❶ mysql怎么添加索引sql语句
工具：mysql数据库创建一个user的表里边的字段
1.普通索引 添加INDEX
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )
下面演示下给user表的name字段添加一个索引
2.主键索引 添加PRIMARY KEY
ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` )
3.唯一索引 添加UNIQUE
ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` )
4.全文索引 添加FULLTEXT
ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`)
5.如何添加多列索引
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )
❷ 索引为什么能够提高SQL的查询速度
从数据来讲，索引提高查询速率我觉得是有两个方面：一是通过减少I/O，降低db_block访问量，加快数据存取效率从来来加快sql执行效率。第二呢，有些索引会对数据进行物理排序等操作，牺牲少量维护空间的代价来有效减少查询时的计算量。从结构来看，树形的查询也是比线行的查询效率要高效。
❸ SQL中创建索引的"索引"是什么意思啊
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。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。 假设我们创建了一个名为people的表： CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL ); 然后，我们完全随机把1000个不同name值插入到people表。下图显示了people表所在数据文件的一小部分： 可以看到，在数据文件中name列没有任何明确的次序。如果我们创建了name列的索引，MySQL将在索引中排序name列： 对于索引中的每一项，MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。因此，如果我们要查找name等于“Mike”记录的peopleid（SQL命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name='Mike';”），MySQL能够在name的索引中查找“Mike”值，然后直接转到数据文件中相应的行，准确地返回该行的peopleid（999）。在这个过程中，MySQL只需处理一个行就可以返回结果。如果没有“name”列的索引，MySQL要扫描数据文件中的所有记录，即1000个记录！显然，需要MySQL处理的记录数量越少，则它完成任务的速度就越快。
满意请采纳
❹ 递归SQL语句、索引的HEIGHT和BLEVEL以及SELECT FOR UPDATE相关问题
1，所谓的递归sql就是在运行当前的sql时调用另外一个sql，如果另外一个sql又调用了另一个sql，那么递归深度就是1（从0开始）。
2，unique scan一般出现在扫描具有unique约束的索引列上：
scott@ORCL>select * from emp where empno=7788;
EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
---------- ---------- --------- ---------- -------------- ---------- ---------- ----------
7788 TEST ANALYST 7566 09-12月-83 10000 20
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1181765974
---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 37 | 1 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP | 1 | 37 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX UNIQUE SCAN | EMP_EMPNO_IDX | 1 | | 0 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------
