如何查看数据库中所有的索引 (查看数据库所有索引)
索引是数据库中极其重要的一个概念，用于提高查询效率。一个好的索引能够使得数据库的查询效率变得非常高，而一个劣质的索引则会极大地降低数据库的查询效率。因此，在数据库中查看所有的索引是一件非常重要的事情，它不仅能帮助我们了解数据库的索引情况，还可以协助我们优化数据库的性能。本篇文章将介绍。
对于不同的数据库管理系统，查看索引的方式可能有所不同。在这里，我们将以MySQL为例，详细讲解如何查看MySQL中的所有索引。
1.使用SHOW INDEX命令查看所有索引
在MySQL中，SHOW INDEX命令可以显示指定表的索引信息，包括索引名称、索引类型、索引字段、索引的唯一性等等。如果不加任何选项，SHOW INDEX命令将显示指定表的所有索引信息。
语法：
“`sql
SHOW INDEX FROM table_name;
“`
例如，我们想要查看一个名为“customers”的表的所有索引，可以使用如下命令：
“`sql
SHOW INDEX FROM customers;
“`
该命令将显示“customers”表的所有索引，如下所示：
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
| —— | — | ———— | ———— | —————- | ——- | ——- | ——- | ——- | ——- | ——- | ——- |
| customers | 0 | PRIMARY | 1 | ID | A | 3 | NULL | NULL | | REE | |
| customers | 1 | customer_eml | 1 | eml | A | 3 | NULL | NULL | | REE | |
| customers | 1 | customer_name | 1 | name | A | 3 | NULL | NULL | | REE | |
从上面的结果可以看出，“customers”表一共有三个索引，分别为“PRIMARY”、“customer_eml”和“customer_name”索引。其中，“PRIMARY”索引是自动创建的主键索引，而“customer_eml”和“customer_name”索引则是根据eml和name两个字段分别创建的索引。
2.使用INFORMATION_SCHEMA表查看所有索引
除了SHOW INDEX命令外，MySQL还提供了一个用于查看数据库元数据的特殊表——INFORMATION_SCHEMA。在INFORMATION_SCHEMA表中，对于每个数据库对象，都有一个对应的信息表。因此，如果我们想要查看MySQL中的所有索引，可以使用以下SELECT语句：
“`sql
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS WHERE TABLE_SCHEMA = ‘database_name’;
“`
其中，“TABLE_SCHEMA”表示要查看的数据库名。例如，如果我们想要查看所有索引的信息，则可以使用以下语句：
“`sql
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS WHERE TABLE_SCHEMA = ‘mydatabase’;
“`
这条SQL语句将返回所有“mydatabase”数据库中的索引信息。
3.使用命令行工具查看所有索引
除了在MySQL客户端中使用SQL命令以外，我们也可以使用许多命令行工具来查看MySQL中的索引信息。以下是几种最常用的工具：
（1）mysql命令
如果系统中安装了MySQL客户端程序，可以通过在命令行中输入“mysql”命令来进入MySQL客户端交互式命令行模式。在此模式下，可以使用SHOW INDEX命令等SQL命令来查看所有的索引。
（2）mysqldumpslow命令
mysqldumpslow是MySQL提供的一个用于分析慢查询日志的命令行工具。当我们需要查看MySQL中的慢查询并确定是否存在索引问题时，可以使用该工具来查看所有的索引信息。使用mysqldumpslow命令来查看所有索引的语法如下：
“`bash
mysqldumpslow -s t -q -g “index” /var/log/mysql/mysql-slow.log
“`
其中，“-s t”表示按照查询时间进行排序，“-q”表示输出格式为普通文本，“-g“表示只输出包含”index”字符串的查询语句。此命令将读取MySQL慢查询日志文件“/var/log/mysql/mysql-slow.log”，并输出出现过索引关键字的所有查询语句及其对应的索引信息。
（3）pt-index-usage工具
pt-index-usage是Percona Toolkit中的一个用于分析索引使用情况的命令行工具。该工具可以为MySQL数据库中的每个表生成一个索引报告，显示了所有索引以及它们的使用情况。使用pt-index-usage命令来查看所有索引的语法如下：
“`bash
pt-index-usage D=dbname,t=table_name
“`
其中，“D”表示要分析的数据库名，“t”表示要分析的表名。此命令会分析指定表的所有索引，并输出它们的使用情况。
综上，查看所有索引是MySQL中非常重要的一个操作，它不仅可以帮助我们了解数据库的索引情况，还可以协助我们优化数据库的性能。本篇文章介绍了几种查看MySQL中所有索引的方法，包括使用SHOW INDEX命令、INFORMATION_SCHEMA表、mysql命令、mysqldumpslow命令、pt-index-usage工具等工具。针对不同的需求，可以选择不同的方法来查看所有索引，并根据所得信息进行相应的数据库性能优化。
相关问题拓展阅读：
如何利用MySQL命令创建，查看，重建和删除索引
之一步，创建数据库表t_tree_info，命令如下：
create table t_tree_info(
id int(8),
tno int(4),
tname varchar(20),
tdesc varchar(100)
);
如下图所示：
第二步，向表里插入3条数据，插入后查看表记录，如下图所示：
第三步，创建数据库索引tree_name，命令如下：
create index tree_name on t_tree_info (tname(20));
如下图所示：
第四步，查看数据库表索引，利用show命令
show index from t_tree_info;
如下图所示：
第五步，重建索引，利用repari命令
repair table t_tree_info quick;
如下图所示：
第六步，索引创建好了，在不使用该索引时，可以删除
drop index tree_name on t_tree_info;
如下图所示：
数据库建立索引怎么利用索引查询？
