在现代数据库系统中，MySQL的InnoDB存储引擎通过精巧的数据结构设计和高效的索引算法，为海量数据提供了稳定、快速且持久化的存储服务。
假设在表tb_user中包含有两个字段age和phone，我们想通过这两个字段进行排序，且事先我们没有创建age和phone字段的索引，直接进行order by排序：
也出现 Using index， 但是此时Extra中出现了 Backward index scan，这个代表反向扫描索引，因为在MySQL中我们创建的索引，默认索引的叶子节点是从小到大排序的，而此时我们查询排序时，是从大到小，所以，在扫描时，就是反向扫描，就会出现 Backward index scan。 在MySQL8版本中，支持降序索引，我们也可以创建降序索引。
asc表示的是升序，使用这种语法创建出来的索引叫做升序索引。也就是我们平时在创建索引的时候，创建的都是升序索引。
索引的重要性在数据库中是不言而喻的，mysql 中使用了 B+ 数来当做索引的数据结构，为 mysql 性能提升做了很大的贡献，那么在 mongoDB 中又使用了什么数据结构呢？今天就和大家聊聊 mongoDB 的索引
上一篇我们说到了关于MySQL的索引的原理，主要说的是 MySQL 对于索引的字段是怎么去维护的，我们再来简单的回顾下：
如果一次性需要插入大批量数据 ( 比如 : 几百万的记录 ) ，使用 insert 语句插入性能较低，此时可以使
1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接，根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。
在之前MySQL的版本中，只能通过显式的方式删除索引，如果删除后发现索引删错了，又只能通过创建索引的方式将删除的索引添加回来，如果数据库中的数据量非常大，或者表比较大，这种操作的成本非常高。在MySQL 8.0中，只需要将这个索引先设置为隐藏索引，使查询优化器不再使用这个索引，但是，此时这个索引还是需要MySQL后台进行维护，当确认将这个索引设置为隐藏索引系统不会受到影响时，再将索引彻底删除。这就是软删除功能。
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时，应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引（vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高）等。
如果有多条数据需要同时插入，不要每次插入一条，然后分多次插入，因为每执行一次插入的操作，都要进行数据库的连接，多个操作就会连接多次，而一次批量操作只需要连接1次
MySQL 5.7中，我们创建了一张测试表t1，包含两个字段c1和c2，插入一些数据，如下所示，
MySQL8.0引入了降序索引(descending index)，今天我们来说说这个特性。
今天我们一起来聊聊MySQL 8.x版本中新增的三大索引。MySQL 8.x中新增了三种索引方式，这三种索引方式直接让MySQL原地起飞了，如下所示。
Mysql的读写分离?（进阶的会遇到） 读写分离的实现原理就是在执行SQL语句的时候，判断到底是读操作还是写操作，把读的操作转向到读服务器上（从服务器，一般是多台），写的操作转到写的服务器上（主服务
在php.ini中设置禁用allow_url_fopen和allow_url_include。这将禁用require/include/fopen的远程文件
上一篇关于MySQL优化的两三事（一）-- MYISAM存储引擎介绍了MYISAM存储引擎，本篇内容就为大家介绍MySQL的主打引擎INNODB。
如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录)，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下：
个人简介：Java领域新星创作者；阿里云技术博主、星级博主、专家博主；正在Java学习的路上摸爬滚打，记录学习的过程~ 个人主页：.29.的博客 学习社区：进去逛一逛~
一阵熟悉的起床闹钟响起，小菜同学醒来竟发现周围都是导致索引失效的原因：性感迷人的索引使用不当、可爱活泼的存储引擎无法识别索引列、刁蛮任性的优化器不选择索引...
