下的信息：

This command did not return data,and it did not return any rows

这说明该语句执行成功了。

索引mycolumn_index对表mytable的mycolumn字段进行。这是个非聚簇索引，也是个非唯一索引。（这是一个索引的缺省属性）

如果你需要改变一个索引的类型，你必须删除原来的索引并重建 一个。建立了一个索引后，你可以用下面的SQL语句删除它：

DROP INDEX mytablemycolumn_index

注意在DROP INDEX 语句中你要包含表的名字。在这个例子中，你删除的索引是mycolumn_index，它是表mytable的索引。

要建立一个聚簇索引，可以使用关键字CLUSTERED。）记住一个表只能有一个聚簇索引。（这里有一个如何对一个表建立聚簇索引的例子：

CREATE CLUSTERED INDEX mycolumn_clust_index ON mytable(mycolumn)

如果表中有重复的记录，当你试图用这个语句建立索引时，会出现错误。但是有重复记录的表也可以建立索引；你只要使用关键字ALLOW_DUP_ROW把这一点告诉SQL Sever即可：

CREATE CLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn)

WITH ALLOW_DUP_ROW

这个语句建立了一个允许重复记录的聚簇索引。你应该尽量避免在一个表中出现重复记录，但是，如果已经出现了，你可以使用这种方法。

要对一个表建立唯一索引，可以使用关键字UNIQUE。对聚簇索引和非聚簇索引都可以使用这个关键字。这里有一个例子：

CREATE UNIQUE COUSTERED INDEX myclumn_cindex ON mytable(mycolumn)

这是你将经常使用的索引建立语句。无论何时，只要可以，你应该尽量对一个对一个表建立唯一聚簇索引来增强查询 *** 作。

最后，要建立一个对多个字段的索引——复合索引——在索引建立语句中同时包含多个字段名。下面的例子对firstname和lastname两个字段建立索引：

CREATE INDEX name_index ON username(firstname,lastname)

这个例子对两个字段建立了单个索引。在一个复合索引中，你最多可以对16个字段进行索引。

用事务管理器建立索引

用事务管理器建立索引比用SQL语句容易的多。使用事务管理器，你可以看到已经建立的索引的列表，并可以通过图形界面选择索引选项。

使用事务管理器你可以用两种方式建立索引：使用Manage Tables窗口或使用Manage Indexes窗口。

要用Manage Tables 窗口建立一个新索引，单击按钮Advanced Options(它看起来象一个前面有一加号的表)。这样就打开了Advanced Options对话框。这个对话框有一部分标名为Primary Key（见图111）。

图11。1

要建立一个新索引，从下拉列表中选择你想对之建立索引的字段名。如果你想建立一个对多字段的索引，你可以选择多个字段名。你还可以选择索引是聚簇的还是非聚簇的。在保存表信息后，索引会自动被建立。在Manage Tables窗口中的字段名旁边，会出现一把钥匙。

你已经为你的表建立了“主索引”。主索引必须对不包含空值的字段建立。另外，主索引强制一个字段成为唯一值字段。

要建立没有这些限制的索引，你需要使用Manage Indexes窗口。从菜单中选择Manage|Indexes，打开Manage Indexes 窗口。在Manage Indexes 窗口中，你可以通过下拉框选择表和特定的索引。（见图112）。要建立一个新索引，从Index下拉框中选择New Index，然后就可以选择要对之建立索引的字段。单击按钮Add，把字段加人到索引中。

图11。2

你可以为你的索引选择许多不同的选项。例如，你可以选择该索引是聚簇的还是非聚簇的。你还可以指定该索引为唯一索引。设计好索引后，单击按钮Build，建立该索引。

注意：

唯一索引是指该字段不能有重复的值，而不是只能建立这一个索引。

SQL核心语句

在第十章，你学会了如何用SQL SELECT 语句从一个表中取数据。但是，到现在为止，还没有讨论如何添加，修改或删除表中的数据。在这一节中，你将学习这些内容。

插入数据

向表中添加一个新记录，你要使用SQL INSERT 语句。这里有一个如何使用这种语句的例子：

INSERT mytable (mycolumn) VALUES (‘some data')

