mysqlinnodb建立普通索引怎么寫？

先從數據結構的角度來答。

題主應該知道B-樹和B樹最重要的一個區別就是B樹只有葉節點存放數據，其余節點用來索引，而B-樹是每個索引節點都會有Data域。

這就決定了B樹更適合用來存儲外部數據，也就是所謂的磁盤數據。

從Mysql（Inoodb）的角度來看，B樹是用來充當索引的，一般來說索引非常大，尤其是關系性數據庫這種數據量大的索引能達到億級別，所以為了減少內存的占用，索引也會被存儲在磁盤上。

那么Mysql如何衡量查詢效率呢？磁盤IO次數，B-樹（B類樹）的特定就是每層節點數目非常多，層數很少，目的就是為了就少磁盤IO次數，當查詢數據的時候，最好的情況就是很快找到目標索引，然后讀取數據，使用B樹就能很好的完成這個目的，但是B-樹的每個節點都有data域（指針），這無疑增大了節點大小，說白了增加了磁盤IO次數（磁盤IO一次讀出的數據量大小是固定的，單個數據變大，每次讀出的就少，IO次數增多，一次IO多耗時啊！），而B樹除了葉子節點其它節點并不存儲數據，節點小，磁盤IO次數就少。這是優點之一。

另一個優點是什么，B樹所有的Data域在葉子節點，一般來說都會進行一個優化，就是將所有的葉子節點用指針串起來。這樣遍歷葉子節點就能獲得全部數據，這樣就能進行區間訪問啦。

至于MongoDB為什么使用B-樹而不是B樹，可以從它的設計角度來考慮，它并不是傳統的關系性數據庫，而是以Json格式作為存儲的nosql，目的就是高性能，高可用，易擴展。首先它擺脫了關系模型，上面所述的優點2需求就沒那么強烈了，其次Mysql由于使用B樹，數據都在葉節點上，每次查詢都需要訪問到葉節點，而MongoDB使用B-樹，所有節點都有Data域，只要找到指定索引就可以進行訪問，無疑單次查詢平均快于Mysql（但側面來看Mysql至少平均查詢耗時差不多）。

總體來說，Mysql選用B樹和MongoDB選用B-樹還是以自己的需求來選擇的。

MySQL全文索引應用簡明教程？

全文檢索在MySQL里面很早就支持了，只不過一直以來只支持英文。緣由是他從來都使用空格來作為分詞的分隔符，而對于中文來講，顯然用空格就不合適，需要針對中文語義進行分詞。

這不，從MySQL5.7開始，MySQL內置了ngram全文檢索插件，用來支持中文分詞，并且對MyISAM和InnoDB引擎有效。

在使用中文檢索分詞插件ngram之前，先得在MySQL配置文件里面設置他的分詞大小，比如，[mysqld]ngram_token_size2這里把分詞大小設置為2。要記住，分詞的SIZE越大，索引的體積就越大，所以要根據自身情況來設置合適的大小。

示例表結構：

CREATETABLEarticles(idINTUNSIGNEDAUTO_INCREMENTNOTNULLPRIMARYKEY,titleVARCHAR(200),bodyTEXT,FULLTEXT(title,body)WITHPARSERngram)ENGINEInnoDBCHARACTERSETutf8mb4示例數據，有6行記錄。mysqlgtselect*fromarticlesG**************************

*1.row***************************id:1title:數據庫管理body:在本教程中我將向你展示如何管理數據庫***************************2.row***************************id:2title:數據庫應用開發body:學習開發數據庫應用程序***************************3.row***************************id:3title:MySQL完全手冊body:學習MySQL的一切***************************4.row***************************id:4title:數據庫與事務處理body:系統的學習數據庫的事務概論***************************5.row***************************id:5title:NoSQL精髓body:學習了解各種非結構化數據庫***************************6.row***************************id:6title:SQL語言詳解body:詳細了解如果使用各種SQL6rowsinset(0.00sec)顯式指定全文檢索表源mysqlgtSETGLOBALinnodb_ft_aux_table#34new_feature/articles#34QueryOK,0rowsaffected(0.00sec)通過系統表，就可以查看到底是怎么劃分articles里的數據。

