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有没有办法在唯一索引找到匹配项后继续搜索

在唯一索引中找到匹配项后，不需要继续搜索，因为唯一索引保证了索引列的唯一性。当唯一索引中找到了匹配项，即可确定该记录的位置，不需要继续查找其他匹配项。唯一索引可以提高查询效率和数据的完整性，常用于约束唯一性的列，例如用户ID、邮箱等。

如果需要在找到匹配项后继续搜索，可能需要使用其他类型的索引，如普通索引或全文索引。普通索引可以加速查询过程，但无法保证唯一性；而全文索引则适用于对文本内容进行搜索，可以在找到匹配项后继续搜索其他匹配项。

对于腾讯云的相关产品，可以考虑使用云数据库 TencentDB，它提供了高性能、可扩展的数据库解决方案，支持多种数据库引擎，并提供了索引优化、查询分析等功能，可以满足不同场景的需求。

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腾讯云全文检索 TencentDB for Elasticsearch 官网介绍： https://cloud.tencent.com/product/es

相关搜索:使MySQL查询在找到第一个匹配项后返回/停止执行在DOM中发生事件后，有没有办法找到javascript文件在txt文档中找到某一行后，有没有办法向后循环？在vim中搜索和替换后，有没有办法查看替换的选择在两张工作表之间搜索匹配项，如果未找到匹配项，则添加新行在删除集合后，有没有办法释放被mongodb索引占用的RAM？在将搜索字符串设置为EditText后，如何开始在回收器视图中搜索匹配项在引用唯一命名项时，有没有办法不在kubernetes中指定名称空间？在搜索多个不同的匹配项时，如何找到一个子串的索引？如何根据匹配的搜索在JArray中找到对象的索引？

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B-Tree和B+Tree的比较

唯一索引：确保索引列中的所有值都是唯一的。可以在一个或多个列上创建唯一索引。主键索引是一种特殊的唯一索引，它不仅要求值是唯一的，还要求每个值都不能为NULL。...如果找到的关键字项大于目标关键字，但当前节点不是叶子节点，则在当前节点的子节点中继续搜索。...4.在叶子节点中搜索：在叶子节点内顺序搜索目标关键字。如果找到匹配项，则返回该匹配项及其对应的数据记录（或指向数据记录的指针）。...如果没有找到匹配项，但叶子节点中存在相邻的节点指针，并且搜索是范围查询的一部分，则可以使用这些指针继续搜索。...5.处理范围查询：如果搜索是范围查询（例如，查找所有大于某个值的数据项），则在找到第一个匹配项后，可以沿着叶子节点间的链表继续搜索，直到找到范围外的第一个数据项为止。

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❤『知识集锦』一文搞懂mysql索引！！（建议收藏）

2.3 唯一索引vs普通索引从查询上来说对于普通索引来说，查找到满足条件的第一个记录后，需要查找下一个记录，直到碰到第一个不满足条件的记录。...对于唯一索引来说，由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续检索。...从更新上来说 A 如果目标页在内存中：对于唯一索引来说，找到3和5之间的位置，判断有没有冲突，插入这个值，语句执行结束；对于普通索引来说，找到3和5之间的位置，插入这个值，语句执行结束。...Extra列返回的描述的意义： Distinct: 一旦MySQL找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了。...Not exists: MySQL优化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行，就不再搜索了。

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MySQL 索引

快递小哥连忙回答 “我们给所有的快递都编了号，做了一个表格，只要从表格中找到编号就可以找到快递了”，东哥心想，我从上十万的名单里找出了编码，还要去上十万的快递里扒出快递，还是太累了就说 “我时间有限有没有更快的办法...在 MyISAM 中，主索引和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别，只是主索引要求 key 是唯一的，而辅助索引的 key 可以重复。...最左匹配原则当 b+ 树的数据项是复合的数据结构，比如(name，age，sex)的时候，b+ 树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三，20，F)这样的数据来检索的时候，b+ 树会优先比较...比如当(张三，F)这样的数据来检索时，b+ 树可以用 name 来指定搜索方向，但下一个字段 age 的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是 F 的数据了，这个是非常重要的性质，...即索引的最左匹配特性。

