# 深入理解 MySQL 的包含索引
在数据库管理系统中，索引是提高查询效率的重要工具。MySQL 支持多种索引类型，其中之一是包含索引（包含索引，或称覆盖索引）。本文将介绍什么是包含索引，如何使用它，以及如何通过代码示例帮助你更好地理解这一概念。
## 什么是包含索引？
包含索引是指在索引中不仅包含了主键列，还额外包含了其他你需要查询的列。通过这种方式，MySQL可以直接从索引中返回结果，
文章目录一，索引简介① 索引概念② 使用索引的原因优点缺点③ 索引的分类（逻辑）二，创建索引① 自动创建索引② 手动创建索引③ 在创建表时创建索引1，创建普通索引2，创建唯一索引3，创建主键索引4，创建全文索引5，创建空间索引6，创建复合索引④ 为已存在的表创建索引➀ 使用create index 创建索引➁ 使用alter table 创建索引三，删除索引① 使用alter table删除语句
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2023-10-27 07:08:14
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1. 创建索引1.1 使用Alter创建索引1 添加主键索引特点：数据列不允许重复，不能为null,一张表只能有一个主键；Mysql主动将该字段进行排序ALTER TABLE 表名 ADD Primary key (col);添加唯一索引特点：索引列是唯一的，可以null；Mysql主动将该字段进行排序ALTER TABLE 表名 ADD unique <索引名> (col1, col
索引一、索引的使用1. 创建索引1.1 创建表时创建索引1.1.0 创建索引1.1.1 案例1.2 创建表后创建索引2. 删除索引二、索引的设计原理1. 那种字段适合创建索引2. 索引的限制数量3. 那些字段不适合创建索引 MySQL的从分类角度来看，包含：普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引等。一、索引的使用1. 创建索引1.1 创建表时创建索引1.1.0 创建索引在创建数据库表的时候，除了
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2023-07-13 10:17:17
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什么是inode和block？所谓的inode就是索引节点（index node）的意思，在每一个存储设备被格式化创建文件系统后，所有的文件大致被分为了两部分，分别是inode和block。其中inode用来存储文件属性信息，其中包括了文件大小，文件的归属者，文件的归属组，权限，类型，修改时间，以及指向文件实体数据（block）的指针。block中存储的就是文件的实际数据，比如说，照片，视频，音频
最近很忙，各种作业，各种课程设计，各种复习，各种其他的事，不过还是咬着牙写下这篇笔记，真是在百忙之中还不忘学习SQL Server。:)测试数据Drop table [dbo].[TestTb];
CREATE TABLE [dbo].[TestTb](
[Number] [char](20) Not NULL,
[Dt] [datetime] Not NULL,
[Id] [int] ID
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2024-06-19 06:39:01
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索引的本质：索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构索引数据结构：B+Tree非叶子节点不存储data，只存储索引（冗余），可以放更多的索引叶子节点包含所有的索引字段叶子节点用指针连接，每个叶子节点都存储了相邻节点在磁盘中的存储位置。提高区间访问的性能 二叉树：当数据顺序排列时，会变成链表形式红黑树：数据太多时树的高度太高，效率不一定高Hash表：在B+树中找到索引，根据对哈希
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2023-08-26 22:57:35
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大多数SQL Server表需要索引来提高数据的访问速度，如果没有索引SQL Server要进行表格扫描读取表中的每一个记录才能找到索要的数据。 为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？这是因为，增加索引也有许多不利的一个方面：&nbs
在mysql，聚集索引通常就是主键索引，非聚集索引通常就是普通索引，它们有什么区别？测试表先建一张表，有id、name和其他列。id建立主键索引，此时就是聚集索引。name建立普通索引，此时就是非聚集索引。聚集索引 (id)聚集的意思：在mysql中的索引的key及其数据行，在物理上是聚集存储在一起的。当找到某个索引的key值，也就找到了其行数据。如下图，找到了id 1，也就找到了第一行数据。非聚
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2024-03-21 21:32:53
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开文之前首先要讲讲几个概念 【覆盖查询】 当索引包含查询引用的所有列时，它通常称为“覆盖查询”。 【索引覆盖】 如果返回的数据列就包含于索引的键值中，或者包含于索引的键值+聚集索引的键值中，那么就不会发生Bookup Lookup，因为找到索引项，就已经找到所需的数据了，没有必要再到数据行去找了。这种情况，叫做索引覆盖； 【复合索引】 和复合索引相对的就是单
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2024-03-27 21:36:54
