索引的稀疏性 默认情况下 MongoDB 会给每一个文档都创建索引, 哪怕这个文档中没有指定索引的字段或者字段的取值是 Null，但是这样大大增加了索引的体积, 所以为了进一步优化索引占用的存储空间, 我们可以创建稀疏索引，也就是只会为存在索引字段, 并且索引字段取值不是 null 的文档创建索引。
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2022-08-28 15:54:00
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本章内容：创建稀疏索引行为例子稀疏索引仅包含具有索引字段的文档条目，即使索引字段包含空值也是如此。稀疏索引会跳过缺少索引字段的所有文档。索引是“稀疏的”，因为它不包括集合的所有文档。相比之下，非稀疏索引包含集合中的所有文档，为那些不包含索引字段的文档存储空值。重要提示在版本3.2中进行了更改：从MongoDB 3.2开始，MongoDB提供了创建局部索引的选项。局部索引提供了稀疏索引功能的超集。如
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2024-03-11 11:02:51
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稀疏索引(或者称间隙索引)就是只包含有索引字段的文档的条目，即使索引字段包含一个空值。也就是说间隙索引可以跳过那些索引键不存在的文档。因为他并非包含所有的文档，因此称为稀疏索引。与之相对的非稀疏索引或者说普通索引则包含所有的文档以及为那些不包含索引的字段存储null值。 一、间隙索引创建描述 稀疏索
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2020-12-10 17:30:00
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密集索引和稀疏索引的区别 1、密集索引的每个搜索码值都对应一个索引值 2、稀疏索引只为索引码的某些键建立索引项主流mysql数据库引擎对这两索引的选择： InnoDB: 1、如果一个主键被定义了，则改键作为密集索引。 2、如果没有主键被定义，那么该表的唯一非空索引则作为密集索引。 3、若不满足以上两点，InnoDB内部隐藏生成6字节的列作为密集索引。 4、非主键索引存储相关键位和对应
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2024-03-04 14:36:51
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1. 索引索引：是特殊数据结构，定义在查找时作为查找条件的字段，在 MySQL 又称为键 key，索引通过存储引擎实现。优点：索引可以降低服务需要扫描的数据量，减少了 IO 次数。索引可以帮助服务器避免排序和使用临时表。索引可以帮助将随机 I/O 转为顺序 I/O。缺点：占用额外空间，影响插入速度索引。2. 索引类型：B+ TREE、 HASH、 R-TREE聚簇（集）索引、非聚簇索引：数据和索引
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2024-07-23 19:32:34
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稠密索引与稀疏索引
稀疏索引索引项中只对应主文件中的部分记录，即不会给每条记录建立索引。稀疏索引要求索引字段选自于主文件中的有序属性(即属性值是按照递增排序的)，如上图所示，索引字段选自于公寓名称，而公寓名称是按照字母进行排序的。查询方式如果要查找某条记录K，先从索引表找，如果未找到，则找相邻的小于K的最大索引字段值对应的索引项，然后从该索引项对应的记录
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2024-04-02 12:23:26
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索引的作用：数据结构提升检索效率索引的缺点：降低增、删、改效率，占空间 需要维护数据库底层结构：b+树为何数据库底层为b+树？（1）二叉树容易出现层高问题，且可能会出现所有数据全部存在一侧使效率降低（2）红黑树为二叉树的一种，仍然会出现层高问题（3）b树也会出现层高问题，（4）b+树由于根叶子节点不存储数据，不会出现层高问题，（5）哈希表不支持范围查询，且一旦出现哈希碰撞，则效率会降低。索引的种类
密集索引和稀疏索引：聚簇索引：表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构(它的物理存放顺序和逻辑顺序一一对应)，这棵树的叶节点data域就是数据页，因此保存了完整的数据记录。innodb主键索引是是用聚簇索引来组织表且真实物理存储顺序只有一种，因此一个表中必须要有一个主键索引，如果没有设置聚集索引，默认使用主键来作为聚集索引。（辅助索引，一个表中除聚集索引外，其它均为辅助索引(即二级索引)
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2024-06-28 14:37:40
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ch3.索引结构简介稠密索引 在记录排好序时，可以在记录上建立稠密索引 键的顺序与文件中的排序顺序一致，图1为稠密索引的举例： 图1 稠密索引
当索引文件中指向记录本身的指针长度远小于记录本身长度，以至于可以存入到内存时，优势就会非常明显：每次查询只需要使用一次I/O操作 使用稠密索引时，无需将索引放入内存即可知道文件是否存在。可以进行范围查询稀疏索引 只为文件的每个存储块设一
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2024-04-29 19:18:11
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1. 稀疏索引和稠密索引稀疏索引在稀疏索引中，不会为每个搜索关键字创建索引记录。此处的索引记录包含搜索键和指向磁盘上数据的实际指针。要搜索记录，我们首先按索引记录进行操作，然后到达数据的实际位置。如果我们要寻找的数据不是我们通过遵循索引直接到达的位置，那么系统将开始顺序搜索，直到找到所需的数据为止。稠密索引在密集索引中，数据库中的每个搜索键值都有一个索引记录。这样可以加快搜索速度，但需要更多空间来
