mysql 添加字段、删除字段、调整字段顺序 转

添加字段：

alter table `user_movement_log`
Add column GatewayId int not null default 0 AFTER `Regionid` (在哪个字段后面添加)

删除字段：

alter table `user_movement_log` drop column Gatewayid

调整字段顺序：

ALTER TABLE `user_movement_log` CHANGE `GatewayId` `GatewayId` int not null default 0 AFTER RegionID

//主键

   alter table tabelname add new_field_id int(5) unsigned default 0 not null auto_increment ,add primary key (new_field_id);//增加一个新列

   alter table t2 add d timestamp;
alter table infos add ex tinyint not null default '0';//删除列

   alter table t2 drop column c;//重命名列

   alter table t1 change a b integer;
//改变列的类型

   alter table t1 change b b bigint not null;
alter table infos change list list tinyint not null default '0';
//重命名表

   alter table t1 rename t2;
   mysql> alter table tablename change depno depno int(5) not null;
加索引
mysql> alter table tablename add index 索引名 (字段名1[，字段名2 …]);
mysql> alter table tablename add index emp_name (name);加主关键字的索引

mysql> alter table tablename add primary key(id);加唯一限制条件的索引

mysql> alter table tablename add unique emp_name2(cardnumber);删除某个索引

   mysql>alter table tablename drop index emp_name;修改表：

增加字段：

   mysql> ALTER TABLE table_name ADD field_name field_type;修改原字段名称及类型：

   mysql> ALTER TABLE table_name CHANGE old_field_name new_field_name field_type;删除字段：

   mysql> ALTER TABLE table_name DROP field_name;

在索引列上，除了上面提到的有序查找之外，数据库利用各种各样的快速定位技术，能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。

   例如，有3个未索引的表t1、t2、t3，分别只包含列c1、c2、c3，每个表分别含有1000行数据组成，指为1～1000的数值，查找对应值相等行的查询如下所示。

SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3

   此查询结果应该为1000行，每行包含3个相等的值。在无索引的情况下处理此查询，必须寻找3个表所有的组合，以便得出与WHERE子句相配的那些行。而可能的组合数目为1000×1000×1000（十亿），显然查询将会非常慢。

   如果对每个表进行索引，就能极大地加速查询进程。利用索引的查询处理如下。

（1）从表t1中选择第一行，查看此行所包含的数据。

（2）使用表t2上的索引，直接定位t2中与t1的值匹配的行。类似，利用表t3上的索引，直接定位t3中与来自t1的值匹配的行。

（3）扫描表t1的下一行并重复前面的过程，直到遍历t1中所有的行。

   在此情形下，仍然对表t1执行了一个完全扫描，但能够在表t2和t3上进行索引查找直接取出这些表中的行，比未用索引时要快一百万倍。

   利用索引，MySQL加速了WHERE子句满足条件行的搜索，而在多表连接查询时，在执行连接时加快了与其他表中的行匹配的速度。

2.  创建索引
在执行CREATE TABLE语句时可以创建索引，也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来为表增加索引。

1．ALTER TABLE
ALTER TABLE用来创建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。



ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list)

ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column_list)

ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_list)



其中table_name是要增加索引的表名，column_list指出对哪些列进行索引，多列时各列之间用逗号分隔。索引名index_name可选，缺省时，MySQL将根据第一个索引列赋一个名称。另外，ALTER TABLE允许在单个语句中更改多个表，因此可以在同时创建多个索引。

2．CREATE INDEX
CREATE INDEX可对表增加普通索引或UNIQUE索引。



CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list)

CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_list)



table_name、index_name和column_list具有与ALTER TABLE语句中相同的含义，索引名不可选。另外，不能用CREATE INDEX语句创建PRIMARY KEY索引。

3．索引类型
在创建索引时，可以规定索引能否包含重复值。如果不包含，则索引应该创建为PRIMARY KEY或UNIQUE索引。对于单列惟一性索引，这保证单列不包含重复的值。对于多列惟一性索引，保证多个值的组合不重复。

PRIMARY KEY索引和UNIQUE索引非常类似。事实上，PRIMARY KEY索引仅是一个具有名称PRIMARY的UNIQUE索引。这表示一个表只能包含一个PRIMARY KEY，因为一个表中不可能具有两个同名的索引。

下面的SQL语句对students表在sid上添加PRIMARY KEY索引。



ALTER TABLE students ADD PRIMARY KEY (sid)

4.  删除索引
可利用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来删除索引。类似于CREATE INDEX语句，DROP INDEX可以在ALTER TABLE内部作为一条语句处理，语法如下。



DROP INDEX index_name ON talbe_name

ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name

ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY



其中，前两条语句是等价的，删除掉table_name中的索引index_name。

第3条语句只在删除PRIMARY KEY索引时使用，因为一个表只可能有一个PRIMARY KEY索引，因此不需要指定索引名。如果没有创建PRIMARY KEY索引，但表具有一个或多个UNIQUE索引，则MySQL将删除第一个UNIQUE索引。

如果从表中删除了某列，则索引会受到影响。对于多列组合的索引，如果删除其中的某列，则该列也会从索引中删除。如果删除组成索引的所有列，则整个索引将被删除。


5．查看索引

mysql> show index from tblname;

mysql> show keys from tblname;

　　· Table

　　表的名称。

　　· Non_unique

　　如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。

　　· Key_name

　　索引的名称。

　　· Seq_in_index

　　索引中的列序列号，从1开始。

　　· Column_name

　　列名称。

　　· Collation

　　列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。

　　· Cardinality

　　索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机会就越大。

　　· Sub_part

　　如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。

　　· Packed

　　指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。

　　· Null

　　如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。

　　· Index_type

　　用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。

　　· Comment