因为CBO知道这个索引是唯一的，所以确定在扫描时只会返回一个rowid。
而range scan一般是扫描非唯一索引时，原理同上，不再赘述。
3，scott@ORCL>analyze index emp_empno_idx validate structure;
索引已分析
scott@ORCL>select HEIGHT from index_stats;
HEIGHT
----------
1
scott@ORCL>select blevel from user_indexes where index_name='EMP_EMPNO_IDX';
BLEVEL
----------
0
另外平衡树的索引结构如下：
1
/\
/ \
2 3
/ \
4 5
height也就是索引的高度，这里是3。
而blevel指的是从根遍历到当前块要走的路径长度，比如：2，3的blevel为1；4，5的为2，根本身的blevel为0
而在user_indexes中的blevel字段值正是上面值的最大值，通常等于树的高度，即height值：
下面是实例说明：
scott@ORCL>create table test as select * from sys.SOURCE$;
表已创建。
scott@ORCL>desc test
名称
-----------------------------------------------------------------------------------------------------
OBJ#
LINE
SOURCE
scott@ORCL>create index test_idx on test(obj#);
索引已创建。
scott@ORCL>analyze index test_idx validate structure;
索引已分析
scott@ORCL>select blevel from all_indexes where lower(index_name)='test_idx';
BLEVEL
----------
2
4，当然可行，因为这时其它行是没有被锁定的。
scott@ORCL>select * from emp where deptno=10 for update;
sys@ORCL>delete from scott.emp where deptno!=10;
已删除11行。
其实有的问题只要自己动手实践一下就行了，另外树高度为三级的索引是非常罕见的，除非你的表是非常的巨大。
❺ 如何利用索引提高SQLServer数据处理的效率
在良好的数据库设计基础上，能有效地使用索引是SQL Server取得高性能的基础，SQL Server采用基于代价的优化模型，它对每一个提交的有关表的查询，决定是否使用索引或用哪一个索引。因为查询执行的大部分开销是磁盘I/O，使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫描，因为全表扫描需要从磁盘上读表的每一个数据页，如果有索引指向数据值，则查询只需读几次磁盘就可以了。
所以如果建立了合理的索引，优化器就能利用索引加速数据的查询过程。但是，索引并不总是提高系统的性能，在增、删、改操作中索引的存在会增加一定的工作量，因此，在适当的地方增加适当的索引并从不合理的地方删除次优的索引，将有助于优化那些性能较差的SQL Server应用。实践表明，合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和预测上的，只有正确地使索引与程序结合起来,才能产生最佳的优化方案。本文就SQL Server索引的性能问题进行了一些分析和实践。
一、聚簇索引(clustered indexes)的使用
聚簇索引是一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序。由于聚簇索引的索引页面指针指向数据页面，所以使用聚簇索引查找数据几乎总是比使用非聚簇索引快。每张表只能建一个聚簇索引，并且建聚簇索引需要至少相当该表120%的附加空间，以存放该表的副本和索引中间页。建立聚簇索引的思想是：
1、大多数表都应该有聚簇索引或使用分区来降低对表尾页的竞争，在一个高事务的环境中，对最后一页的封锁严重影响系统的吞吐量。
