既然索引优点这么多，那给所有列加上索引不就完事了，no no no，加索引是有代价的。
某采用云数据库的网站用户反映业务访问速度很慢，查询一条数据库的数据时间很长，怀疑是云数据库的性能问题，为此引出了今天的讨论课题。
在使用InnoDB存储引擎时，如果没有特别的需要，请永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。
学过服务器端开发的朋友一定知道，程序没有数据库索引也可以运行。但是所有学习数据库的资料、教程，一定会有大量的篇幅在介绍数据库索引，各种后端开发工作的面试也一定绕不开索引，甚至可以说数据库索引是从后端初级开发跨越到高级开发的屠龙宝刀，那么索引到底在服务端程序中起着怎样的作用呢？
You raise me up,so I can stand on mountains .You raise me up,to walk on stormy seas.
MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于 Web 应用程序和企业级应用程序开发。以下是一些 MySQL 的知识总结：
数据库超级重要，这个大家应该清楚，学过数据库的朋友一定知道，数据库在使用时，即使没有加索引也可以运行，但是所有学习数据库的资料、教程，一定会有大量的篇幅在介绍数据库索引，各种后端开发工作的面试也一定绕不开索引，甚至可以说数据库索引是从后端初级开发跨越到高级开发的屠龙宝刀，那么索引到底在服务端程序中起着怎样的作用呢？
MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，它可以在多种操作系统上运行。下面是MySQL的安装和配置步骤：
数据库相关 mysql索引的数据结构，加索引的原则 InnoDB和myiasm的区别，以及常见的mysql优化方案 sql查询优化 说说Mysql的sql优化 mysql的索引，b+树索引是否支持范围查询，联合索引的失效情况 开发中用了那些数据库？回答mysql，储存引擎有哪些？然后问了我悲观锁和乐观锁问题使用场景、分布式集群实现的原理。 数据库索引原理 mysql索引 B+树原理 mysql索引是怎么实现的？b+树有哪些特点？真实的数据存在哪里？哪些情况下建索引？解释下最左匹配原则？现在一个表有三列a
mysql和redis的关系？ 要根据具体的业务情景去选型： mysql存储在磁盘中 redis存储在内存中 redis适合存在一些比较热的数据，使用频繁的数据，比如下面的应用场景 排行榜 粉丝 关注 消息队列推送 数据库 降级处理 其作用是为了适应不同版本的sql，不同型号的硬件设备，做到向下兼容 通过日志文件分析 查看日志 如何进行分库分表（sharding） 数据库sharding，多表多数据适合做垂直切分；如果表不多，但是每张表的数据多适合做水平切分。 垂直切分：规则简单实施方便；根据不同的表来拆分
当谈到数据库管理系统时，MySQL是一个备受欢迎的关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛用于各种应用程序和网站。本文将探讨MySQL数据库的基本原理、使用和管理。在第一部分中，我们将介绍MySQL的概述、安装和配置，以及基本的SQL查询。在第二部分中，我们将深入探讨MySQL数据库的高级主题，包括索引、性能优化、备份和恢复等。
普通索引: 即针对数据库表创建索引； 唯一索引: 与普通索引类似，不同的就是：MySQL数据库索引列的值必须唯一，但允许有空值； 主键索引: 它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引； 组合索引: 为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。即将数据库表中的多个字段联合起来作为一个组合索引。
MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高校获取数据的数据结构。
在关系型数据库中设计索引其实并不是复杂的事情，很多开发者都觉得设计索引能够提升数据库的性能，相关的知识一定非常复杂。 然而这种想法是不正确的，索引其实并不是一个多么高深莫测的东西，只要我们掌握一定的方
MySQL中基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值，纯粹为了查询数据更快一点。
mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。
以前对数据库的了解，大概就是一个存放数据的地方，可进行增删查改，更多的就…慢慢学吧。
不少朋友留言问MySQL索引底层的实现，让我讲讲B+树。知其然，知其所以然，讲懂B+树其实不难，今天更多聊聊“数据库索引，为什么设计成这样”。
当前很多应用都适用字符串char(15)来存储IP地址（占用16个字节），利用INET_ATON和INET_NTOA函数，来存储IP地址效率很高，使用unsigned int 就可以满足需求，不需要使用bigint/字符型，只需要4个字节，节省存储空间，效率高
MySQL的索引是一种数据结构，它可以帮助数据库系统更有效地检索数据。通过创建索引，可以显著提高查询性能，特别是对于大型数据集。索引的工作方式类似于书籍的目录：而不是搜索整个数据库来找到特定的信息，数据库系统可以使用索引直接定位到存储所需数据的位置。
