其实索引的好坏还和你的查询语句有关系,就是where后边的列有关.如果两者协调不好的话,同样应用索引也得不到什么好处.下边的文章希望对你有益:索引的设计A:尽量避免表扫描检查你的查询语句的where子句，因为这是优化器重要关注的地方。包含在where里面的每一列(column)都是可能的侯选索引，为能达到最优的性能，考虑在下面给出的例子：对于在where子句中给出了column1这个列。下面的两个
1、索引创建原则(1)搜索的索引列，不一定是所要选择的列。换句话说，最适合索引的列是出现在WHERE子句中的列，或连接子句中指定的列，而不是出现在SELECT关键字后的选择列表中的列。(2)使用唯一索引。考虑某列中值的分布。索引的列的基数越大，索引的效果越好。(3)使用短索引。如果对字符串列进行索引，应该指定一个前缀长度，只要有可能就应该这样做。(4)利用最左前缀。在创建一个n列的索引时，实际是创
一 介绍为何要有索引?一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。什么是索引？索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越
存储方式区分1. B-树索引目前大多数索引都是采用B-树来存储，其包含组件有：叶子节点：包含的条目直接指向表里的数据行。叶子节点之间彼此相连，一个叶子节点有一个指向下一个叶子节点的指针。分支节点：包含的条目指向索引里其他的分支节点或者叶子节点。根节点：一个 B-树索引只有一个根节点，实际上就是位于树的最顶端的分支节点。2. 哈希索引哈希索引也称为散列索引或 HASH 索引。MySQL 目前仅有 M
索引类型MySQL中我们常用的索引类型有五种：普通索引唯一索引主键索引组合索引全文索引创建表：CREATE TABLE `index_test` ( `id` int(11) DEFAULT NULL, `name` varchar(11) DEFAULT NULL, `idno` varchar(11) DEFAULT NULL, `age` int(11) DEFAULT NULL,
· 简单(Simple)· 安全(Secure)· 可移植(Portable)· 面向对象(Object-oriented)· 健壮(Robust)· 多线程(Multithreaded)· 体系结构中立(Architecture-neutral)· 解释执行(Interpreted)· 高性能(High performance)· 分布式(Distributed)· 动态(Dynamic)在这些
1 初识索引 索引在MySQL中也叫是一种“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。 索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。 索引相当于字典的音序表，如果要查某个字，如果不使用音序表，则需要从几百页中逐页去查。2 索引的原理 索引的目的在于提高查
什么是覆盖索引？ 理解方式一：索引是高效找到行的一个方法，但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据，因此它不必读取整个行。毕竟索引叶子节点存储了它们索引的数据；当能通过读取索引就可以得到想要的数据，那就不需要读取行了。一个索引包含了满足查询结果的数据就叫做覆盖索引； &
在B树中，你可以将键和值存放在内部节点和叶子节点；但在B+树中，内部节点都是键，没有值，叶子节点同时存放键和值。B+树的叶子节点有一条链相连，而B树的叶子节点各自独立。1 使用B树的好处B树可以在内部节点同时存储键和值，因此，把频繁访问的数据放在靠近根节点的地方将会大大提高热点数据的查询效率。这种特性使得B树在特定数据重复多次查询的场景中更加高效。2 使用B+树的好处由于B+树的内部节点只存放键，
专业的SQL Server、MySQL数据库同步软件我们知道MySQL索引是B +树数据结构，但是MySQL索引如何影响数据库的效率？有两个要点:几乎每个人都知道索引可以加快查询(即读出)的速度，但并不是每个人都知道索引会降低写入速度(例如我…)。如前所述，MySQL索引是B +树的数据结构。因为它是有序的，所以这种结构可以有效提高查询的速度，并且有序的平衡树可以非常快速地找到。但是在添加，删除和
