损坏mysql数据表的索引
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mysql表索引被破坏的问题及解决
下午上班，惊闻我的dedecms的网站出问题了，访问一看，果然全屏报错，检查mysql日志，错误信息为：
Table '.\dedecmsv4\dede_archives' is marked as crashed and should be repaired
提示说cms的文章表dede_archives被标记有问题，需要修复。于是赶快恢复历史数据，上网查找原因。最终将问题解决。解决方法如下：
找到mysql的安装目录的bin/myisamchk工具，在命令行中输入：
myisamchk -c -r ../data/dedecmsv4/dede_archives.MYI
然后myisamchk 工具会帮助你恢复数据表的索引。重新启动mysql，问题解决。
问题分析：
1、错误产生原因，有网友说是频繁查询和更新dede_archives表造成的索引错误，因为我的页面没有静态生成，而是动态页面，因此比较同意
这种说法。还有说法为是MYSQL数据库因为某种原因而受到了损坏，如：数据库服务器突发性的断电、在提在数据库表提供服务时对表的原文件
进行某种操作都有可能导致MYSQL数据库表被损坏而无法读取数据。总之就是因为某些不可测的问题造成表的损坏。
2、问题解决办法。
当你试图修复一个被破坏的表的问题时，有三种修复类型。如果你得到一个错误信息指出一个临时文件不能建立，删除信息所指出的文件并再
试一次--这通常是上一次修复操作遗留下来的。
这三种修复方法如下所示：
% myisamchk --recover --quick /path/to/tblName
% myisamchk --recover /path/to/tblName
% myisamchk --safe-recover /path/to/tblName
第一种是最快的，用来修复最普通的问题；而最后一种是最慢的，用来修复一些其它方法所不能修复的问题。
检查和修复MySQL数据文件
如果上面的方法无法修复一个被损坏的表，在你放弃之前，你还可以试试下面这两个技巧：
如果你怀疑表的索引文件(*.MYI)发生了不可修复的错误，甚至是丢失了这个文件，你可以使用数据文件(*.MYD)和数据格式文件(*.frm)重新生
成它。首先制作一个数据文件(tblName.MYD)的拷贝。重启你的MySQL服务并连接到这个服务上，使用下面的命令删除表的内容：
mysql DELETE FROM tblName;
在删除表的内容的同时，会建立一个新的索引文件。退出登录并重新关闭服务，然后用你刚才保存的数据文件(tblName.MYD)覆盖新的(空)数据
文件。最后，使用myisamchk执行标准的修复(上面的第二种方法)，根据表的数据的内容和表的格式文件重新生成索引数据。
如果你的表的格式文件(tblName.frm)丢失了或者是发生了不可修复的错误，但是你清楚如何使用相应的CREATE
TABLE语句来重新生成这张表，你可以重新生成一个新的.frm文件并和你的数据文件和索引文件(如果索引文件有问题，使用上面的方法重建一
个新的)一起使用。首先制作一个数据和索引文件的拷贝，然后删除原来的文件(删除数据目录下有关这个表的所有记录)。
启动MySQL服务并使用当初的CREATE
TABLE文件建立一个新的表。新的.frm文件应该可以正常工作了，但是最好你还是执行一下标准的修复(上面的第二种方法)。
3、myisamchk工具介绍（见mysql的官方手册）
可以使用myisamchk实用程序来获得有关数据库表的信息或检查、修复、优化他们。myisamchk适用MyISAM表(对应.MYI和.MYD文件的表)。
调用myisamchk的方法：
shell myisamchk [options] tbl_name ...
options指定你想让myisamchk做什么。在后面描述它们。还可以通过调用myisamchk --help得到选项列表。
tbl_name是你想要检查或修复的数据库表。如果你不在数据库目录的某处运行myisamchk，你必须指定数据库目录的路径，因为myisamchk不知
道你的数据库位于哪儿。实际上，myisamchk不在乎你正在操作的文件是否位于一个数据库目录；你可以将对应于数据库表的文件拷贝到别处并
且在那里执行恢复操作。
如果你愿意，可以用myisamchk命令行命名几个表。还可以通过命名索引文件(用“
.MYI”后缀)来指定一个表。它允许你通过使用模式“*.MYI”指定在一个目录所有的表。例如，如果你在数据库目录，可以这样在目录下检查
所有的MyISAM表：
shell myisamchk *.MYI
如果你不在数据库目录下，可通过指定到目录的路径检查所有在那里的表：
shell myisamchk /path/to/database_dir*.MYI
MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引，也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。
集一个索引包含多个列（最左前缀匹配原则）
索引列的值必须唯一，但允许有空值
全文索引为FUllText，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值，全文索引可以在CHAR,VARCHAR,TEXT类型列上创建
设定主键后数据会自动建立索引，InnoDB为聚簇索引
即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
覆盖索引是指一个查询语句的执行只用从所有就能够得到，不必从数据表中读取，覆盖索引不是索引树，是一个结果，当一条查询语句符合覆盖索引条件时候，MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，这样避免了查到索引后的回表操作，减少了I/O效率
查看索引
列名解析：
删除索引
查看：
删除前:
删除后：
普通的索引，没有什么介绍
查看:（注意和前缀索引Sub_part的区别）
当索引的列是unique的时候，会生成唯一索引，唯一索引关于null有下列两种情况
SQLSERVER 下的唯一索引的列，允许null值，但最多允许有一个空值
MYSQL下的唯一索引的列，允许null值，并且允许多个空值
查看:
会建立两个索引，一个非聚簇索引，一个是唯一索引
结果:
可以插入两个空值（明人不说暗话，我喜欢MySQL）
一方面，它不会索引所有字段所有字符，会减小索引树的大小.