学习索引，主要是写出更快的sql，当我们写sql的时候，需要明确的知道sql为什么会走索引？为什么有些sql不走索引？sql会走那些索引，为什么会这么走？我们需要了解其原理，了解内部具体过程，这样使用起来才能更顺手，才可以写出更高效的sql。本篇我们就是搞懂这些问题。
据官方称，此次发布意味着MySQL从此兼顾NoSQL和SQL于一身。NoSQL+SQL=MySQL。
使用过Oracle、SQLServer数据库的降序索引的同学，可能在使用MySQL8.0之前版本时有个疑惑，明明我已经创建了将需要索引，但是为何执行时走不了索引或者效果不理想？
上两篇文章分别介绍了MySQL8.0的相关的新特性《MySQL 8.0新特性：隐藏索引》和《MySQL 8.0新特性：隐藏字段》，本文继续介绍MySQL8.0的另一个相关的新特定性--降序索引；本文通过5.7和8.0进行对比说明；
前段时间应急群有客服反馈，会员管理功能无法按到店时间、到店次数、消费金额 进行排序。经过排查发现是Sql执行效率低，并且索引效率低下。遇到这样的情况我们该如何处理呢？今天我们聊一聊Mysql大表查询优化。
MySQL 8.0终于支持降序索引了。其实，从语法上，MySQL 4就支持了，但正如官方文档所言，"they are parsed but ignored"，实际创建的还是升序索引。 无图无真相，同一个建表语句，看看MySQL 5.7和8.0的区别。 create table slowtech.t1(c1 int,c2 int,index idx_c1_c2(c1,c2 desc));
前面我们学习了如何套用常见的设计模式打造合适的模型设计，本篇我们来看看在MongoDB中如何使用索引来提高查询效率。
MySQL 索引的建立对于 MySQL 的高效运行是很重要的，索引可以大大提高 MySQL 的检索速度。
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.
SQL常见面试题总结 （原创不易，你们对阿超的赞就是阿超持续更新的动力！） （以免丢失，建议收藏，阿超持续更新中......） （------------------------------------------------------------------------） 常用SQL语句 SQL常用的聚合函数 Group By和Order By where和having子句的区别 count(*)和count(1)有什么区别 count(1) 含义 用count对字段为null的数据可以查出来吗
如果一次性需要插入大批量数据，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下：
索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。
本篇文章我们将了解ORDER BY语句的优化，在此之前，你需要对索引有基本的了解，不了解的老少爷们可以先看一下我之前写过的索引相关文章。现在让我们开始吧。
导读：本文详细介绍 MySQL 8.0.19 三大索引新功能，隐藏索引，降序索引，函数索引，结合其他同仁的技术应用案例，进一步进行验证改编，最后总结心得，希望对大家有帮助。
Using filesort : 通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区sort buffer中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序。
实验环境: WINDOWS SERVER2003, MS SQL SERVER2000
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
MongoDB 是介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，语法类似javascript面向对象的查询语言，是一个面向集合的、模式自由的文档型数据库。
在看此篇前，建议先阅读MySQL索引，对索引有个基本了解：MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
面试最怕遇到的问题是什么，如何做优化一定当仁不让，SQL 优化更是首当其冲，这里先跟大家分享一个比较容易理解的 join 语句的优化~
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
Mongodb的索引和其它关系型数据库索引很类似，索引是一个存储结构，其存储的内容是数据文档持久化的位置信息。一个数据集合和一本书来对比，那么索引就是书对应的目录，其作用就是加快查询效率。索引在加快查询效率的同时，在更新、删除、新增数据时也会影响数据变更效率，因为每一次数据变更都会更新一次索引。所以在索引使用时也需要慎重。
数据库索引是一种数据结构，用于加速数据库查询操作。它是一个单独的数据结构，存储了特定列的值以及指向包含这些值的数据行的指针。通过使用索引，数据库可以更快速地定位和检索数据，而不必扫描整个表。
今天我们来讲讲如何优化MySQL的性能，主要从索引方面优化。下期文章讲讲MySQL慢查询日志，我们是依据慢查询日志来判断哪条SQL语句有问题，然后在进行优化，敬请期待MySQL慢查询日志篇
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
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。尤其是当表的数据量越来越大的时候，正确的索引对查询性能的提升尤为明显。但在日常工作中，索引却常常被忽略，甚至被误解。本文将为大家简单介绍下Mysql索引优化的原理与注意事项。 一、索引的类型 1）B-Tree索引 B-Tree索引是用的最多的索引类型了，而且大多数存储引擎都支持B-Tree索引。 B-Tree本身是一种数据结构，其是为磁盘或其他直接存取的辅助设备而设计的一种平衡搜索树。Mysql中的B-Tree索引通常是B-Tree的变种B+Tree实现的。其结
除了常见的普通索引，唯一索引，组合索引，大家还能说一下mysql中有哪些其他类型的索引吗？
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