1.合理使用索引\x0d\x0a索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM更先提出的ISAM索引结构。\x0d\x0a索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：\x0d\x0a在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。\x0d\x0a在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。\x0d\x0a在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。\x0d\x0a如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。\x0d\x0a使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而 使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量 数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。\x0d\x0a(1)在下面两条select语句中:\x0d\x0aSELECT * FROM table1 WHERE field1=0; \x0d\x0aSELECT * FROM table1 WHERE field1>=0 AND field1=0,则之一条select语句要比第二条select语句效率高的多，因为第二条select语句的之一个条件耗费了大量的系统资源。\x0d\x0a之一个原则：在where子句中应把更具限制性的条件放在最前面。\x0d\x0a(2)在下面的select语句中:\x0d\x0aSELECT * FROM tab WHERE a=? AND b=? AND c=?;\x0d\x0a若有索引index(a,b,c)，则where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。\x0d\x0a第二个原则：where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。\x0d\x0a—————————————————————————— \x0d\x0a以下假设在field1上有唯一索引I1，在field2上有非唯一索引I2。 \x0d\x0a—————————————————————————— \x0d\x0a(3) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1=’sdf’ 快 \x0d\x0aSELECT * FROM tb WHERE field1=’sdf’ 慢\x0d\x0a因为后者在索引扫描后要多一步ROWID表访问。\x0d\x0a(4) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>=’sdf’ 快 \x0d\x0aSELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>’sdf’ 慢\x0d\x0a因为前者可以迅速定位索引。\x0d\x0a(5) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE ‘R%’ 快 \x0d\x0aSELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE ‘%R’ 慢，\x0d\x0a因为后者不使用索引。\x0d\x0a(6) 使用函数如： \x0d\x0aSELECT field3,field4 FROM tb WHERE upper(field2)=’RMN’不使用索引。\x0d\x0a如果一个表有两万条记录，建议不使用函数；如果一个表有五万条以上记录，严格禁止使用函数！两万条记录以下没有限制。\x0d\x0a(7) 空值不在索引中存储，所以 \x0d\x0aSELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 IS NULL不使用索引。\x0d\x0a(8) 不等式如 \x0d\x0aSELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2!=’TOM’不使用索引。 \x0d\x0a相似地， \x0d\x0aSELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 NOT IN(‘M’,’P’)不使用索引。\x0d\x0a(9) 多列索引，只有当查询中索引首列被用于条件时，索引才能被使用。\x0d\x0a(10) MAX，MIN等函数，使用索引。 \x0d\x0aSELECT max(field2) FROM tb 所以，如果需要对字段取max，min，sum等，应该加索引。\x0d\x0a一次只使用一个聚集函数，如： \x0d\x0aSELECT “min”=min(field1), “max”=max(field1) FROM tb \x0d\x0a不如：SELECT “min”=(SELECT min(field1) FROM tb) , “max”=(SELECT max(field1) FROM tb)\x0d\x0a(11) 重复值过多的索引不会被查询优化器使用。而且因为建了索引，修改该字段值时还要修改索引，所以更新该字段的操作比没有索引更慢。\x0d\x0a(12) 索引值过大（如在一个char(40)的字段上建索引），会造成大量的I/O开销（甚至会超过表扫描的I/O开销）。因此，尽量使用整数索引。 Sp_estspace可以计算表和索引的开销。\x0d\x0a(13) 对于多列索引，ORDER BY的顺序必须和索引的字段顺序一致。\x0d\x0a(14) 在sybase中，如果ORDER BY的字段组成一个簇索引，那么无须做ORDER BY。记录的排列顺序是与簇索引一致的。\x0d\x0a(15) 多表联结（具体查询方案需要通过测试得到） \x0d\x0awhere子句中限定条件尽量使用相关联的字段，且尽量把相关联的字段放在前面。 \x0d\x0aSELECT a.field1,b.field2 FROM a,b WHERE a.field3=b.field3\x0d\x0afield3上没有索引的情况下: \x0d\x0a对a作全表扫描，结果排序 \x0d\x0a对b作全表扫描，结果排序 \x0d\x0a结果合并。 \x0d\x0a对于很小的表或巨大的表比较合适。\x0d\x0afield3上有索引 \x0d\x0a按照表联结的次序，b为驱动表，a为被驱动表 \x0d\x0a对b作全表扫描 \x0d\x0a对a作索引范围扫描 \x0d\x0a如果匹配，通过a的rowid访问\x0d\x0a(16) 避免一对多的join。如： \x0d\x0aSELECT tb1.field3,tb1.field4,tb2.field2 FROM tb1,tb2 WHERE tb1.field2=tb2.field2 AND tb1.field2=‘BU1032’ AND tb2.field2= ‘aaa’ \x0d\x0a不如： \x0d\x0adeclare @a varchar(80) \x0d\x0aSELECT @a=field2 FROM tb2 WHERE field2=‘aaa’ \x0d\x0aSELECT tb1.field3,tb1.field4,@a FROM tb1 WHERE field2= ‘aaa’\x0d\x0a(16) 子查询 \x0d\x0a用exists/not exists代替in/not in操作 \x0d\x0a比较： \x0d\x0aSELECT a.field1 FROM a WHERE a.field2 IN(SELECT b.field1 FROM b WHERE b.field2=100) \x0d\x0aSELECT a.field1 FROM a WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE a.field2=b.field1 AND b.field2=100) \x0d\x0aSELECT field1 FROM a WHERE field1 NOT IN( SELECT field2 FROM b) \x0d\x0aSELECT field1 FROM a WHERE NOT EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE b.field2=a.field1)\x0d\x0a(17) 主、外键主要用于数据约束，sybase中创建主键时会自动创建索引，外键与索引无关，提高性能必须再建索引。