mysql四个索引怎么建立？mysql 分析索引如何执行？

mysql四个索引怎么建立？

mysql四个索引建立语句如下：

create index 索引名 on table_name(column1,column2);

alter table table_name add index 索引名(column1,column2);

mysql 分析索引如何执行？

MySQL执行索引的过程如下：

首先，MySQL会根据查询条件选择合适的索引。然后，它会使用索引来定位到符合条件的数据行。

接下来，MySQL会读取这些数据行，并根据需要进行排序、过滤等操作。

最后，MySQL将返回查询结果给用户。通过使用索引，MySQL可以快速定位到需要的数据，提高查询性能。为了优化索引的使用，可以使用合适的数据类型、创建复合索引、避免过多的索引等策略。

MySQL执行查询语句时会根据条件选择最优的索引进行查询，首先会使用WHERE子句中最左边的索引，然后根据索引值找到匹配的行，如果需要返回的列不在索引中，再根据主键或聚簇索引找到对应的行，最后返回结果。如果没有合适的索引，MySQL会进行全表扫描，效率较低。因此，合理地设计和使用索引可以提高查询效率。

mysql innodb建立普通索引怎么写？

先从数据结构的角度来答。

题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。

这就决定了B+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。

从Mysql（Inoodb）的角度来看，B+树是用来充当索引的，一般来说索引非常大，尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上。

那么Mysql如何衡量查询效率呢？磁盘IO次数，B-树（B类树）的特定就是每层节点数目非常多，层数很少，目的就是为了就少磁盘IO次数，当查询数据的时候，最好的情况就是很快找到目标索引，然后读取数据，使用B+树就能很好的完成这个目的，但是B-树的每个节点都有data域（指针），这无疑增大了节点大小，说白了增加了磁盘IO次数（磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的，单个数据变大，每次读出的就少，IO次数增多，一次IO多耗时啊！），而B+树除了叶子节点其它节点并不存储数据，节点小，磁盘IO次数就少。这是优点之一。

另一个优点是什么，B+树所有的Data域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串起来。这样遍历叶子节点就能获得全部数据，这样就能进行区间访问啦。

至于MongoDB为什么使用B-树而不是B+树，可以从它的设计角度来考虑，它并不是传统的关系性数据库，而是以Json格式作为存储的nosql，目的就是高性能，高可用，易扩展。首先它摆脱了关系模型，上面所述的优点2需求就没那么强烈了，其次Mysql由于使用B+树，数据都在叶节点上，每次查询都需要访问到叶节点，而MongoDB使用B-树，所有节点都有Data域，只要找到指定索引就可以进行访问，无疑单次查询平均快于Mysql（但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多）。

总体来说，Mysql选用B+树和MongoDB选用B-树还是以自己的需求来选择的。