背景： 为了提高数据库效率，建索引是家常便饭；那么当查询条件为2个及以上时，我们是创建多个单列索引还是创建一个联合索引好呢？他们之间的区别是什么？哪个效率高呢？我在这里详细测试分析下。
今天给大家简单的介绍一下mysql的索引用法，像在我们日常业务开发中，最核心的其实就是写SQL命令，但是你写的SQL真的用到索引了吗？
众所周知，索引类似于字典的目录，可以提高查询的效率。 索引从物理上可以分为：聚集索引，非聚集索引 从逻辑上可以分为：普通索引，唯一索引，主键索引，联合索引，全文索引
在列上进行运算或使用函数会使索引失效，从而进行全表扫描。如下面例子在publish\_time，id列上分别加上索引，publish\_time为datetime类型，id为int类型
只要说到联合索引，大家肯定都会想到“最左匹配”，相信不用解释大家也知道是啥意思，也很简单，但是联合索引中又有不少特殊情况，
本篇是MySQL知识体系总结系列的第二篇，该篇的主要内容是通过explain逐步分析sql，并通过修改sql语句与建立索引的方式对sql语句进行调优，也可以通过查看日志的方式，了解sql的执行情况，还介绍了MySQL数据库的行锁和表锁。
这个系统有一个会员表 有下列字段： 会员编号 INT 会员姓名 VARCHAR(10) 会员身份证号码 VARCHAR(18) 会员电话 VARCHAR(10) 会员住址 VARCHAR(50) 会员备注信息 TEXT
1、在where从句，group by从句，order by从句，on从句中的列添加索引 2、索引字段越小越好（因为数据库数据存储单位是以“页”为单位的，数据存储的越多，IO也会越大） 3、离散度大的列放到联合索引的前面
我随手在网上搜了下， 基本全部都是这个结论，似乎这个结论大家都耳濡目染了，应该大多数人都觉得这个结论是正确的吧。
创建一张user表，表中包含：id、code、age、name和height字段。
这里是为后续的mysql调优做准备，要像做到mysql调优，索引很关键，理解索引结构，页结构，对于调优来说是很重要的基础。
今天就跟大家一起聊聊，mysql数据库索引失效的10种场景，给曾经踩过坑，或者即将要踩坑的朋友们一个参考。
又和大家见面了！又两周过去了，我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容，有的则完全是一个灵感而已，内容完全木有。羡慕很多大佬们，一周能产出五六篇文章，给我两个肝我都不够。好了，不多说废话了…
用python连接数据库 pymysql pip install pymysql #如果让你装vs环境, 执行以下命令升级pip即可 python -m pip install --upgrade pip 连接数据库 数据库设置 MYSQL_CONF = { "host": "127.0.0.1", "user": "root", "password": "qwe369", "db": "test" } 连接 # 连接数据库 mysql_con = pymysql.conn
又和大家见面了！又两周过去了，我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容，有的则完全是一个灵感而已，内容完全木有。羡慕很多大佬们，一周能产出五六篇文章，给我两个肝我都不够。好了，不多说废话了...
索引在我们使用MySQL数据库时可以极大的提高查询效率，然而，有时候因为使用上的一些瑕疵就会导致索引的失效，无法达到我们使用索引的预期效果，今天介绍几种MySQL中几种常见的索引失效的原因，可以在以后的工作中尽可能避免因索引失效带来的坑。
我之前写的一篇文章《聊聊sql优化的15个小技巧》，自发表之后，在全网广受好评，被很多大佬转载过，说明了这类文章的价值。
大家是不是感觉弱爆了，随着工作经验的增加，我对索引有了更深入的了解，下面就来分享下我眼中的索引，分享以问题的形式，从敲门到进门。
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
Specified key ‘uniq_code’ was too long; max key length is 767 bytes.
在开始讲这一小节之前，我们先来看一下在数据库没有加索引的情况下，SQL中的where字句是如何查找目标记录的。
联合索引最左匹配原则概念 1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，我们在建立索引的时候,如果是联合索引.举个例子 比如 你一个表 第一个字段是id 第二个字段是 name 第三个字段是age,(id,name,age),三个字段都有索引,就是先按id排序,然后在第一个前提下 再对name排序,再对 age排序,都是在前一个索引排好序的前提下、如果你是一上来就是直接第三个索引范围查询就gg,如果你先第一个索引查 and 第二个索引范围查询,那就是可以的,必须要按顺序来,不能跳.