2、在聚簇索引下，数据在物理上按顺序排在数据页上，重复值也排在一起，因而在那些包含范围检查(between、<、<=、>、>=)或使用group by或order by的查询时，一旦找到具有范围中第一个键值的行，具有后续索引值的行保证物理上毗连在一起而不必进一步搜索，避免了大范围扫描，可以大大提高查询速度。
3、在一个频繁发生插入操作的表上建立聚簇索引时，不要建在具有单调上升值的列(如IDENTITY)上，否则会经常引起封锁冲突。
4、在聚簇索引中不要包含经常修改的列，因为码值修改后，数据行必须移动到新的位置。
5、选择聚簇索引应基于where子句和连接操作的类型。
聚簇索引的侯选列是：
1、主键列,该列在where子句中使用并且插入是随机的。
2、按范围存取的列，如pri_order > 100 and pri_order < 200。
3、在group by或order by中使用的列。
4、不经常修改的列。
5、在连接操作中使用的列。
二、非聚簇索引(nonclustered indexes)的使用
SQL Server缺省情况下建立的索引是非聚簇索引，由于非聚簇索引不重新组织表中的数据，而是对每一行存储索引列值并用一个指针指向数据所在的页面。换句话说非聚簇索引具有在索引结构和数据本身之间的一个额外级。一个表如果没有聚簇索引时,可有250个非聚簇索引。每个非聚簇索引提供访问数据的不同排序顺序。在建立非聚簇索引时，要权衡索引对查询速度的加快与降低修改速度之间的利弊。另外，还要考虑这些问题：
1、索引需要使用多少空间。
2、合适的列是否稳定。
3、索引键是如何选择的，扫描效果是否更佳。
4、是否有许多重复值。
对更新频繁的表来说，表上的非聚簇索引比聚簇索引和根本没有索引需要更多的额外开销。对移到新页的每一行而言，指向该数据的每个非聚簇索引的页级行也必须更新，有时可能还需要索引页的分理。从一个页面删除数据的进程也会有类似的开销，另外，删除进程还必须把数据移到页面上部，以保证数据的连续性。所以，建立非聚簇索引要非常慎重。非聚簇索引常被用在以下情况：
1、某列常用于集合函数(如Sum,....)。
2、某列常用于join,order by,group by。
3、查寻出的数据不超过表中数据量的20%。
三、覆盖索引(covering indexes)的使用
覆盖索引是指那些索引项中包含查寻所需要的全部信息的非聚簇索引，这种索引之所以比较快也正是因为索引页中包含了查寻所必须的数据,不需去访问数据页。如果非聚簇索引中包含结果数据,那么它的查询速度将快于聚簇索引。
但是由于覆盖索引的索引项比较多,要占用比较大的空间。而且update操作会引起索引值改变。所以如果潜在的覆盖查询并不常用或不太关键，则覆盖索引的增加反而会降低性能。
四、索引的选择技术
p_detail是住房公积金管理系统中记录个人明细的表，有890000行，观察在不同索引下的查询运行效果，测试在C/S环境下进行，客户机是IBM PII350(内存64M),服务器是DEC Alpha1000A(内存128M),数据库为SYBASE11.0.3。
1、 select count(*) from p_detail where
op_date>’19990101’ and op_date<’
19991231’ and pri_surplus1>300
2、 select count(*),sum(pri_surplus1) from p_detail
where op_date>’19990101’ and
pay_month between‘199908’ and’199912’
不建任何索引查询1 1分15秒
查询2 1分7秒
在op_date上建非聚簇索引查询1 57秒
查询2 57秒
在op_date上建聚簇索引查询1 <1秒
查询2 52秒
在pay_month、op_date、pri_surplus1上建索引查询1 34秒
查询2 <1秒
在op_date、pay_month、pri_surplus1上建索引查询1 <1秒
查询2 <1秒
从以上查询效果分析，索引的有无，建立方式的不同将会导致不同的查询效果，选择什么样的索引基于用户对数据的查询条件,这些条件体现于where从句和join表达式中。一般来说建立索引的思路是：
(1)主键时常作为where子句的条件，应在表的主键列上建立聚簇索引，尤其当经常用它作为连接的时候。
(2)有大量重复值且经常有范围查询和排序、分组发生的列，或者非常频繁地被访问的列，可考虑建立聚簇索引。
