索引index：是帮助 Mysql 高效获取数据 的 有序的数据结构，在数据之外，数据库系统维护着的满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引
问题1：mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？
左边的数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值，和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在一定的复杂度内获取到对应的数据，从而快速检索出符合条件的记录。
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，如果没有索引，执行查询时Mysql必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录，表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高，如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，mysql无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有一千个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。所以对于现在的各种大型数据库来说，索引可以大大提高数据库的性能，以至于它变成了数据库不可缺少的一部分。
基于哈希表实现。存储引擎会对所有的列计算一个哈希码， Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针
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
面试时，交流有关mysql索引问题时，发现有些人能够涛涛不绝的说出B+树和B树，平衡二叉树的区别，却说不出B+树和hash索引的区别。这种一看就知道是死记硬背，没有理解索引的本质。本文旨在剖析这背后的原理，欢迎留言探讨
它是一种特殊的唯一索引，（设置了主键底层就自动设置）了，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。
1、创建索引 索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行，也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引。以下命令语句分别展示了如何创建主键索引（PRIMARY KEY），联合索引（UNIQUE）和普通索引（INDEX）的方法。 mysql>ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名 列名; mysql>ALTER TABLE 表名 ADD UNIQUE 索引名 列名; mysql>ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY 索引名 列名;
日常开发中，我们在创建mysql索引的时候经常有两种选择，BTREE和HASH,但其实很多同学不清楚到底BTREE和HASH有什么区别，当然如果不深入去了解很多觉得差不多，其实这个差别还是挺大的。如下表格。
作为开发人员，数据库的索引是我们再熟悉不过的了。那么实话真的会了吗，在项目开发中随便定义一个int、varchar后边跟个primary key或者加个index就好了么？考虑到这些咋还真的需要看看专业的人都是怎么做的。
MySQL的索引分类问题一直让人头疼，几乎所有的资料都会给你列一个长长的清单，给你介绍什么主键索引、单值索引，覆盖索引，自适应哈希索引，全文索引，聚簇索引，非聚簇索引等……给人的感觉就是云里雾里，好像MySQL索引的实现方式有很多种，但是都没有一个清晰的分类。所以本人尝试总结了一下如何给MySQL的索引类型分类，便于大家记忆，由于MySQL中支持多种存储引擎，在不同的存储引擎中实现略微有所差距，下文中如果没有特殊声明，默认指的都是InnoDB存储引擎。
上图中有一张表，表名为 t ，表中有7条数据；使用 select * from t where t.clo2 = 89 查询；
Mysql索引原理深入剖析 1. 索引是一种数据结构，能够提高数据的检索速度。 栗子：从如下数据中找出所有为2的数据：1，3，2，5，7，9，2，5，6？ 无索引：由于数据是没有顺序的就只能通过顺序查找的方式一个一个的查找比对。 有索引：会先将数据排序，排序后为1，2，2，3，5，5，6，7，9，这个时候就不用顺序查找了，顺序查找效率也不高，这个时候我们就可以使用比较高效的二分法查找了，所以速度一定比顺序查找快。 2. 结合上面例子可以引出索引的特点：排好序，快速查找，数据结构（mysql里
表示唯一的，不允许重复的索引，如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时，可设置为unique
hash索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询. 比如< , 由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样
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索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，可以大大提高MySQL的检索速度。索引在MySQL中也叫做key，当表中的数据量越来越大时，索引对于查询性能的影响非常大。
学习MySQL的知识，学习好索引是非常重要的，索引分类、索引如何正确添加、索引失效的场景、底层数据结构等问题是面试中必问的，就这些内容我们一起学习巩固下。
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
之前的一篇《MySQL索引底层数据结构及原理深入分析》很受读者欢迎，成功地帮大家揭开了索引的神秘面纱，有读者留言说分不清各种索引的概念，希望能讲一下。确实，数据库中索引种类很多，如聚集索引、复合索引、二级索引、唯一索引...你是不是也搞得不是太清楚，那么今天就带大家一起看下索引的分类及相关概念。
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL 高效 获取数据的数据结构，而MYSQL使用的数据结构是：B+树
不必多说，数据当然需要存储；存储了还不够，显然需要提供程序对存储的操作进行封装，对外提供增删改查的API，即实例。
3）尽量避免NULL：很多表都包含可为NULL（空值）的列，通常情况下最好指定为NOT NULL。因为如果查询中包含可为NULL的列，对于Mysql来说更难优化。
原文地址：https://www.t-io.org/1159984867644153856
作为一名工作了4年的程序猿，今天我将站在程序员的角度以MySQL为例探索数据库的奥秘！
MySQL客户端连接成功后，通过show [session | global] status命令可以提供服务器状态信息。还可以通过show global status like 'Com_______'命令，查看当前数据库的INSERT \ UPDATE \ DELETE \ SELECT的访问频次。
索引是一个排好序的数据结构，包含着对数据表里所有记录的引用指针，如下图所示。索引文件和数据文件一样都存储在磁盘中，数据库索引的目的是在检索数据库时，减少磁盘读取次数。
问题1：char、varchar的区别是什么？ varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的，你会得到更好的性能。
数据库基本原理 第一，数据库的组成：存储 + 实例 不必多说，数据当然需要存储；存储了还不够，显然需要提供程序对存储的操作进行封装，对外提供增删改查的API，即实例。 一个存储，可以对应多个实例，这将
昨天网易秋招笔试，群里讨论的相当热烈，有小伙伴前3道算法题ac 100%，看来leetcode没白刷哈哈
虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息
相信每一个后台开发工程师在面试过程中，都曾经被问到过“MySQL的默认存储引擎是什么？MySQL索引是什么数据结构？”这样的问题。相信准备充分（熟读八股文）的大家都能很容易的回答出“MySQL的默认存储引擎是InnoDB，MySQL索引使用的是B+树。”这样的答案。但是为什么当初写MySQL的程序员大叔要这样子来设计呢？
以下是针对mysql的知识点整理，用于复习，主要以罗列为主，详细具体讲解可以参考书《高性能mysql》，你可以过一遍看看有无知识点遗漏。
CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名(字段名1(长度)，字段名2(长度))
大家有没有遇到过慢查询的情况，执行一条SQL需要几秒，甚至十几、几十秒的时间，这时候DBA就会建议你去把查询的 SQL 优化一下，怎么优化？你能想到的就是加索引吧？
索引，一种强大的存在；不管是什么行业，数据都是根基，终将落盘固化，提供各方检索查询，之前整理了一篇《深入浅出spring事务》，你可以推脱不使用事务，但索引是不可或缺的必备知识点
很多工作两三年的同行都跟我说，认为性能调优没什么用。刚工作的时候我也这样以为，但后来我才知道我当时想法多么的天真。
hash 表是一种以键 - 值存储数据的结构，通过 key 直接直接找到对应的 vale。hash 表只适用等值查询场景，对范围查找就失效了。
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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。
恰好最近看到了公众号上的一篇文章，讲的挺好的，mark下来，慢慢理解慢慢看 主要讲述的是MYSQL的索引原理、MYSQL的索引为什么用B+树来实现，为什么不用红黑树？二叉树呢？
5. “between“ 范围条件，可使用 where xx> 1 and xx<3代替
索引(index)是帮助htysQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
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