\x0d\x0a(18) char类型的字段不建索引比int类型的字段不建索引更糟糕。建索引后性能只稍差一点。\x0d\x0a(19) 使用count(*)而不要使用count(column_name)，避免使用count(DISTINCT column_name)。\x0d\x0a(20) 等号右边尽量不要使用字段名，如： \x0d\x0aSELECT * FROM tb WHERE field1 = field3\x0d\x0a(21) 避免使用or条件，因为or不使用索引。\x0d\x0a2.避免使用order by和group by字句。\x0d\x0a因为使用这两个子句会占用大量的临时空间(tempspace),如果一定要使用，可用视图、人工生成临时表的方法来代替。 \x0d\x0a如果必须使用，先检查memory、tempdb的大小。 \x0d\x0a测试证明，特别要避免一个查询里既使用join又使用group by，速度会非常慢！\x0d\x0a3.尽量少用子查询，特别是相关子查询。因为这样会导致效率下降。\x0d\x0a一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。\x0d\x0a4．消除对大型表行数据的顺序存取\x0d\x0a在 嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。 \x0d\x0a比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询 10亿行数据。 \x0d\x0a避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。 \x0d\x0a例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄??）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个 表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。 \x0d\x0a还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。 \x0d\x0a下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作： \x0d\x0aSELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008 \x0d\x0a虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的，所以应该改为如下语句： \x0d\x0aSELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 \x0d\x0aUNION \x0d\x0aSELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008 \x0d\x0a这样就能利用索引路径处理查询。\x0d\x0a5．避免困难的正规表达式\x0d\x0aMATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” \x0d\x0a即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。 \x0d\x0a另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。\x0d\x0a6．使用临时表加速查询\x0d\x0a把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如： \x0d\x0aSELECT cust.name，rcvbles.balance，??other COLUMNS \x0d\x0aFROM cust，rcvbles \x0d\x0aWHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id \x0d\x0aAND rcvblls.balance>0 \x0d\x0aAND cust.postcode>“98000” \x0d\x0aORDER BY cust.name \x0d\x0a如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序： \x0d\x0aSELECT cust.name，rcvbles.balance，??other COLUMNS \x0d\x0aFROM cust，rcvbles \x0d\x0aWHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id \x0d\x0aAND rcvblls.balance>;0 \x0d\x0aORDER BY cust.name \x0d\x0aINTO TEMP cust_with_balance \x0d\x0a然后以下面的方式在临时表中查询： \x0d\x0aSELECT ＊ FROM cust_with_balance \x0d\x0aWHERE postcode>“98000” \x0d\x0a临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。 \x0d\x0a注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。\x0d\x0a7．用排序来取代非顺序存取\x0d\x0a非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
数据库：如何利用视图插入或删除数据，如何用数据字典查看索引信息？求解！
查看索引个数和类别
select * from user_indexes where table=’表名’ ;
查看索引被索引的字段
SQL>select * from user_ind_columns where index_name=upper(‘&index_name’);
只有分区或子分区才有可能建成local，因此查询分区索引相关的视图，例如：select index_name,table_name,locality from user_part_indexes
查看数据库所有索引的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于查看数据库所有索引,如何查看数据库中所有的索引,如何利用MySQL命令创建，查看，重建和删除索引,数据库建立索引怎么利用索引查询？,数据库：如何利用视图插入或删除数据，如何用数据字典查看索引信息？求解！的信息别忘了在本站进行查找喔。