(3)经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立复合索引来覆盖一个或一组查询，并把查询引用最频繁的列作为前导列，如果可能尽量使关键查询形成覆盖查询。
(4)如果知道索引键的所有值都是唯一的，那么确保把索引定义成唯一索引。
(5)在一个经常做插入操作的表上建索引时，使用fillfactor(填充因子)来减少页分裂，同时提高并发度降低死锁的发生。如果在只读表上建索引，则可以把fillfactor置为100。
(6)在选择索引键时，设法选择那些采用小数据类型的列作为键以使每个索引页能够容纳尽可能多的索引键和指针，通过这种方式，可使一个查询必须遍历的索引页面降到最小。此外，尽可能地使用整数为键值，因为它能够提供比任何数据类型都快的访问速度。
五、索引的维护
上面讲到,某些不合适的索引影响到SQL Server的性能,随着应用系统的运行,数据不断地发生变化,当数据变化达到某一个程度时将会影响到索引的使用。这时需要用户自己来维护索引。索引的维护包括：
1、重建索引
随着数据行的插入、删除和数据页的分裂，有些索引页可能只包含几页数据，另外应用在执行大块I/O的时候，重建非聚簇索引可以降低分片，维护大块I/O的效率。重建索引实际上是重新组织B-树空间。在下面情况下需要重建索引：
(1)数据和使用模式大幅度变化。
(2)排序的顺序发生改变。
(3)要进行大量插入操作或已经完成。
(4)使用大块I/O的查询的磁盘读次数比预料的要多。
(5)由于大量数据修改，使得数据页和索引页没有充分使用而导致空间的使用超出估算。
(6)dbcc检查出索引有问题。
当重建聚簇索引时，这张表的所有非聚簇索引将被重建。
2、索引统计信息的更新
当在一个包含数据的表上创建索引的时候，SQL Server会创建分布数据页来存放有关索引的两种统计信息：分布表和密度表。优化器利用这个页来判断该索引对某个特定查询是否有用。但这个统计信息并不动态地重新计算。这意味着，当表的数据改变之后，统计信息有可能是过时的，从而影响优化器追求最有工作的目标。因此，在下面情况下应该运行update statistics命令：
(1)数据行的插入和删除修改了数据的分布。
(2)对用truncate table删除数据的表上增加数据行。
(3)修改索引列的值。
六、结束语
实践表明，不恰当的索引不但于事无补，反而会降低系统的执行性能。因为大量的索引在插入、修改和删除操作时比没有索引花费更多的系统时间。例如下面情况下建立的索引是不恰当的：
1、在查询中很少或从不引用的列不会受益于索引，因为索引很少或从来不必搜索基于这些列的行。
2、只有两个或三个值的列，如男性和女性(是或否)，从不会从索引中得到好处。
另外，鉴于索引加快了查询速度，但减慢了数据更新速度的特点。可通过在一个段上建表，而在另一个段上建其非聚簇索引，而这两段分别在单独的物理设备上来改善操作性能。
❻ 如何突破SQL Server索引列数的限制
这里说的聚集索引是聚簇索引吧。。。 聚簇索引即建立在聚簇上的索引，创建聚簇索引时，需要对已有表数据重新进行排序（若表中已有数据），即删除原始的表数据后再将排序结果按物理顺序插回，故聚簇索引建立完毕后，建立聚簇索引的列中的数据已经全部按序排列。 一个表中只能包含一个聚簇索引，但该索引可以包含多个列。 B-树索引中，聚簇索引的叶层就是数据页。 非聚簇索引类似书本索引，索引与数据存放在不同的物理区域，建立非聚簇索引时数据本身不进行排序。一个表中科含多个非聚簇索引。 B-树索引中，非聚簇索引的叶层仍是索引页，其以指针指向数据页实际存储位置。 唯一性索引保证表中没有两行在定义索引的列上具有重复值，ORACLE自动为主键和唯一键列创建唯一索引；主键本身就是唯一索引，反之不成立（唯一索引允许一个NULL值），唯一性索引比非唯一性索引效率高，故在一般情况下，在无重复值的列上应尽量建立唯一性索引。 若为谋个表的某个列创建了唯一索引，则即使这个列没有唯一值约束，也会被强制限制不能插入重复记录。 这样回答LZ满意么？
❼ SQL如何建立高效能索引
字段1上应该是有默认的索引的,这样的话简单的看应该在字段4上创建索引,来提高查询和删除的效率,但具体的需要看的查询类型,比如你要是等值查询,可以用B+树索引或HASH索引,而如果查询是范围查询则只能是B+树索引,HASH索引不支持范围查询.此外,如果是LIKE查询,则可能使用不了查询,因为现在还没有索引能够支持统配符.
