在整个计算机运行系统里，Cpu，内存，和磁盘主要的性能瓶颈是卡在了读取数据中，Mysql索引的优化主要在减少磁盘I/O操作中，这篇博客中详细讲解了二叉树结构，以及BTree作为Mysql索引结构的根本原理，文章底部留下来几个常用的问题。
最近学习极客时间的MySQL45讲，补充下对于MySQL方面的知识，也在这里把自己之前的疑惑问题记录下来，从中寻找答案。由于InnoDB为常用引擎，以下分期默认都是InnoDB场景。
这样写看起来很正常，但实际在数据量大了之后，使用起来开始出现问题，越来越慢，慢到不可接受，甚至影响其他的读写操作。
看了很多关于索引的博客，讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引....或许有很多人和我一样，没搞清楚概念就开始研究B-Tree，B+Tree等结构，导致在面试的时候答非所问！
看了很多关于索引的博客，讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引....或许有很多人和我一样，没搞清楚概念就开始研究B-Tree，B+Tree等结构，导致在面试的时候答非所问！本文中有关存储引擎请查看MySQL存储引擎-InnoDB和MyISAM
看了很多关于索引的博客，讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引…或许有很多人和我一样，没搞清楚概念就开始研究B-Tree，B+Tree等结构，导致在面试的时候答非所问！本文中有关存储引擎请查看MySQL存储引擎-InnoDB和MyISAM
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；
看了很多关于索引的博客，讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引….
看了很多关于索引的博客，讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引….或许有很多人和我一样，没搞清楚概念就开始研究B-Tree，B+Tree等结构，导致在面试的时候答非所问！
希望大家不要copy到本地修改后直接当做自己的毕业设计，最好自己学一遍python+django+mysql的基础知识。
我们都知道当查询数据库变慢时，需要建索引去优化。但是只知道索引能优化显然是不够的，我们更应该知道索引的原理，因为不是加了索引就一定会提升性能。那么接下来就一起探索MYSQL索引的原理吧。
（1） 什么是数据元数据？ 元数据（MetaData），是指定义数据结构的数据。那么数据库元数据就是指定义数据库各类对象结构的数据。 例如数据库中的数据库名，表明， 列名、用户名、版本名以及从SQL语句得到的结果中的大部分字符串是元数据 （2）数据库元数据的作用 在应用设计时能够充分地利用数据库元数据深入理解了数据库组织结构，再去理解数据访问相关框架的实现原理会更加容易。 （3）如何获取元数据 在我们前面使用JDBC来处理数据库的接口主要有三个，即Connection，PreparedStatement和ResultSet这三个，而对于这三个接口，还可以获取不同类型的元数据，通过这些元数据类获得一些数据库的信息。下面将对这三种类型的元数据对象进行各自的介绍并通过使用MYSQL数据库进行案例说明
由于是个人凭着自己理解总结的，因此可能不一定精确，但是毋庸置疑的是，在当代，各大公司机构部门的数据都是维护在数据库当中的。数据库作为数据存储介质发展的最新产物，必然是具有许多优点的，其中一个很大的优点就是存储在数据库中的数据访问速度非常快。数据库访问速度快的一个很重要的原因就在于索引index的作用。也就是这篇文章的主要想介绍的内容，为什么索引可以让数据库查询变快？
我们在JAVA中操作数据库，无非就是JDBC,不管是MySQL还是Oracle 或者是其他数据库，基本都是通过JDBC的连接去跟数据库打交道。
共享锁，又被称为读锁，是由读取操作所创建的一种锁。在此期间，其他用户可以同时读取数据，但在数据上未释放所有共享锁之前，任何事务均无法对其进行修改（即获取数据的排他锁）。
java.sql ： 无论现在通过Java操作哪个具体的数据库，数据库厂商实现的驱动包都需要满足JDBC的标准（接口）
相信每个人在写代码时都有遇到过要获取MYSQL表里数据行数的情况，多数人获取数据表行数时都用COUNT(*)，但同时也流传了不少其他方式，比如说COUNT(1)、COUNT(主键)、COUNT(字段)。到底哪种方式MYSQL执行起来更快也是众说纷纭，其实之前我也不知道到底哪个执行起来快，到底谁说的对(笑哭)。好在最近在认真学习极客时间的MySQL专栏，其中专门有一节是对这个问题的讨论，看完后也是解除了长久以来的疑惑。
这节课我们主要讲解的是使用Django框架连接数据库mysql，收到后台私信的朋友说让我简单说一下Django框架，这里先为大家简单介绍一下Django框架。
用python连接mysql的时候，需要用的安装版本，源码版本容易有错误提示。下边是打包了32与64版本。 MySQL-python-1.2.3.win32-py2.7.exe MySQL-python-1.2.3.win-amd64-py2.7.exe