这个语句把字符串'some data'插入表mytable的mycolumn字段中。将要被插入数据的字段的名字在第一个括号中指定，实际的数据在第二个括号中给出。

INSERT 语句的完整句法如下：

INSERT [INTO] {table_name|view_name} [(column_list)] {DEFAULT VALUES |

Values_list | select_statement}

如果一个表有多个字段，通过把字段名和字段值用逗号隔开，你可以向所有的字段中插入数据。假设表mytable有三个字段first_column,second_column,和third_column。下面的INSERT语句添加了一条三个字段都有值的完整记录：

INSERT mytable (first_column,second_column,third_column)

VALUES (‘some data','some more data','yet more data')

注意：

你可以使用INSERT语句向文本型字段中插入数据。但是，如果你需要输入很长的字符串，你应该使用WRITETEXT语句。这部分内容对本书来说太高级了，因此不加讨论。要了解更多的信息，请参考Microsoft SQL Sever 的文档。

如果你在INSERT 语句中只指定两个字段和数据会怎么样呢？换句话说，你向一个表中插入一条新记录，但有一个字段没有提供数据。在这种情况下，有下面的四种可能：

如果该字段有一个缺省值，该值会被使用。例如，假设你插入新记录时没有给字段third_column提供数据，而这个字段有一个缺省值'some value'。在这种情况下，当新记录建立时会插入值'some value'。

如果该字段可以接受空值，而且没有缺省值，则会被插入空值。

如果该字段不能接受空值，而且没有缺省值，就会出现错误。你会收到错误信息：

The column in table mytable may not be null

最后，如果该字段是一个标识字段，那么它会自动产生一个新值。当你向一个有标识字段的表中插入新记录时，只要忽略该字段，标识字段会给自己赋一个新值。

注意：

向一个有标识字段的表中插入新记录后，你可以用SQL变量@@identity来访问新记录

的标识字段的值。考虑如下的SQL语句：

INSERT mytable (first_column) VALUES(‘some value')

INSERT anothertable(another_first,another_second)

VALUES(@@identity,'some value')

如果表mytable有一个标识字段，该字段的值会被插入表anothertable的another_first字段。这是因为变量@@identity总是保存最后一次插入标识字段的值。

字段another_first应该与字段first_column有相同的数据类型。但是，字段another_first不能是应该标识字段。Another_first字段用来保存字段first_column的值。

删除记录

要从表中删除一个或多个记录，需要使用SQL DELETE语句。你可以给DELETE 语句提供WHERE 子句。WHERE子句用来选择要删除的记录。例如，下面的这个DELETE语句只删除字段first_column的值等于'Delete Me'的记录：

DELETE mytable WHERE first_column='Deltet Me'

DELETE 语句的完整句法如下：

DELETE [FROM] {table_name|view_name} [WHERE clause]

在SQL SELECT 语句中可以使用的任何条件都可以在DELECT 语句的WHERE子句中使用。例如，下面的这个DELETE语句只删除那些first_column字段的值为'goodbye'或 second_column字段的值为 'so long'的记录：

DELETE mytable WHERE first_column='goodby' OR second_column='so long'

如果你不给DELETE 语句提供WHERE 子句，表中的所有记录都将被删除。你不应该有这种想法。如果你想删除应该表中的所有记录，应使用第十章所讲的TRUNCATE TABLE语句。

注意：

为什么要用TRUNCATE TABLE 语句代替DELETE语句？当你使用TRUNCATE TABLE语句时，记录的删除是不作记录的。也就是说，这意味着TRUNCATE TABLE 要比DELETE快得多

你这就是单一索引和复合索引的区别啊，，， 单一索引是指索引列为一列的情况,即新建索引的语句只实施在一列上。 用户可以在多个列上建立索引，这种索引叫做复合索引(组合索引)。复合索引的创建方法与创建单一索引的方法完全一样。但复合索引在数

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