再有就是你的查询选择度是什么情况, 如果字段4上有索引,再在字段2上建索引的查询效率可能不确定
❽ SQL,索引的例子
就用 mysql 数据库举例吧
一、什么是索引？
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。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。
假设我们创建了一个名为people的表：
CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL );
然后，我们完全随机把1000个不同name值插入到people表。下图显示了people表所在数据文件的一小部分：
可以看到，在数据文件中name列没有任何明确的次序。如果我们创建了name列的索引，MySQL将在索引中排序name列：
对于索引中的每一项，MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。因此，如果我们要查找name等于“Mike”记录的peopleid（SQL命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name=\'Mike\';”），MySQL能够在name的索引中查找“Mike”值，然后直接转到数据文件中相应的行，准确地返回该行的peopleid（999）。在这个过程中，MySQL只需处理一个行就可以返回结果。如果没有“name”列的索引，MySQL要扫描数据文件中的所有记录，即1000个记录！显然，需要MySQL处理的记录数量越少，则它完成任务的速度就越快。
二、索引的类型
MySQL提供多种索引类型供选择：
普通索引
这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：
创建索引，例如CREATE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);
修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (列的列表);
创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], INDEX [索引的名字] (列的列表) );
唯一性索引
这种索引和前面的“普通索引”基本相同，但有一个区别：索引列的所有值都只能出现一次，即必须唯一。唯一性索引可以用以下几种方式创建：
创建索引，例如CREATE UNIQUE INDEX <索引的名字> ON tablename (列的列表);
修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD UNIQUE [索引的名字] (列的列表);
创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename ( [...], UNIQUE [索引的名字] (列的列表) );
主键
主键是一种唯一性索引，但它必须指定为“PRIMARY KEY”。如果你曾经用过AUTO_INCREMENT类型的列，你可能已经熟悉主键之类的概念了。主键一般在创建表的时候指定，例如“CREATE TABLE tablename ( [...], PRIMARY KEY (列的列表) ); ”。但是，我们也可以通过修改表的方式加入主键，例如“ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); ”。每个表只能有一个主键。
全文索引
MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索。在MySQL中，全文索引的索引类型为FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。它可以通过CREATE TABLE命令创建，也可以通过ALTER TABLE或CREATE INDEX命令创建。对于大规模的数据集，通过ALTER TABLE（或者CREATE INDEX）命令创建全文索引要比把记录插入带有全文索引的空表更快。本文下面的讨论不再涉及全文索引，要了解更多信息，请参见MySQL documentation。
三、单列索引与多列索引
索引可以是单列索引，也可以是多列索引。下面我们通过具体的例子来说明这两种索引的区别。假设有这样一个people表：
ALTER TABLE people ADD INDEX fname_lname_age (firstname,lastname,age);
由于索引文件以B-树格式保存，MySQL能够立即转到合适的firstname，然后再转到合适的lastname，最后转到合适的age。在没有扫描数据文件任何一个记录的情况下，MySQL就正确地找出了搜索的目标记录！
那么，如果在firstname、lastname、age这三个列上分别创建单列索引，效果是否和创建一个firstname、lastname、age的多列索引一样呢？答案是否定的，两者完全不同。当我们执行查询的时候，MySQL只能使用一个索引。如果你有三个单列的索引，MySQL会试图选择一个限制最严格的索引。但是，即使是限制最严格的单列索引，它的限制能力也肯定远远低于firstname、lastname、age这三个列上的多列索引。
四、最左前缀
多列索引还有另外一个优点，它通过称为最左前缀（Leftmost Prefixing）的概念体现出来。继续考虑前面的例子，现在我们有一个firstname、lastname、age列上的多列索引，我们称这个索引为fname_lname_age。当搜索条件是以下各种列的组合时，MySQL将使用fname_lname_age索引：
firstname，lastname，age
firstname，lastname
firstname
从另一方面理解，它相当于我们创建了(firstname，lastname，age)、(firstname，lastname)以及(firstname)这些列组合上的索引。下面这些查询都能够使用这个fname_lname_age索引：
table type possible_keys key key_len ref rows Extra people ref fname_lname_age fname_lname_age 102 const,const,const 1 Where used
下面我们就来看看这个EXPLAIN分析结果的含义。
table：这是表的名字。
type：连接操作的类型。下面是MySQL文档关于ref连接类型的说明：