leaf 叶子 存储数据行时就是有序的 直接将数据行的page作为叶子节点（相邻的叶子节点，有双向指针）
这篇文章会讲解索引的基础知识，但主要是关于MySQL数据库的B+树索引的相关原理，里面的一些知识都参考了MySQL技术内幕这本书，也算对于这些知识的总结。对于B树和B+树相关的知识，可以参考我的这篇博客：面试官问你B树和B+树，就把这篇文章丢给他
mysql优化是java开发人员必备的技能之一，虽然可能比不上专业的DBA，但是一些常用的以及基本的mysq优化的知识还是需要知道，今天从总结一些常用的mysql优化的知识，并且是从实战的过程中来使用这些优化的技巧，简单、好用、且干货满满，在阅读本篇文章之前，最好是了解mysql执行计划的一些知识，大家可自行查找资料。直接上干货
当然了实际工作中是基本不会出现这种情况的， 假设真的取了100万数据， 无论是MySQL内存缓冲区的占用，还是网络带宽的消耗都是巨大的。
在当今这个互联网的时代无非要解决两大难题，其一是信息安全，其二就是数据的存储。而信息安全则是在数据存储的基础之上。一个公司从刚开始成立到发展成一个有上百人甚至上千人团队的时候，公司的业务量是呈上升趋势，客户及用户也会越来越多；之前设计的表结构可能会显得不合理，表与表之间的联系没有一个稳定的业务功能划分，从而表现出来的是相关表的备用字段越来越不够用甚至新加字段，最坏的情况就是不同业务表之间会有数据冗杂。从而暴露出一些设计的问题，这也就是SQL优化点之一：数据库表结构设计的合理性。近年来大数据越来越火，而大数据也是为了解决数据的存储的手段之一，其目的是从海量的数据中收集到有价值的信息然后存储到数据库中，因为数据量大传统的数据库无法储存那么多的信息所以需要分析有价值的信息后再做决定是否持久化。
让我再深撸一次mysql吧，这次主要以应对面试来说说mysql，大概几个方向，索引结构，查询引擎，索引优化，explain的详解和trace工具的使用。
索引常见的类型有哈希索引，有序数组索引，二叉树索引，跳表等等。本文主要探讨 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB 的索引结构。
首先看一下,在数据库没有加索引的情况下,SQL中的where语句是如何查找目标记录的,首先看到下图的Col2字段,如果我们要查找where col2 = 89的记录，我们在没有加索引的情况下,数据库默认会从上往下按顺序查找记录,那么将会查找5次才能查到数据,如果对Col2字段加上索引之后,假设使用最简单的二叉树作为索引存储，那么带条件查询的话,就只需要查询2次即可查到了,效率有明显的提升
如果二叉树特殊化为一个链表，相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找 树来说，查找效率更稳定，总体的查找速度也更快。
主键索引：主键索引是叶子结点保存主键对应行的全部数据， 在 InnoDB 中，主键索引，也被叫做聚簇索引。二级索引(非主键索引）：二级索引的叶子结点保存的是索引值和主键值，当二级索引进行查询时，需要进行回表操作。
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章，自以为就了解了其原理，最近面试时和大牛交流中，发现遗漏了些东西，这里自己整理一下这方面的内容。
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MySQL 8.0 实现了Index skip scan，翻译过来就是索引跳跃扫描。熟悉ORACLE的朋友是不是发现越来越像ORACLE了？再者，熟悉MySQL 5.7 的朋友是不是觉得这个很类似当时优化器的选项MRR？好了，先具体说下什么 ISS，我后面全部用 ISS 简称。
日常开发中，我们经常会使用到order by，亲爱的小伙伴，你是否知道order by 的工作原理呢？order by的优化思路是怎样的呢？使用order by有哪些注意的问题呢？本文将跟大家一起来学习，攻克order by~
只听到产品又开始口若黄河：我需要要查询到city是“上海”的所有人的name，并且还要按name排序返回前1000人的name、age。
索引类似书本的目录，查询书中的指定内容时，先在目录上查找，之后可快速定位到内容位置。在数据库中通常通过 B 树 / B + 树数据结构实现。
MySQL中默认的隔离级别是：RR。但是也保证了事务的ACID特性。实现原理是锁 + MVCC机制
`user_id` int(9) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的数对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
(使用的数据库：MYSQL 5.7 版本，InnoDB 引擎) 自从服务加了Skywalking后，将大部分慢接口暴露出来。于是就有了这次慢接口的优化。大概的优化过程。
相信每个IT界大佬，简历上少不了Mysql索引这个关键字，但如果被问起来，你能说出多少干货呢？先看下面几个问题测试一下吧：
联合索引可以测试包含索引中所有列的查询，或仅测试第一列、前两列、前三列等等的查询。如果在索引定义中以正确的顺序指定列，则复合索引可以加快对同一表的多种查询的速度。
在 MySQL 中，最左前缀匹配指的是在查询时利用索引的最左边部分进行匹配。当你执行查询时，如果查询条件涉及到组合索引的前几个列，MySQL 就能够利用该复合索引来进行匹配。
最左优先，以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上。同时遇到范围查询(>、<、between、like)就会停止匹配。
联合索引的最左前缀原则属于面试高频题，想必大部分同学都知道一些，但是，那些不符合最左前缀的部分，会怎么样呢（索引下推）
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