mysql索引的解释花1分钟时间，了解聚集索引，非聚集索引，联合索引，索引覆盖。举例，业务场景，用户表，表结构为：t_user(
uid primary key,
login_name unique,
passwd,
login_time,
age,
…
);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，一般用primary
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2024-08-13 11:02:18
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ElasticSearch基本概念索引 索引(index)是Elasticsearch对逻辑数据的逻辑存储，所以它可以分为更小的部分。 可以把索引看成关系型数据库的表，索引的结构是为快速有效的全文索引准备的，特别是它不存储原始值。 Elasticsearch可以把索引存放在一台机器或者分散在多台服务器上，每个索引有一或多个分片(shard)，每个 分片可以有多个副本(replica)。
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2024-04-02 12:54:18
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# 如何实现mysql索引级别
## 简介
MySQL索引是提高数据库查询性能的关键工具之一。在使用索引时，了解索引级别是非常重要的。本文将介绍如何实现MySQL索引级别，包括整个过程的步骤和每一步所需的代码。
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 创建表
创建表 --> 添加索引
添加索引 --> 查看索引级别
```
##
原创
2024-01-31 08:22:41
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目录一、MySQL三层逻辑架构1、第一层负责连接管理、授权认证、安全等等。2、第二层负责解析查询3、第三层是存储引擎二、对比InnoDB与MyISAM1、 存储结构2、 存储空间3、 可移植性、备份及恢复4、 事务支持5、 AUTO_INCREMENT6、 表锁差异7、 全文索引8、表主键9、表的具体行数10、CRUD操作11、 外键三、sql优化简介1、什么情况下进行sql优化2、sql语句执行
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2024-06-09 07:56:29
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一、mysql索引的结构在学习数据结构的时候，始终绕不开一个概念-------二叉搜索树。这种数据结构本身排好序，因此查找起来很快。但是，不同于平常都是在内存里操作，一次操作不会十分的耗费性能，mysql是存放在磁盘中的，因此，当树的深度过大时候，那就会十分消耗性能了。因此mysql采用的是多叉，一个节点多个value的B+树。mysql数据管理磁盘最小单位为数据页，一个数据页默认大小为16KB,
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2023-08-05 00:12:41
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文章目录MySql索引一、数据结构1.1 二叉树1.2 平衡二叉树1.2.1 定义1.2.2 缺点1.3 B-树(多路平衡查找树)1.4 B+树(加强版多路平衡查找树)二、B+树和B-树三、Mysql和mongodb的索引树3.1 mysql和B+树3.2 mongodb和B-树四、参考 MySql索引索引是一种加快表记录检索的数据结构。减少查询时需要扫描的数据条数
可以把随机IO变成顺序IO
目录什么是索引创建索引对象&& 删除索引对象什么时候加索引注意：主键具有unique约束的字段会自动添加索引。查看sql索引的执行计划：索引的实现原理索引的分类索引失效 什么是索引 通俗得讲索引就相当于一本书的目录，通过目录可以快速的找到对应的资源，索引提高检索效率其实最根本的原理是缩小了扫描的范围。 在数据库方面，查询一张表的时候有两种检索方式：全表扫描根据索引检索(效率很高
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2023-08-31 21:17:03
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二、B+树索引实战索引的代价空间上的代价一个索引都为对应一棵B+树，树中每一个节点都是一个数据页，一个页默认会占用16KB的存储空间，所以一个索引也是会占用磁盘空间的。时间上的代价索引是对数据的排序，那么当对表中的数据进行增、删、改操作时，都需要去维护修改内容涉及到的B+树索引。所以在进行增、删、改操作时可能需要额外的时间进行一些记录移动，页面分裂、页面回收等操作来维护好排序。B+树索引实战全值匹
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2023-09-19 13:15:36
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# MySQL索引类型与排序
在关系型数据库中，索引是一种重要的优化工具，能够显著提高查询效率。本文将详细介绍MySQL中的索引类型及其如何影响数据的排序，并通过代码示例帮助大家更好地理解。
## 什么是索引？
索引可以被看作是数据库表中的一个数据结构，帮助快速检索表中的记录。没有索引，数据库将不得不从头到尾扫描整个表，查询效率极低。通过创建索引，MySQL能够跳过不必要的记录，极大地加快查
原创
2024-10-12 05:06:27
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一、EXPLAIN做MySQL优化，我们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。下面来个简单的示例，标注(1,2,3,4,5)我们要重点关注的数据图片描述type列，连接类型。一个好的sql语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别key列，使用到的索引名。如果没有选择索引，值是NULL。可以采取强制索引方式key_len列，索引长度rows列，扫描行数。该值是个预估值extra列，详细