目录1、什么是索引2、索引的类型3、为什么要用索引4、索引的使用场景5、索引为什么要用B+树，为什么不能用二叉树、红黑树、B树？介绍一款可以帮助理解数据结构的网站（很好用）：Data Structure Visualization5.1 二叉查找树5.2 红黑树（平衡二叉查找树）5.3 B树5.4 B+树 5.5 Hash6、哪些情况索引会失效？1、什么是索引索引是为了加速对表中数据行的
《深入浅出MySQL++数据库开发、优化与管理维护第2版》唐汉明1.搜索的索引列，不一定是所要选择的列。换句话说，最适合索引的列是出现在where子句中的，或连接子句中指定的列，而不是出现在select关键字后的选择列表中的列。2.使用唯一索引。考虑某列中值的分布，索引的列的基数越大，索引的效果越好。例如，存放出生日期的列具有不同值，很容易区分各行。而用来记录性别的列，只含有“M”和“F”，则对此
1.3索引的数据结构1.3.1 为什么不用哈希表我们知道哈希表的查找效率是 O(1) 的,所以使用哈希表的话 查找一个数据就会非常的快,那为什么索引不用哈希表呢?原因: 如果使用哈希表,只能处理相等的情况,无法处理 > < >= 等 情况.因为哈希表存储是没有顺序的.1.3.2 为什么不用二叉搜索树我们知道二叉搜索树的 中序遍历结果是有序的.如果要查找 id<6 且 id&
一、常见的存储引擎有哪些？区别是什么？Mysql 默认的存储引擎是：InnoDB，具有支持事务、行级锁、高并发访问性能。MyIsAM：访问速度快，实际运用如果是以读和插入操作为主，并对事物完整性和并发性要求不高，推荐选择，因为 MyISAM 最小的锁粒度是表锁，一个更新语句会锁住整张表，导致其他查询和更新都会被阻塞，因此并发访问受限。（在 MySQL 5.5之前，当您创建表而未明确指定存储引擎时，
mysql中的数据是存放在存储引擎中的，常见的有InnoDB，MyISAM。数据库索引的设计是为了通过较少的查询次数（I/O次数）来加快查询速度。不同的存储引擎实现索引的方式是不同的。1.InnoDB：索引分为主键索引和二级索引/辅助索引，在InnoDB中主键索引是聚簇索引，其他索引为非聚簇索引，一个表中聚簇索引只能有一个（道理很简单，聚簇索引数据和索引放一块，如果有第二个聚簇索引，那么就意味着数
背景无论你是技术大佬，还是刚入行的小白，时不时都会踩到Mysql数据库不走索引的坑。常见的现象就是：明明在字段上添加了索引，但却并未生效。前些天就遇到一个稍微特殊的场景，同一条SQL语句，在某些参数下生效，在某些参数下不生效，这是为什么呢？另外，无论是面试或是日常，Mysql索引失效的通常情况都应该了解和学习。为了方便学习和记忆，这篇文件将常见的15种不走索引情况进行汇总，并以实例展示，帮助大家更
第8章_索引的创建与设计原则1. 索引的声明与使用1.1 索引的分类MySQL的索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引等。从功能逻辑上说，索引主要有4种，分别是普通索引唯一索引主键索引全文索引按照物理实现方式 ，索引可以分为2种聚簇索引非聚簇索引按照作用字段个数进行划分单列索引联合索引普通索引在创建普通索引时，不附加任何限制条件，只是用于提高查询效率这类索引可以创建在
MySQL索引类型包括： 创建索引CREAT INDEX indexName ON mytble (username(length)); 如果是CHAR,VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型必须指定length 创建索引CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length
对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。下面用几个例子对比查询条件的不同对性能影响.create table test(
a int,
b int,
数据结构的选择：数据库文件是存储在磁盘上，因此内存上的比较次数不再是操作的瓶颈，根据指针从磁盘IO读取数据的次数才是，磁盘与内存交互的单位一次是一页（4K）。
红黑树：极端情况下，数据量大的时候，红黑树也很深（失衡时）
hash：将所以列hash映射为存储地址，不支持查范围，地址重合什么是B+树：B树：实现方法：
初始化度的大小（C）与负载因子（Y）
当一个节点中元素的个数大于>C*Y时，该