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mysql 系列：搞定索引

最简单的办法便是扫描整个数据表，一一对比。然而这样效率太低了。如果我们有类似字典的功能，在查询某行数据前，先到字典里定位到行位置，再根据行位置找到具体数据，是否能更快呢？是的，索引就是这么设计的。...在拿到这一行的定位信息后，就可以将列数据和定位信息做关联了。下次想查找这个字段列所对应的行数据时，就可以先到关联信息里搜索，拿到定位信息后直接查找即可。...主键：唯一地标识表中一条记录的索引，不能有 NULL 值。在 InnoDB 里，主键就是聚集索引。唯一索引：索引所对应的列值里是不能有重复值的，允许有 NULL 值。...by 里尽量使用索引字段 join 的 on 条件里尽量使用索引字段性能分析当我们使用了索引后，又如何知道它有没有使用到索引呢？...B 树在 B+ 树之前还有二叉搜索树和 B 树，我们来一步一步演化，看看有什么不同，先来看二叉搜索树： [二叉搜索树] 当要进行查找时，会按小于往左搜索，大于往右搜索的规则去寻找。

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mysql查询优化explain命令详解

explain翻译即解释，就是看mysql语句的查询解释计划，从解释计划我们能很清楚的看到解释的语句有没有合理用到索引，扫描了多少行数，有没有触及全表扫描、用到临时表等影响慢查询的原因。...type 联接类型，比较重要的项，从这一项可以看出是否高效的重要依据性能从好到坏依次如下： system：表中只有一条数据，这是一个特殊的const 类型； const：针对主键或唯一索引的等值查询扫描...，最多只返回一行数据，const 查询速度非常快，因为它仅仅读取一次即可； eq_ref：此类型通常出现在多表的 join 查询，表示对于前表的每一个结果,都只能匹配到后表的一行结果，并且查询的比较操作通常是...，可以使用索引将子查询去重； index_merge：表示查询使用了两个以上的索引，最后取交集或者并集，常见and,or的条件使用了不同的索引，官方排序这个在ref_or_null之后，但是实际上由于要读取所个索引...Distinct：一旦找到了与行相联合匹配的行就不再搜索了； Using filesort：使用了文件排序，性能非常慢，需要优化。

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数据库索引，真的越建越好吗?

为了解决这个问题，InnoDB引入B+树最低层的叶子节点，存放数据其他上层节点-非叶子节点，存放目录项，作为索引非叶子节点分为不同层次，通过分层降低每层的搜索量每层节点按索引键大小排序，构成双向链表...B+树如何快速查找主键比如搜索PK=4数据，通过根节点中的索引可知数据在第一个记录指向的2号页，通过2号页的索引又可知道数据在5号页，5号页就是实际数据页，再通过二分查找页目录马上可以找到记录的指针。...若要搜索用户名为b的数据，经过两次定位可以得出在数据页5中，查出所有主键为7和6，再拿这俩主键继续使用聚簇索引进行两次回表得到完整数据。...回表二级索引不保存原始数据，通过索引找到主键后需要再查询聚簇索引，才能拿到想要的数据。...有没有什么办法可以了解各种执行计划的成本，以及MySQL做出选择的依据？ MySQL 5.6及之后，可以使用optimizer trace查看优化器生成执行计划的整个过程。

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MySQL索引原理、失效情况

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数据库索引，真的越建越好吗?

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索引下推，yyds！

存储引擎找到 username='1' 的第一条记录后，在 B+Tree 的叶子结点中保存着主键 id，此时通过回表操作，去主键索引中找到该条记录的完整数据，并返回给 server 层。...由于 username+age 组成的复合索引只是一个普通索引，并不是唯一索引（如果是唯一索引，那么这个查询就到此结束了），所以还需要继续去搜索有没有满足条件的记录。...找到记录后，存储引擎并不急着回表，而是继续判断这条记录的 age 是否等于 99，如果 age=99，再去回表，如果 age 不等于 99，就不去回表了，直接继续读取下一条记录。...存储引擎将读取到的数据行返回给 server 层，此时如果还有其他非索引的查询条件，server 层再去继续过滤，在我们上面的案例中，此时没有其他查询条件了。...其实一句话：在搜索引擎中提前判断对应的搜索条件是否满足，满足了再去回表，通过减少回表次数进而提高查询效率。

