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1、数据库名：指定需要查看索引的数据表所在的数据库，可省略。比如，SHOW INDEX FROM student FROM test； 语句表示查看 test 数据库中 student 数据表的索引。
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2、索引中的列序列号，从1开始。· Column_name 列名称。· Collation 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。· Cardinality 索引中唯一值的数目的估计值。
3、根据表名，查询一张表的索引：select * from user_indexes where table_name=upper(表名)。根据索引号，查询表索引字段：select * from user_ind_columns where index_name=(索引名)。
4、如果表中查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要看所有数据。大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。
1、不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要看所有数据。
2、索引不存储null值。更准确的说，单列索引不存储null值，复合索引不存储全为null的值。索引不能存储Null，所以对这列采用is null条件时，因为索引上根本没Null值，不能利用到索引，只能全表扫描。
3、如果我们要进行范围查找，例如查找ID为100 ~ 400的人，哈希表同样不支持，只能遍历全表。
4、一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。 索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的MySQL索引，或优化查询语句。
5、这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。
1、MySQLguan 方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。我们可以简单理解为：快速查找排好序的一种数据结构。Mysql索引主要有两种结构：B+Tree索引和Hash索引。
2、索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。
3、一般来说，在 WHERE 和 JOIN 中出现的列需要建立索引，但也不完全如此，因为 MySQL 只对 =，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE（后面有说明）才会使用索引。
4、大部分的MySQL索引(PRIMARY KEY， UNIQUE， INDEX， FULLTEXT)都是以B-Tree结构来存储，而空间数据索引则使用R-Tree结构来存储，内存表则使用哈希索引。？ ？ 字符串在创建索引时会自动去除首尾的空白。
5、MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。打个比方：如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。
Mysql多表联合索引：多表联合索引在查询语句中能加速查询速度。select * from table1，table2 where tableid = tableid。
全部都是全表扫描，根据MySQL联表查询的算法 Nested-Loop Join ，MySQL查询的结果集是3张表的笛卡尔积，所以效率特别低。耗时变成 20毫秒 给Where条件建立索引，并不一定会使用。
相反，MySql 会扫描所有记录，即要查询 1000。以索引将查询速度提高 100 倍。索引分单列索引和组合索引单列索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。
table_7 as g on (g.ch=f.ch) inner (join) table_8 as h on (h.ch=g.ch) inner (join) table_9 as i on (i.ch =h.ch)；其实这个sql的查询命令你可以用一个循环来做，将字符串搞好就可以了。
多列索引，还有一个可用的情况就是， 某些情况下，可能查询，只访问索引就足够了， 不需要再访问表了。
二级索引？mysql中每个表都有一个聚簇索引（clustered index ），除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引，又叫辅助索引（secondary indexes）。以innodb来说，每个innodb表具有一个特殊的索引称为聚集索引。