大表建索引，小表不必建索引

这个说法是不完全正确的。在实际应用中，是否需要为一张表建立索引，需要根据该表的具体情况来决定，而不是仅仅根据表的大小来判断。

对于小表来说，如果该表的数据量不大，且只需要进行简单的查询操作（如全表扫描），那么建立索引的效果可能并不明显，甚至可能会降低查询效率。但是，如果该表需要经常进行查询、排序、分组等操作，或者参与到多表关联查询中，那么建立索引可以提高查询效率。

对于大表来说，如果该表的数据量很大，那么查询效率可能会很低，甚至可能会导致查询超时或者系统崩溃。此时，建立索引可以大大提高查询效率，并且可以缓解系统的压力。

因此，建立索引需要根据具体情况来决定，需要综合考虑数据量、查询频率、查询方式等多个因素。

相关问题

mysql分区表建索引

MySQL分区表是一种数据库优化技术，它将大表划分为多个物理上独立的部分，每个部分称为分区。当在分区表上创建索引时，有以下几个关键点：

1. **分区级别索引**：可以在分区键、主键或特定列上创建索引，这可以提高查询性能，因为数据库只需要扫描对应分区而不是整个表。

2. **分区索引策略**：常见的分区策略包括范围分区（如按日期）、列表分区（基于一组预定义值）、哈希分区（基于某个表达式的散列结果）等。选择合适的分区策略对索引效果有很大影响。

3. **复合索引**：如果分区键包含在索引中，复合索引会被应用到分区上。这意味着你可以同时针对多个字段建立索引，提高特定查询条件的匹配效率。

4. **注意维护成本**：虽然分区提高了查询速度，但是每次插入、删除数据时都需要更新所有相关的分区索引，所以要权衡分区带来的性能提升和维护复杂性的增加。

5. **设计原则**：在创建分区表和索引之前，需要充分理解业务需求，确保大部分查询能利用到分区，减少无效的全表扫描。

clickhouse如何给表建索引

ClickHouse 是一种用于在线分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS）。在 ClickHouse 中，表的索引通常是隐式创建的，因为它的列存储方式本身就能够提供高效的查询性能。然而，ClickHouse 也支持显式创建的索引结构，以进一步提高查询效率，特别是对于数据的排序和查找。

要在 ClickHouse 中给表建立索引，你可以使用以下几种方法：

1. 主键（PRIMARY KEY）：在创建表时，你可以指定一个主键，ClickHouse 会根据这个主键自动创建一个数据结构来优化查询。这个主键定义了数据的物理存储顺序，并且能够加速主键列上等值和范围查询的性能。

2. 索引（INDEX）：除了主键之外，ClickHouse 还支持在查询中为某些列创建额外的索引。这些索引用于优化特定列的查询效率。它们是基于表达式创建的，你可以为一个表创建多个索引。然而，索引会占用额外的磁盘空间，并可能影响数据插入的性能。

3. 布隆过滤器（Bloom filters）：ClickHouse 还可以为表创建布隆过滤器，这是一种空间效率高的概率数据结构，用于快速判断一个元素是否在一个集合中。这可以用来减少不必要的磁盘读取，从而加速查询性能，尤其是在处理大量的数据时。

以下是一个创建具有主键和索引的 ClickHouse 表的示例：

CREATE TABLE example_table (
    id UInt32,
    column1 String,
    column2 DateTime,
    ...
    INDEX index_name1 column1 TYPE type_name1 GRANULARITY value1,
    INDEX index_name2 column2 TYPE type_name2 GRANULARITY value2
)
ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (id, column1)

在这个例子中，我们定义了一个名为 `example_table` 的表，它有一个名为 `id` 的主键和两个额外的索引 `index_name1` 和 `index_name2`，分别用于 `column1` 和 `column2`。