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开文之前首先要讲讲几个概念：【覆盖查询】 当索引包含查询引用的所有列时，它通常称为“覆盖查询”。【索引覆盖】 如果返回的数据列就包含于索引的键值中，或者包含于索引的键值+聚集索引的键值中，那么就不会发生Bookup Lookup，因为找到索引项，就已经找到所需的数据了，没有必要再到数据行去找了。这种情况，叫做索引覆盖。【复合索引】 和复合索引相对的就是单一索引了，就是索引只包含一
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2024-05-14 08:45:48
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#include叫做文件包含命令，用来引入对应的头文件（.h文件）。#include 也是C语言预处理命令的一种。#include 的处理过程很简单，就是将头文件的内容插入到该命令所在的位置，从而把头文件和当前源文件连接成一个源文件，这与复制粘贴的效果相同。#include 的用法有两种，如下所示：#include <stdHeader.h>
#include "myHeader.h
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2024-03-24 10:18:27
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# SQL Server 索引：包含列（INCLUDE）的详细介绍
在数据库优化中，索引是提高查询性能的核心工具。SQL Server 提供了多种索引类型，其中“包含列”（INCLUDE）选项使我们能够高效地提高查询性能，特别是在选择特定列进行检索时。本文将详细解释包含列的概念，应用场景，如何创建它们，并提供相应的代码示例。
## 什么是包含列（INCLUDE）索引？
在 SQL Serve
常见索引问题 文章目录常见索引问题1、SQL执行流程2、常见索引优化2.1、覆盖索引2.2、最左前缀原则2.3、索引下推2.4、隐式类型转化3、为什么会选错索引3.1、优化器3.2、扫描行数3.3、索引选择异常和处理 在满足语句需求的情况下，尽量少的访问资源是数据库设计的重要原则，这和执行的SQL有直接的关系，索引问题又是SQL问题中出现频率最高的，常见的索引问题包括：无索引(失效)、隐式转换。
# 如何实现“include mysql”：新手开发者指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要将MySQL数据库集成到你的项目中的情况。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你了解整个流程，并提供必要的代码示例和注释。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装MySQL数据库 |
| 2 | 创建数据库
原创
2024-07-30 07:16:54
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include的作用：#include叫做“文件包含” / include 语句包含并运行指定文件。功能：它的功能是用来指定文件的全部内容替换程序中的命令行，从而使指定的文件与当前源文件连成一个源文件书写格式：#include <文件名> //表示编译系统根据系统头文件存放的目录路径去搜索系统头文件，而不是在源文件目录去查找
#include "文件名" //表示编
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2024-06-27 21:56:48
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接下来我们说说“涵盖索引”和include索引。所谓的涵盖索引，就是传统方式在多个列上创建的索引。“inlude索引”是SQL2k5提供的新功能，允许添加非键列到非聚集索引的叶节点上。创建涵盖索引：createindex ix_tb_col1_col2 on
(
,
col2
)创建include索引：createindex ix_tb_col1 on
(
col1
)
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2024-04-23 18:26:14
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前言本文针对 MySQL 数据库的 InnoDB 存储引擎，介绍其中索引的实现以及索引在慢 SQL 优化中的作用。本文主要讨论不同场景下索引生效与失效的原因。慢SQL与索引的关系慢SQL优化原则数据库也是应用，MySQL 作为一种磁盘数据库，属于典型的 IO 密集型应用，并且随机 IO 比顺序 IO 更昂贵。真实的慢 SQL 往往会伴随着大量的行扫描、临时文件排序，直接影响就是磁盘 IO 升高、C
作者：一块石头什么是索引？索引为什么查询快，索引的数据结构是什么？聚簇索引/非聚簇索引区别？什么是覆盖索引？唯一索引/普通索引？单列索引/联合索引区别？Full-index全文索引？什么是下推索引？什么是最左匹配，查询回表？哪些字段适合建索引？为什么一般主键索引最好是自增长的, 尽量短的数值类型？为什么有些SQL不走索引？索引的最佳实践？ 索引为什么快索引的本质是空间换时间。+bonu
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2024-09-09 14:24:40
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索引设计基础知识索引是与表或视图关联的磁盘上结构，可以加快从表或视图中检索行的速度。 索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键。 这些键存储在一个结构（B 树）中，使 SQL Server 可以快速高效地找到与键值关联的行。为数据库及其工作负荷选择正确的索引是一项需要在查询速度与更新所需开销之间取得平衡的复杂任务。 如果索引较窄，或者说索引关键字中只有很少的几列，则需要的磁盘空间和维护开销都较少。
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2023-12-03 19:28:29
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