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从根儿上理解MySQL索引

name为蝉沐风的记录花费时间为0.96秒，为name字段创建索引后，搜索时间仅为0.03秒，可见索引的作用之大。...现在终于解释完为什么主键查询这么快了，搞明白主键索引之后，普通索引和联合索引就太简单了！3.2 普通索引主键索引是在搜索条件为主键的时候才会发挥作用，但是我要以name='蝉沐风'为搜索条件怎么办？...我们已经知道根据主键查询用户记录是非常快的了，那我们可以想个办法根据name字段来迅速找到主键，然后再根据主键查找用户记录啊。这个办法同样离不开B+树。...现在得到主键的id了，然后根据主键id到主键索引中查找到完整的用户记录，这个过程叫做回表。如果没有为name列设置唯一性约束，那就可能找到多个符合条件的主键id，多回几次表就可以了。...其实样子和InnoDB差不多，区别就是MyISAM的B+树的叶子节点存储的是用户记录对应的磁盘地址，所以从索引文件.MYI中找到对应的索引键（建立索引的列的值）后，会到.MYD中找到对应的用户记录。

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怎么设计高效的敏感词过滤系统（一）

1、直接将敏感词组织成String后，利用indexOf方法来查询。 2、传统的敏感词入库后SQL查询。 3、利用Lucene建立分词索引来查询。 4、利用DFA算法来进行。...显然，方法1和方法2在性能上基本无法满足IM系统高效处理消息的需求，放弃。方法3，采用Lucene建立本地分词索引，将消息内容分词后，在索引库里搜索。这个方法较复杂，且分词效率也不会很高，放弃。...（1）第1个字“瓜”在Trie树的第一层节点（第一层节点有“二”、“瓜”、“西”三个字）；继续（在中间的子树）往后找“子”字，在树枝的后续节点；继续找“二”，继续找“手”，继续找“车”，"车"字无法找到...事实上，我们在第1步已经比较过“二手”这个词，如果能利用第1步中比较的结果，直观感觉是能够加快匹配出“二手车”这个敏感词的。...那Trie树的结构有没有办法也避免这种情况发生呢？答案是肯定的。参考KMP算法（百度一下你就知道了）的最长相同前后缀的方法，来避免回溯。这里首先需要理解“前缀”、“后缀”的思想。

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Mysql索引分类

接着，还是一样，我们继续遍历当前节点的搜索码值，和要查找的值做比较。这时我们又碰到了一个搜索码值为”Mozart”的块，和上次不同的是，这次是在叶子节点找到的，而不是根节点。...当然，这只是最最简洁的描述，如果name没有加唯一索引，那么mysql还需要遍历下一个块，看看搜索码值是不是也是”Mozart”。...一项项来，如果前一项分不出胜负，那么再比下一项。比较的顺序，就是你索引创建语句里写的顺序。比如按照上面那条sql创建出来的索引，mysql会先比较name，如果name一样，再比较subject。...简单说，聚簇索引就是用来存储行数据的位置的。什么样的字段才可以作为聚簇索引？那当然是要具有唯一性的字段，比如：主键、唯一索引（unique index）所在字段这两个都没有？...最左前缀匹配：一个理所当然的概念，只要你理解了上面两位。覆盖索引：有些信息已经在树里面了，就不必再麻烦磁盘老人家了。

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1w字MySQL索引面试题（附md文档）

，这条语句不需要回表，原因是根据主键的查询方式，则只需要搜索 ID 这棵 B+ 树。主键是唯一的，根据这个唯一的索引，MySQL 就能确定搜索的记录。...为了控制非聚簇索引的大小 27、如果把一个 InnoDB 表的主键删掉，是不是就没有主键，就没办法进行回表查询了？...（ICP），那么MySQL在存储引擎层找到满足content1 > 'z'条件的第一条二级索引记录。...如果使用了索引下推（ICP），那么MySQL在存储引擎层找到满足content1 > 'z'条件的第一条二级索引记录。...主键（唯一索引）匹配全值匹配（单值匹配）最左前缀匹配范围匹配索引扫描全表扫描一般性建议 Ø 对于单键索引，尽量选择过滤性更好的索引（例如：手机号，邮件，身份证） Ø 在选择组合索引的时候，过滤性最好的字段在索引字段顺序中

