## MySQL 索引重构
### 1. 引言
数据库索引是提高数据库性能和查询效率的重要手段之一。在大型数据库中，索引的设计和优化是非常重要的一环。本文将介绍 MySQL 索引的重构，包括索引的基本概念、常见的索引类型和使用场景，以及如何进行索引的重构来提升数据库的性能。
### 2. 索引的基本概念
#### 2.1 索引的作用
索引是数据库表中一个或多个列的值的有序集合，它可以提高
原创
2023-12-17 06:39:48
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资料出处：http://www.desteps.com/program/database/1723.html
MySQL 重建索引数据库操作命令，MySQL 除创建、删除和查询索引之外，还可以进行重建索引的操作。
1、重建索引命令
以下为引用内容：
mysql> REPAIR TABLE tbl_name QUICK;
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2023-06-02 11:45:31
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一、1.索引复杂度：是指查询次数2.测试复杂的，采用的是悲观的态度，复杂度用O(x)表示 排序法平均时间最差情况稳定度冒泡O(n2)O(n2)稳定交换O(n2)O(n2)不稳定选择O(n2)O(n2)不稳定插入O(n2)O(n2)稳定shellO(nlog)O(ns)1<s<2不稳定快速O(nlog)O(n2)不稳定归并O(nlog)O(nlog)稳定堆O(nlo
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2023-10-27 00:59:16
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索引优化分析性能下降SQL慢
查询语句写的差索引失效单值索引多值索引关联查询太多join(设计缺陷或不得已的需求)服务器调优以及各个参数设置（缓冲、线程数等）执行时间长等待时间长常见通用的JOIN查询
共有的INNER JOIN左表的共有 LEFT JOIN右表的共有 RIGHT JOIN左边独有 where b.key is null全链接 full outer joinab都没用a
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2024-10-09 06:48:22
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# 1. 索引
索引是提高数据库性能的最有效的手段之一，正确的创建索引可以极大的提高数据库的查询速度，同时也会影响数据的插入/更新/删除的特性，可以理解为： 牺牲空间换取速度，二者寻找平衡点
基本分类：
/* 索引主要有四种类型 */
主键索引(Primary Key)：主键在定义时，相当于定义了主键索引
唯一索引(Unique)：unique 同主键索引一样，在创建时即产生唯一
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2023-11-19 06:53:56
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MYSQL管理之索引改造作为MYSQL DBA需要定期的查看服务器的索引情况，尤其是当你到了一个新的环境，开始接手一些数据库的维护工作，需要对线上服务器的索引使用情况有所了解。如果索引设置不合理，会导致服务器的性能受到非常大的影响，尤其是当SQL语句又比较复杂（比如多表联合查询等），本来就来大致介绍一下线上数据库的索引改造，本文只是对个人的工作总结，如果大家有更好的索引改造方案，也
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2023-10-20 19:49:44
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mysql 重新建立索引
./myisamchk -r -q 路径/数据库/表名
如：./myisamchk -r -q ./../crawler/feed
alter table feed Auto_increment=34909090
alter table feed modify raw_url varchar(255) BINARY NOT NULL;
先登陆 gr
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2023-10-21 11:11:57
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文章目录一、索引类型二、索引结构三、索引优化3.1 哪些情况下需要创建索引3.2 哪些情况下不需要创建索引3.3 explain3.4 索引失效 本文总结下Mysql索引优化需要注意的要点。 存储引擎分为innoDB和MyISAM：下图中是innoDB存储引擎，左边是主键索引，右边是非主键索引： 下图为MyISAM存储引擎的索引结构：一、索引类型类型 1.单值索引：一个索引只包含一个列，一个表
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2023-11-07 12:34:52
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索引概念和作用索引是一种使记录有序化的技术，它可以指定按某列/某几列预先排序，从而大大提高查询速度（类似于汉语词典中按照拼音或者笔画查找）。索引的主要作用是加快数据查找速度，提高数据库的性能。MySQL 索引类型从物理存储角度上，索引可以分为聚集索引和非聚集索引。1. 聚集索引（Clustered Index）聚集索引决定数据在磁盘上的物理排序，一个表只能有一个聚集索引。2. 非聚集索引
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2024-07-29 19:56:42
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本节内容：
mysql索引重建方法
操作方法：
./myisamchk -r -q 路径/数据库/表名
例如：
复制代码 代码示例:
./myisamchk -r -q ./../crawler/feed
alter table feed Auto_increment=34909090
alter table feed modify raw_url varchar(255) BINARY
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2023-08-17 15:51:18