“对于每一种与另一个表中记录的组合，MySQL将从当前的表读取所有带有匹配索引值的记录。如果连接操作只使用键的最左前缀，或者如果键不是UNIQUE或PRIMARY KEY类型（换句话说，如果连接操作不能根据键值选择出唯一行），则MySQL使用ref连接类型。如果连接操作所用的键只匹配少量的记录，则ref是一种好的连接类型。”
在本例中，由于索引不是UNIQUE类型，ref是我们能够得到的最好连接类型。
如果EXPLAIN显示连接类型是“ALL”，而且你并不想从表里面选择出大多数记录，那么MySQL的操作效率将非常低，因为它要扫描整个表。你可以加入更多的索引来解决这个问题。预知更多信息，请参见MySQL的手册说明。
possible_keys：
可能可以利用的索引的名字。这里的索引名字是创建索引时指定的索引昵称；如果索引没有昵称，则默认显示的是索引中第一个列的名字（在本例中，它是“firstname”）。默认索引名字的含义往往不是很明显。
Key：
它显示了MySQL实际使用的索引的名字。如果它为空（或NULL），则MySQL不使用索引。
key_len：
索引中被使用部分的长度，以字节计。在本例中，key_len是102，其中firstname占50字节，lastname占50字节，age占2字节。如果MySQL只使用索引中的firstname部分，则key_len将是50。
ref：
它显示的是列的名字（或单词“const”），MySQL将根据这些列来选择行。在本例中，MySQL根据三个常量选择行。
rows：
MySQL所认为的它在找到正确的结果之前必须扫描的记录数。显然，这里最理想的数字就是1。
Extra：
这里可能出现许多不同的选项，其中大多数将对查询产生负面影响。在本例中，MySQL只是提醒我们它将用WHERE子句限制搜索结果集。
七、索引的缺点
到目前为止，我们讨论的都是索引的优点。事实上，索引也是有缺点的。
首先，索引要占用磁盘空间。通常情况下，这个问题不是很突出。但是，如果你创建每一种可能列组合的索引，索引文件体积的增长速度将远远超过数据文件。如果你有一个很大的表，索引文件的大小可能达到操作系统允许的最大文件限制。
第二，对于需要写入数据的操作，比如DELETE、UPDATE以及INSERT操作，索引会降低它们的速度。这是因为MySQL不仅要把改动数据写入数据文件，而且它还要把这些改动写入索引文件。
【结束语】
在大型数据库中，索引是提高速度的一个关键因素。不管表的结构是多么简单，一次500000行的表扫描操作无论如何不会快。如果你的网站上也有这种大规模的表，那么你确实应该花些时间去分析可以采用哪些索引，并考虑是否可以改写查询以优化应用。要了解更多信息，请参见MySQL manual。另外注意，本文假定你所使用的MySQL是3.23版，部分查询不能在3.22版MySQL上执行。
❾ MySQL最多可建立多少索引和索引的限制
MySQL索引类型包括：
一、普通索引
这是最基本的索引，它没有任何限制。有以下几种创建方式：
1.创建索引
代码如下:
CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));
如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。
2.修改表结构
代码如下:
ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length)) -- 创建表的时候直接指定。
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) );
-- 删除索引的语法：
DROP INDEX [indexName] ON mytable;
二、唯一索引
它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：
代码如下:
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))
-- 修改表结构
ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))
-- 创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );
三、主键索引
它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：
代码如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) );
当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。
四、组合索引
为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：
代码如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );
为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。
二：使用索引的注意事项
使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：
1.索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
2.使用短索引
对串行进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
3.索引列排序
MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
4.like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
5.不要在列上进行运算
select * from users where YEAR(adddate)<2007;
将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成:
select * from users where adddate<‘2007-01-01';
6.不使用NOT IN和<>操作。
三：sql优化原则
常见的简化规则如下：
1.不要有超过5个以上的表连接（JOIN）
2.考虑使用临时表或表变量存放中间结果。
3.少用子查询
4.视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜。
5.连接的表越多，其编译的时间和连接的开销也越大，性能越不好控制。
6.最好是把连接拆开成较小的几个部分逐个顺序执行。
7.优先执行那些能够大量减少结果的连接。
8.拆分的好处不仅仅是减少SQL Server优化的时间，更使得SQL语句能够以你可以预测的方式和顺序执行。
如果一定需要连接很多表才能得到数据，那么很可能意味着设计上的缺陷。