最近博客数据库总是挂掉，很是郁闷，其实出错的原因很简单，老高手贱升级了MySQL 8.0版本，从目前来看，MySQL 8.0不太适合配置低的机器。
在数据库中，索引是分很多种类的（千万不要狭隘的认为索引只有 B+ 树，那是因为我们平时使用的基本都是 MySQL）。而不同的种类很显然是为了应付不同的场合，那索引到底有那些种类呢？下面就让我们来大致的了解下。
Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
有位粉丝面试高开的时候被问到，为什么SQL语句命中索引比不命中索引要快？虽然自己也知道答案，但被问到的瞬间，就不知道如何组织语言了。今天，我给大家深度分析一下。
索引就是加快检索表中数据的方法。数据库的索引类似于书籍的索引。在书籍中，索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息。在数据库中，索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据，而不必扫描整个数据库。
一面：现场面去的很早明显焦虑并问不到面经（50分钟） （1）自我介绍这里介绍完提到自己熟悉的知识，项目 （2）项目介绍项目中遇到的难点如何解决的 （3）集合框架库了解吗说下常用的我画了图说了HashMap HashTable ConcurrentHashMap底层实现，之间的联系和区别 （4）Java8对ConcurrentHashMap的改进 （5）问线程安全的HashMap （6）ArrayList和LInkedList哪一个计算size的速度快 为什么 分别适用什么场景 （7）线程间怎么保证共享数据
先再来了解一下数据库索引的基本概念，其实数据库索引是一种数据结构，主要用于加速数据库中数据的检索，它通过创建索引数据结构，以便快速定位数据行，从而提高查询效率。根据常理可知，常见的数据库索引实现方式包括B树、哈希表等。
可以看到这是一颗二叉排序树，时间复杂度是和二分查找差不多的。每次都可以舍掉一半的数据。
在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前，我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的，因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程，在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用B+树！
通过几篇文章我们来讨论下索引相关的内容，本文我们先来简单的了解下索引的相关概念。 数据库的版本是 8.0.2
redo log:存储已提交的事务,顺序写入,不需要读取操作 undo log:存储未提交事务,帮助回滚,随机读写操作
数据是描述事物的符号，数据库长期储存在电脑中，是一个可以共享的数据集合，在开发过程中都避免不了使用索引，这能够更方便的查询数据，从而提高我们的工作效率，对于很多初学者或不了解开发行业的朋友来说，什么是
本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 文章主要内容分为三个部分。
2.数据库的分表分库 分库分为两种，水平分割和垂直分割 分表是在同一个数据库当中，减少一个表的查询压力
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这段时间一直在面试，问了很多候选人数据库索引相关的知识，能答好的不是很多，令人惋惜啊，我也想留你啊……
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
主键索引：在我们给一个字段设置主键的时候，它就会自动创建主键索引，用来确保每一个值都是唯一的。
作者：junshili 一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。 Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。 我们知道，索引的作用是做数据的快速检索，而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择，实现各种数据快速检索。在数据库中，高效的查找算法是非常重要的，因为数据库中存储了大量数据，一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表，如果 Mys
23号也就是周一约了3家面试,上午面了一家,下午面了一家,推掉了第三家的面试,下面说说面试内容,第一家共有6道笔试题,第二家无笔试题,面试官问了数据库索引相关内容,以及目前所做的最新项目所使用的相关技术,下面就贴上昨天遇到的面试题,小伙伴们可以试着自己做一下,如果你答题很轻松,那么我觉得你可以往8-12K方向去面试了,因为以下题目是来自两家8-15K公司的面试内容,三年经验;
数据库永远是应用最关键的一环，同时越到高并发阶段，数据库往往成为瓶颈，如果数据库表和索引不在一开始就进行良好的设计，则后期数据库横向扩展，分库分表都会遇到困难。
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