mysqlgtSELECT*FROMinformation__FT_INDEX_CACHELIMIT20,10--------------------------------------------------------------|WORD|FIRST_DOC_ID|LAST_DOC_ID|DOC_COUNT|DOC_ID|POSITION|--------------------------------------------------------------|中我|2|2|1|2|28||習m|4|4|1|4|21||習了|6|6|1|6|16||習開|3|3|1|3|25||習數|5|5|1|5|37||了解|6|7|2|6|19||了解|6|7|2|7|23||事務|5|5|1|5|12||事務|5|5|1|5|40||何管|2|2|1|2|52|--------------------------------------------------------------10rowsinset(0.00sec)這里可以看到，把分詞長度設置為2，所有的數據都只有兩個一組。上面數據還包含了行的位置，ID等等信息。

接下來，我來進行一系列檢索示范，使用方法和原來英文檢索一致。1.自然語言模式下檢索：

A，得到符合條件的個數，mysqlgtSELECTCOUNT(*)FROMarticles-gtWHEREMATCH(title,body)AGAINST(#39數據庫#39INNATURALLANGUAGEMODE)----------|COUNT(*)|----------|4|----------1rowinset(0.05sec)B，得到匹配的比率，mysqlgtSELECTid,MATCH(title,body)AGAINST(#39數據庫#39INNATURALLANGUAGEMODE)ASscoreFROMarticles--------------------------|id|score|--------------------------|1|0.12403252720832825||2|0.12403252720832825||3|0||4|0.12403252720832825||5|0.062016263604164124||6|0|--------------------------6rowsinset(0.00sec)2.布爾模式下搜索，這個就相對于自然模式搜索來的復雜些：A，匹配既有管理又有數據庫的記錄，mysqlgtSELECT*FROMarticlesWHEREMATCH(title,body)-gtAGAINST(#39數據庫管理#39INBOOLEANMODE)------------------------------------------------------|id|title|body|------------------------------------------------------|1|數據庫管理|在本教程中我將向你展示如何管理數據庫|------------------------------------------------------1rowinset(0.00sec)B，匹配有數據庫，但是沒有管理的記錄，mysqlgtSELECT*FROMarticlesWHEREMATCH(title,body)-gtAGAINST(#39數據庫-管理#39INBOOLEANMODE)--------------------------------------------------|id|title|body|--------------------------------------------------|2|數據庫應用開發|學習開發數據庫應用程序||4|數據庫與事務處理|系統的學習數據庫的事務概論||5|NoSQL精髓|學習了解各種非結構化數據庫|--------------------------------------------------3rowsinset(0.00sec)C，匹配MySQL，但是把數據庫的相關性降低，mysqlgtSELECT*FROMarticlesWHEREMATCH(title,body)-gtAGAINST(#39gt數據庫MySQL#39INBOOLEANMODE)------------------------------------|id|title|body|------------------------------------|3|MySQL完全手冊|學習MySQL的一切|------------------------------------1rowinset(0.00sec)3，查詢擴展模式，比如要搜索數據庫，那么MySQL，oracle，DB2也都將會被搜索到，mysqlgtSELECT*FROMarticles-gtWHEREMATCH(title,body)-gtAGAINST(#39數據庫#39WITHQUERYEXPANSION)------------------------------------------------------------|id|title|body|------------------------------------------------------------|1|數據庫管理|在本教程中我將向你展示如何管理數據庫|4|數據庫與事務處理|系統的學習數據庫的事務概論|2|數據庫應用開發|學習開發數據庫應用程序||5|NoSQL精髓|學習了解各種非結構化數據庫||6|SQL語言詳解|詳細了解如果使用各種SQL||3|MySQL完全手冊|學習MySQL的一切|------------------------------------------------------------6rowsinset(0.01sec)當然，我這里只是功能演示，更多的性能測試，大家有興趣可以進行詳細測試。由于N-grm是中文檢索常用的分詞算法，已經在互聯網大量使用，這次集成到mysql中，想必效果上不會有太大的問題。