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1、定义索引是一种数据结果，帮助提高获取数据的速度为了提高查找速度，有很多查询优化算法。但是每种查找算法都只能应用于特定数据结构之上。索引就是数据库创建的满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据2、索引数据结构目前大部分数据库系统及文件系统都采用B Tree或其变种B+Tree作为索引结构相关概念介绍 B树：二叉树，每个结点只存储一个关键字，等于则命中，小于走左结点，大
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2023-09-02 08:52:53
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1.索引列不能是表达式的一部分； 2.涉及多列查询时，使用多列索引较好 3.将选择性强的索引列放在前面 4.对于blob，text，varchar使用前缀索引； alter table ‘city_demo’ add index ‘idx_city’ (‘city’(7)) using btree; 5.覆盖索引：索引包含所有需要查询的字段的值查询性能优化： 1.减少请求的数据量，仅返回必要的字段
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2023-11-25 18:24:40
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一、索引数据结构 MySQL官方对索引的定义： 索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 这里面有2个关键词：高效查找、数据结构。对于数据库来说，查询是我们最主要的使用功能，查询速度 肯定是越快越好。最基本的查找是顺序查找，更高效的查找我们很自然会想到二叉树、红黑树、Hash
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2023-08-10 19:05:21
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总体来说，innodb恢复过程包含以下几个步骤：一、查找表空间： 这里的查找表空间，主要是查找重做日志来实现的。 如果innodb发现到上一次检查点之后写入的重做日志，那么必须将重做日志应用于受影响的表空间。在恢复期间标记受影响的表空间。
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2024-03-25 21:54:27
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注音：理解mysql存储原理对于合理建立索引至关重要1. 基本概念1. 聚簇索引，给主键加的索引，数据存放在索引的叶子节点中，所以数据即索引，索引即数据。每个表只能又一个主键，一个聚簇索引。
innodb一定有一个聚簇索引，如果自己没指定，系统会给个默认的
2. 非聚簇索引，不是聚簇索引的索引。非聚簇索引的叶子结点会保存主键的值，为了命中索引后，再去查主键
3. 主键的插入顺序应该是有序插入，
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2023-12-09 15:04:15
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Mysql优化 Mysql优化涉及到索引，我理解的索引就是一种数据结构，mysql中常用的数据结构有Hash索引，B+树索引结构，Hash索引，它的有点在于时间复杂度读O(1)，但是它有其缺点，不能进行范围查找操作， B+树数据结构，它没有红黑树树高高，针对覆盖索引，子叶节点存放行数据，非覆盖索引子叶节点存放的是主键索引位置信息，需要回表查询数据关于创建角度创建最
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2024-02-20 12:15:27
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索引的创建对数据库的查询性能有很好的优化，但是不恰当的索引使用也会给数据库带来性能上的影响。一、重复索引和冗余索引SQL索引创建需要注意的情况：重复索引：一个字段上建立多个索引冗余索引：指多个索引的前缀列相同，或者在联合索引中包含了主键的索引 。mysql需要单独维护重复的索引，并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑，这会影响性能。重复索引是指的在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索
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2024-07-20 20:24:18
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一、设定应用布署环境为Nginx+Tomcat 二、问题集：1、Nginx下504 Timeout出错或Length出错2、Nginx下502 Conntect Refused出错及solr使用域名时的安全问题3、Java Heap Out of Memory出错 三、问题详细分析1、由于请求时间太长，导致请求时间过期；在Nginx的缓存设置太小，导致Length出错2、sol
索引的作用是提高查询效率，其实现方式有很多种，常见的索引模型有哈希表、有序列表、搜索树等。哈希表一种以key-value键值对的方式存储数据的结构，通过指定的key可以找到对应的value。哈希把值放在数组里，用一个哈希函数把key换算成一个确定位置，然后把value放在数组的这个位置。但是，多个key值经过哈希函数的换算，可能会出现同一个值，即哈希冲突，常见的解决办法是链地址法，即将所有的相同H
一、啥是索引 一种高效获取数据的数据结构。通俗的说，数据库索引像一本书的目录，能加快数据的查询速度。一般来说索引本身很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往是存储在磁盘上的文件中的（可能存储在单独的索引文件中，也可能和数据一起存储在数据文件中）。通常所说的索引，包括聚集索引、组合索引、唯一索引等等，默认都是使用 B+ 树结构组织的。 二、索引有啥优点和缺点优点： 提高数据检索的效率，
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2024-01-28 17:36:56
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