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2024-06-06 15:38:25
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MyISAM和InnoDB区别MyISAM是MySQL的默认数据库引擎（5.5版之前）。虽然性能极佳，而且提供了大量的特性，包括全文索引、压缩、空间函数等，但MyISAM不支持事务和行级锁，而且最大的缺陷就是崩溃后无法安全恢复。不过，5.5版本之后，MySQL引入了InnoDB（事务性数据库引擎），MySQL 5.5版本后默认的存储引擎为InnoDB。大多数时候我们使用的都是 InnoDB 存储引
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2023-11-09 11:40:01
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如大家所知道的，Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。那么，这几种索引有什么功能和性能上的不同呢？FULLTEXT即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量
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2023-12-27 07:13:00
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1 MySql索引 1.1 什么是索引？ 在数据库中，对字段建立索引可以大大提高查询速度，通过善用这些索引，可以令MySQL的查询和运行更加高效。 如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车， 拿汉语字典的目录页（索引）打比方，我们可以按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录（索引）快速查找到需要的字。 1.2 常见索引分类索引名称说明主
MySQL和Lucene都可以对数据构建索引并通过索引查询数据，一个是关系型数据库，一个是构建搜索引擎(Solr、ElasticSearch)的核心类库。两者的索引(index)有什么区别呢？以前写过一篇《Solr与MySQL查询性能对比》，只是简单的对比了下查询性能，对于内部原理却没有解释，本文简单分析下两者的索引区别。MySQL索引实现在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对
Mysql索引查询效率优化 1.为什么要使用索引？什么是索引 答：使用索引可以大幅度增强查询的速度。但是我们在一些频繁修改或者删除的表上面，不建议建立太多的索引，因为每次修改、增加、删除都要根据设置的索引类型，对内存的文件进行重新排序，这样很损耗性能。索引就是通过特定的算法（例：Btree或者Hash算法），然后根据建立的特征值去匹配。比如，原先我们查询一条数据，要执行一万次，建立合适的索引以后
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2023-09-15 23:29:44
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# MySQL索引中的type
在MySQL数据库中，索引是一种用于提高检索效率的数据结构。当我们在数据库表中创建索引时，MySQL会根据不同的索引类型来选择不同的检索算法，这个选择过程称为"index type"。不同的index type会影响到查询性能和存储空间的利用。在本文中，我们将详细介绍MySQL索引中的type，并结合代码示例来说明。
## 什么是index type？
Ind
原创
2024-06-05 06:07:51
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Collation 有值’A’（升序）或NULL（无分类）Cardinality 官方文档的解释：
An estimate of the number of unique values in the index. This is updated by running ANALYZE TABLE or myisamchk -a.
Cardinality is cou
一、基本概念1.隔离级别READ UNCOMMITEDREAD COMMITTED
◦ Oracle、DB2、Microsoft SQL Server （默认）
◦ 解决脏读REPEATABLE READ
◦ InnoDB（默认）
◦ 解决脏读、不可重复读
◦ InnoDB中的RR解决了幻读问题SERIALIZABLE
◦ 解决脏读、不可重复读和幻读2.锁的算法Record Lock：单个行记录上
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2023-08-12 23:04:36
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# MySQL索引Type效率排序教程
在MySQL中，索引是提高查询性能的关键。正确的索引能够让数据库快速定位数据，而错误的索引则可能导致性能下降。本文将指导你如何实现MySQL索引类型的效率排序，并给出详细步骤与示例代码。
## 整体流程
我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-30 03:30:35
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一、索引概述1. 介绍索引（index）是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构（有序）。2. 特点二、索引结构1. 概述 2. 二叉树如果主键是顺序插入的，则会形成一个单向链表。二叉树缺点：（1）顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。（2）大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。红黑树缺点：（1）大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。3. B-Tree（多路平衡查找树）知识小贴
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2023-12-21 11:05:40
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