另外一方面，索引只是为了区别出值，对于某些列，可能前几位区别很大，我们就可以使用前缀索引。
一般情况下某个前缀的选择性也是足够高的，足以满足查询性能。对于BLOB，TEXT，或者很长的VARCHAR类型的列，必须使用前缀索引，因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。
查看：
查看：
复合索引的最左前缀匹配原则 ：
对于复合索引，查询在一定条件才会使用该索引
减少开销。 建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！
覆盖索引。 对联合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io操作。减少io操作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。
效率高。 索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w。
在模糊搜索中很有效，搜索全文中的某一个字段，可以参考这篇博文
:
我们先进行下面一个实验看看InnoDB下的主键索引的一个现象。
查看:
我们插入进去的时候，数据的id都是乱序的，为什么这里最后select查询出来的结果都是进行了排序？
这是因为InnoDB索引底层实现的是B+tree，B+tree具有下列的特点：
所以上面的排序是为了使用B+tree的结构 ，B+tree为了范围搜索，将主键按照从小到大排序后，拆分成节点。后续还有新的节点进入的时候，和B-tree相同的操作，会进行分裂。
一般来说，聚簇索引的B+tree都是三层
InnoDB中主键索引一定是聚簇索引，聚簇索引一定是主键索引。
为什么这里辅助索引叶子结点不直接存储数据呢？
MYISAM只有非聚簇索引，索引最终指向的都是物理地址。
Q:既然有回表的存在，那么聚簇索引的优势在哪里？
Q:主键索引作为聚簇索引需要注意什么
在查询语句中使用LIke关键字进行查询时，如果匹配字符串的第一个字符为"%"，索引不会使用。如果“%”不是在第一位，索引就会使用
多列索引是在表的多个字段上创建的索引，满足最左前缀匹配原则，索引才会被使用
查询语句只有Or关键字时候，如果OR前后的两个条件都是索引，这这次查询将会使用索引，否则Or前后有一个条件的列不是索引，那么查询中将不使用索引
1.索引无法存储null值
a.单列索引无法储null值，复合索引无法储全为null的值。
b.查询时，采用is null条件时，不能利用到索引，只能全表扫描。
为什么索引列无法存储Null值？
a.索引是有序的。NULL值进入索引时，无法确定其应该放在哪里。（将索引列值进行建树，其中必然涉及到诸多的比较操作，null 值是不确定值无法
比较，无法确定null出现在索引树的叶子节点位置。）
b.如果需要把空值存入索引，方法有二：其一，把NULL值转为一个特定的值，在WHERE中检索时，用该特定值查找。其二，建立一个复合索引。例如
create index ind_a on table(col1,1); 通过在复合索引中指定一个非空常量值，而使构成索引的列的组合中，不可能出现全空值。
2.不适合键值较少的列（重复数据较多的列）
假如索引列TYPE有5个键值，如果有1万条数据，那么 WHERE TYPE = 1将访问表中的2000个数据块。
再加上访问索引块，一共要访问大于200个的数据块。
如果全表扫描，假设10条数据一个数据块，那么只需访问1000个数据块，既然全表扫描访问的数据块
少一些，肯定就不会利用索引了。
3.前导模糊查询不能利用索引(like '%XX'或者like '%XX%')
假如有这样一列code的值为'AAA','AAB','BAA','BAB' ,如果where code like '%AB'条件，由于前面是
模糊的，所以不能利用索引的顺序，必须一个个去找，看是否满足条件。这样会导致全索引扫描或者全表扫
描。如果是这样的条件where code like 'A % '，就可以查找CODE中A开头的CODE的位置，当碰到B开头的
数据时，就可以停止查找了，因为后面的数据一定不满足要求。这样就可以利用索引了。
4.索引失效的几种情况
1.如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因)
要想使用or，又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引
2.对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引
3.like查询以%开头
4.如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引
5.如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引
5.MySQL主要提供2种方式的索引：B-Tree索引，Hash索引
B树索引具有范围查找和前缀查找的能力，对于有N节点的B树，检索一条记录的复杂度为O(LogN)。相当于二分查找。
哈希索引只能做等于查找，但是无论多大的Hash表，查找复杂度都是O(1)。
显然，如果值的差异性大，并且以等值查找（=、 、in）为主，Hash索引是更高效的选择，它有O(1)的查找复杂度。
如果值的差异性相对较差，并且以范围查找为主，B树是更好的选择，它支持范围查找。
from
删除索引可以使用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来实现，DROP INDEX可以在ALTER TABLE内部作为一条语句处理，其格式如下：
DROP INDEX index_name ON talbe_name
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name
ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY
注：其中，前两条语句是等价的，删除掉table_name中的索引index_name。
扩展资料：
索引的使用及注意事项
EXPLAIN可以帮助开发人员分析SQL问题,explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表,可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
使用方法,在select语句前加上Explain就可以了：Explain select * from user where id=1;
尽量避免这些不走索引的sql：
SELECT `sname` FROM `stu` WHERE `age`+10=30;-- 不会使用索引,因为所有索引列参与了计算
SELECT `sname` FROM `stu` WHERE LEFT(`date`,4) 1990; -- 不会使用索引,因为使用了函数运算,原理与上面相同
SELECT * FROM `houdunwang` WHERE `uname` LIKE'后盾%' 走索引
SELECT * FROM `houdunwang` WHERE `uname` LIKE "%后盾%" 不走索引
正则表达式不使用索引,这应该很好理解,所以为什么在SQL中很难看到regexp关键字的原因。
字符串与数字比较不使用索引;
CREATE TABLE `a` (`a` char(10));
EXPLAIN SELECT * FROM `a` WHERE `a`="1" 走索引
EXPLAIN SELECT * FROM `a` WHERE `a`=1 不走索引