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2024-06-16 12:53:48
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密集索引与稀疏索引密集索引：
会为每一个key都建立索引密集索引会存储记录的所有字段的值密集索引决定了表的物理排列顺序（一个表只能创建一个密集索引）稀疏索引
只为部分key创建索引要求key有序查询时，若找不到key，则去与key最近的比key小的索引中遍历，直到找到稀疏索引只存放记录的索引字段和记录的地址Mysql中的索引InnoDB
若存在主键，则主键为密集索引若
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2024-08-07 14:00:39
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为什么要创建索引呢？这是因为，创建索引可以大大提高系统的性能。 第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二，可以大大加快 数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 第四，在使用分组和排序 子句进行数据检索时，同样可以显著减
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2024-06-22 00:42:55
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密集索引稀疏索引的区别 密集索引文件中的每个搜索码值都对应一个索引值 稀疏索引文件只为索引码的某些值建立索引项 MySQL的InnoDB 若一个主键被定义，该主键则作为密集索引 若没有主键定义，该表的第一个唯一非空索引则作为密集索引 若不满足以上条件，innodb内部会生成一个隐藏主键（密集索引）
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2020-01-25 18:55:00
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稀疏矩阵1. 什么是稀疏矩阵2. 稀疏矩阵的应用场景3. 稀疏矩阵的存储方式4. 稀疏矩阵的压缩存储方式4.1 三元组4.2 行逻辑链接的顺序表5. 三元组表示法简单实现稀疏矩阵的压缩存储与还原5.1 压缩稀疏矩阵5.2 将稀疏数组还原为二维数组6. 稀疏矩阵的转置6.1 稀疏矩阵的一般转置方法6.2 稀疏矩阵的快速转置算法 1. 什么是稀疏矩阵在矩阵中，若数据为0的元素数目远远多于非0元素的数
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2024-04-03 08:21:24
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密集索引和稀疏索引的区别： 1，密集索引文件中的每个搜索码值都对应一个索引值。 大家可以理解为：叶子节点保存的不仅仅是键值，还保存了位于同一行记录里的其他列的信息，由于密集索引决定了表的物理排列顺序，一个表只能有一个物理排列顺序，所以一个表只能创建一个密集索引。 2，稀疏索引文件只为索引码的某些值建立索引项。 大家可以理解为：叶子节点仅保存了键位信息，以及该行数据的地址。有的稀疏索引是仅保存了键位
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2024-07-25 13:18:11
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L1、L2范式及稀疏性约束 假设需要求解的目标函数为： E(x) = f(x) + r(x) 其中f(x)为损失函数，用来评价模型训练损失，必须是任意的可微凸函数，r(x)为规范化约束因子，用来对模型进行限制，根据
MySQL稀疏索引是指在数据库管理系统中使用的一种高效索引方式，主要用于提升查询性能，尤其是在数据量巨大的情况下。此索引类型避免在每条记录上都建立索引，从而减少存储空间和维护开销。本文将带你详细了解如何解决MySQL中的稀疏索引问题。
## 环境准备
在解决MySQL稀疏索引问题前，需要准备以下环境：
- **MySQL数据库**：确保安装的是5.x及以上版本。
- **编程语言支持**：需
索引时在数据很多而且比较复杂不容易查找的情况下产生的 索引时按照列来创建的，可以根据索引列中的值来帮助数据库找到相应的数据. 索引的原理： 对要查询的字段建立索引其实就是把该字段按照一定的方式排序；建立的索引只对该字段有用，如果查询的字段改变，那么这个索引也就无效了，比如图书馆的书是按照书名的第一个字母排序的，那么你想要找作者叫张三的就不能用改索引了；还有就是如果索引太多会降低查询的速度一、建立方
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2024-10-23 08:34:44
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# 实现 MySQL 稀疏索引的步骤
## 介绍
MySQL 稀疏索引是一种在数据库中使用的索引类型，它适用于稀疏数据集。稀疏索引可以大大减少索引的大小，提高查询性能。本文将向你介绍如何实现 MySQL 稀疏索引。
## 流程概述
下面是实现 MySQL 稀疏索引的步骤概述：
```mermaid
journey
title 实现 MySQL 稀疏索引的步骤
section
原创
2023-09-28 15:35:13
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一、首先 先看一下密集索引和稀疏索引的图片 看图片来实际了解一下首先先来了解下什么是索引项 索引值 搜索码索引项包括索引值以及指向该搜索码值的第一条数据记录的指针。从上图中可以看出：(一)、密集索引文件中的每一个搜索码值都对应着一个索引值 这就可以理解为叶子结点不但需要保存键值 还保存位于同一行记录的其他列信息。由于密集索引决定了表的物理排列顺序，一个表只有一个物理排列顺序，所以一个表只能创建一个
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2024-09-17 11:09:39
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