大家好，今天小編來為大家解答mysql索引優化有幾種這個問題，mysql常見的三種存儲引擎很多人還不知道，現在讓我們一起來看看吧！
Mysql中哪些場景下會導致使用了索引但索引失效，導致性能變差
以Mysql為例，其中索引BTree類型。以下幾種SQL設計會導致雖然使用了索引，但是索引不會生效，即引擎放棄使用索引而進行全表掃描：
WHERE子句中使用!=或<>操作符。WHERE子句中對索引列使用%前綴模糊查詢。WHERE子句中對索引列使用OR來連接條件。WHERE子句中對索引列使用NOTIN。WHERE子句中對索引列使用計算、函數、類型轉換等操作。WHERE子句中對索引列使用參數。為什么MySQL數據庫索引選擇使用B+樹
MySQL數據庫索引選擇使用B+樹的原因是：
1、B+樹的查詢效率高：B+樹的查詢效率比B樹要高，因為B+樹的每個節點都存儲了數據，而B樹只有葉子節點存儲數據，所以B+樹的查詢效率更高。
2、B+樹的空間利用率高：B+樹的空間利用率比B樹要高，因為B+樹的每個節點都存儲了數據，而B樹只有葉子節點存儲數據，所以B+樹的空間利用率更高。
3、B+樹的插入和刪除效率高：B+樹的插入和刪除效率比B樹要高，因為B+樹的每個節點都存儲了數據，而B樹只有葉子節點存儲數據，所以B+樹的插入和刪除效率更高。
此外，B+樹還具有更好的并發性能，因為它的查詢、插入和刪除操作可以在不鎖定整棵樹的情況下完成，而B樹則需要鎖定整棵樹才能完成操作。因此，B+樹在多用戶環境下的并發性能更好。
Mysql某個表有近千萬數據，CRUD比較慢，該如何優化呢
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MySQL數據庫某張表近千萬的數據，CRUD比較慢，如何優化？
說實話，這個數據量級，MySQL單庫單表支撐起來完全沒有問題的，所以首先還是考慮數據庫本身的優化。
從上圖可以看到，數據庫優化通常可以通過以上幾點來實現：
硬件升級：也就是花更多的錢，升級我們數據庫硬件配置，包括CPU、內存、磁盤、網絡等等，但是這個方案成本高，而且不一定能起到非常好的效果。數據庫配置：修改數據庫的配置，有可能讓我們的CRUD操作變得更快，不過我也不建議大家把經歷放在這一點上面；首先，數據庫的配置通常由專業的DBA來負責；第二，大部分時候，默認的數據庫配置在大多數情況下已經是最優配置了。對于開發人員來說，我們需要把注意力放在后面三點：
數據結構的優化，也就是表結構的優化數據類型的選擇：選用合適的數據結構。什么叫做"合適的數據結構"，比如性別字段，M表示男F表示女，那么一個char(1)就足夠了，如果存儲人的年齡，那么就沒有必要使用INT這么大范圍的字段了；適當的拆分：千萬不要試圖把所有的字段放在一張表中，因為這會非常影響性能，通常一張表的字段最好不要超過30個；適當的冗余：如果一些常用的字段，可能會用在不同的維度，那么我們可以把這些字段設計在多張表中，因為這樣可能會減少表關聯；字段盡量設置成notNull，盡量帶有默認值。SQL語句的優化優化SQL語句執行速度的方法有很多，比如：
盡量使用索引，盡量避免全表掃描，提高查詢速度；當然你不能無限制地建立索引；維護索引也會影響性能，會降低DML操作的速度；注意SQL語句的書寫，有一些錯誤的寫法可能會導致索引失效；盡量避免在where子句中對字段進行Null值判斷（當然我們在表設計中，直接建議不要有Null）；條件值多的情況下，盡量不要使用in和notin；select的時候，使用具體的字段代替*號避免返回大量數據，增加分頁；減少數據庫的訪問我們可以通過增加本地緩存或分布式緩存的方式，將熱點數據存儲到緩存中，以減少數據庫的訪問；終極大招，如果是一個不合理的需求，我們可以拒絕做這個需求，這樣也算是"減少了數據庫訪問"。說完了MySQL本身的優化，如果數據量進一步增大的話，我們還有什么優化的方案呢？
讀寫分離主庫用于寫，從庫用于讀，將讀寫分散在不同的數據庫上，利用多臺機器的資源，來提高數據庫的可用性和性能。
分庫分表如果數據持續增多，超過了單臺MySQL的支撐上限，那么只能用【分庫分表】這一招了；我們可以采用一定的路由規則，將數據保存到不同的數據庫中。
當然，如果不是“迫不得已”，我是不太建議分庫分表的，因為這樣極大地增加了系統的復雜程度，并且會帶來更多的問題需要開發人員解決。
以上就是常用的MySQL優化方案，如果是千萬級數據量，優化MySQL本身即可。
會點代碼的大叔|原創一個寫代碼的架構師，專注程序員的學習和成長，關注并私信我數字“1”，送你一份程序員大禮包。mysql如何定期分析檢查與優化表
1.對表進行優化(優化表主要作用是消除刪除或者更新造成的空間浪費)
2.對表進行分析（分析關鍵字的分布,分析并存儲MyISAM和BDB表中鍵的分布）
3.對表進行檢查（檢查表的錯誤，并且為MyISAM更新鍵的統計內容）
4.對表進行修復（修復被破壞的MyISAM表）
分析表
ANALYZETABLE表名1[,表名2…];
ANALYZETABLE分析表的過程中，數據庫系統會對表加一個只讀鎖。在分析期間，只能讀取表中的記錄，不能更新和插入記錄。ANALYZETABLE語句能夠分析InnoDB和MyISAM類型的表。
對表的定期分析可以改善性能，且應該成為常規維護工作的一部分。因為通過更新表的索引信息對表進行分析，可改善數據庫性能。
檢查表
MySQL中使用CHECKTABLE語句來檢查表。CHECKTABLE語句能夠檢查InnoDB和MyISAM類型的表是否存在錯誤。還可以檢查視圖是否存在錯誤.
checktable表名
優化表
隨著MySQL的使用，包括BLOB和VARCHAR字節的表將變得比較繁冗，因為這些字段長度不同，對記錄進行插入、更新或刪除時，會占有不同大小的空間，記錄就會變成碎片，且留下空閑的空間。像具有碎片的磁盤，會降低性能，需要整理，因此要優化。（個人理解：當刪除數據之后，原來的索引文件位置會空出來。等待新文件的插入，optimize命令就是整理索引文件）
針對MyISAM表，直接使用如下命令進行優化
optimizetabletable1[,table2][,table3]
myisam
innodb
Tabledoesnotsupportoptimize,doingrecreate+analyzeinstead。因為Innodb結構下刪除了大量的行，此時索引會重組并且會釋放相應的空間因此不必優化。
showtablestatuslike‘表名’；
mysql索引3層可以有多少數據
回答如下：這個問題需要更多的信息才能回答。索引的數據大小取決于許多因素，如數據類型、索引類型、存儲引擎等。同時，索引的深度（即層數）取決于數據的分布情況和查詢模式。因此，不能準確地回答“mysql索引3層可以有多少數據”的問題。
OK，本文到此結束，希望對大家有所幫助。