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Mysql索引简明教程

接着，还是一样，我们继续遍历当前节点的搜索码值，和要查找的值做比较。这时我们又碰到了一个搜索码值为”Mozart”的块，和上次不同的是，这次是在叶子节点找到的，而不是根节点。...当然，这只是最最简洁的描述，如果name没有加唯一索引，那么mysql还需要遍历下一个块，看看搜索码值是不是也是”Mozart”。...一项项来，如果前一项分不出胜负，那么再比下一项。比较的顺序，就是你索引创建语句里写的顺序。...简单说，聚簇索引就是用来存储行数据的位置的。什么样的字段才可以作为聚簇索引？那当然是要具有唯一性的字段，比如：主键唯一索引（unique index）所在字段这两个都没有？...最左前缀匹配：一个理所当然的概念，只要你理解了上面两位。覆盖索引：有些信息已经在树里面了，就不必再麻烦磁盘老人家了。

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索引不是越多越好，理解索引结构原理，才有助于我们建立合适的索引！

非叶子节点不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。...比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了，这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性...可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。...观察结果，不符合预期继续从0分析常用调优手段执行计划explain 在日常工作中，我们有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句，找出这些SQL语句并不意味着完事了，我们常常用到explain...这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。

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深入剖析 MySQL 索引和 SQL 调优实战（珍藏版）

非叶子节点不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。...比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性...在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。...这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。...） ref：表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值 rows：表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数，理论上行数越少，查询性能越好

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MySQL索引原理以及查询优化「建议收藏」

说起加速查询，就不得不提到索引了。 2.为什么要有索引呢？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。...非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。...2.索引的最左匹配特性（即从左往右匹配）：当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候...比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了，这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性...(30) #primary key(id) #也可以在这加 index(id) #可以这样加 ); -在创建表后在创建 create index name on

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【迅搜02】究竟什么是搜索引擎？正式介绍XunSearch

搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上采集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将检索的相关信息展示给用户的系统。...特别是如果是针对大型的文章、文献，本身字段的内容也非常长，这样匹配就更费劲了。而搜索引擎，一般会采用倒排索引，能够大大提升词组的匹配效率，进而提升查询速度。关于倒排索引的概念我们会在后面再说。...因此，我就主要对比这四个，大部分资料也是网上找到的。...搜索引擎真的不是 like 上一篇文章中，我们搭起了应用环境，也插入了一些测试数据，不知道大家有没有测试给出的那些查询语句的结果。其中有一条是这样的。...没办法，我也想直接全部都在 XS 的学习过程中穿插概念性的内容，但是在搜索引擎中，索引和分词的概念确实是要提前说明的，就像上面的例子一样，否则大家就会一直在疑惑为啥总是搜索不到想要的东西。

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【知识】MySQL索引原理及慢查询优化

非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。...比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了，这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性...联合索引命中的本质（最左匹配原则）在Mysql建立多列索引（联合索引）有最左前缀的原则，即最左优先。...eq_ref: 类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件 const、...如果对a，b建立了联合索引(a,b),那么在查询时，直接在联合索引中先查到a=1的节点，然后根据b=2继续往下查，查出符合条件的结果集，进行回表。

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MySQL索引原理以及查询优化

说起加速查询，就不得不提到索引了。 2.为什么要有索引呢？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。...2.索引的最左匹配特性（即从左往右匹配）：当b+树的数据项是复合的数据结构，比如(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候...比如当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树可以用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是F的数据了，这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性...), age int, email varchar(30) #primary key(id) #也可以在这加 index(id) #可以这样加 ); -在创建表后在创建...6.观察结果，不符合预期继续从0分析

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