server层：（所有跨存储引擎的操作均在这一层完成，包含下面mysql核心功能及内置函数均在这一层完成）
只能在文本类型CHAR,VARCHAR,TEXT类型字段上创建全文索引。字段长度比较大时，如果创建普通索引，在进行like模糊查询时效率比较低，这时可以创建全文索引。 MyISAM和InnoDB中都可以使用全文索引。
关系型数据库都需要产生一个最佳的执行计划从而在查询时耗费的时间和资源最少。通常情况下，所有的数据库都会产生一个以树形式的执行计划：计划树的叶子节点被称为表扫描节点。查询节点对应于从基表获取数据。
一、什么是MySQL索引？ 想象一下，你正在图书馆找一本特定的书。如果没有索引，你需要走过每一个书架，查看每一本书的标题，这会非常耗时。但如果有一个索引卡片，告诉你每本书的位置，你就可以直接走到那本书所在的书架，快速找到你想要的书。在MySQL数据库中，索引就类似于这个索引卡片，它帮助数据库快速定位到存储在表中的数据。 索引的好处
Fusion-NewSQL是由滴滴自研的在分布式KV存储基础上构建的NewSQL存储系统。Fusion-NewSQ兼容了MySQL协议，支持二级索引功能，提供超大规模数据持久化存储和高性能读写。
国庆期间看了数据库的很多资料和书籍，这点我在总结的数据库文章里面也提过了，然后我发现我对索引的介绍不全，所以整理了一下自己的笔记，决定来个索引完整版，老规矩可能还是没我正常文章风格那么跳，但是干货一定也能让你有所收获。
本文实例讲述了tp5.1 框架数据库-数据集操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
日常开发中,获取数据的总数是很常见的业务场景,但是我们发现随着数据的增长count(*)越来越慢，这个是为什么呢，
每当我们遇到数据库查询耗时过长，总会第一时间想到，在经常使用的条件上添加索引。我们知道索引会帮我们更快地查询到想要的数据，但是我们真的清楚究竟什么是索引，为什么索引能帮我们将查询时间缩短十倍百倍甚至更多吗？接下来请大家根据下文，一起深入索引的世界吧。
提到MySQL优化，索引优化是必不可少的。其中一种优化方式 ——索引优化，添加合适的索引能够让项目的并发能力和抗压能力得到明显的提升。
MySQL 数据库使用SQL SELECT语句来查询数据。 你可以通过 mysql> 命令提示窗口中在数据库中查询数据，或者通过 Python来查询数据。 语法 以下为在MySQL数据库中查询数据通用的 SELECT 语法： SELECT column_name,column_name FROM table_name[WHERE Clause][LIMIT N][ OFFSET M] 查询语句中你可以使用一个或者多个表，表之间使用逗号(,)分割，并使用WHERE语句来设定查询条件。 SELECT 命令可以读
继我的上篇博客：Oracle索引知识学习笔记，再记录一篇MySQL的索引知识学习笔记，本博客是我在学习尚硅谷的学习教程后，做的笔记，当然我不是为了所谓宣传，仅仅是学习记录的笔记。本来可以不分享出来，不过，分享出来的笔记不仅可以给网上的学习者参考学习，同时写在csdn比较方便，可以支持图片上传，也方便自己以后查找复习
Server 层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等
本质是sun公司制作的一套操作所有关系型数据库的规则，即接口。各个数据库厂商负责实现这些接口，提供响应的数据库驱动jar包，我们可以使用这套接口（JDBC）编程，最终真正执行的是数据库驱动jar包中的实现类
日复一日年复一年，伴随着我们系统稳定运行的一定还有日益增长的数据量，当然本次我们只来讨论我们的关系型数据库——MySQL中的数据量，如果我们的MySQL从上线之后没有进行过任何优化，数据量上去了之后，SQL的查询时间必然会越来越久，久而久之的自然会奔溃而拖垮整个系统，所以既然数据量上去了，我们程序员的本事也要跟着涨一涨了，涨知识之前先来回忆一下我们日常工作中是不是经常听到这样一句话，xxx模块响应有点慢了，看看咋回事是不是要加个索引？下面就来介绍一下MySQL中最常见的优化手段：添加索引。
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，索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
数据库数据导出为excel表格，也可以说是一个很常用的功能了。毕竟不是任何人都懂数据库操作语句的。
SQL调优是数据库管理和开发中的关键环节，它涉及到对数据库查询语句的精细调整，以及整个数据库结构的优化。这个过程并不仅仅局限于编写高效的查询语句，而是涉及到数据库的整个生命周期，包括表的设计、索引的创建、以及更高级的架构设计，如主从复制和读写分离策略。在处理大量数据时，还可能涉及到分库分表等技术来提升性能。
在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引，MEMORY/HEAP存储引擎支持HASH和BTREE索引。
可以把没有索引的表理解为Java中的List，在没有索引的情况下，我们要查找指定的数据，只能遍历这个list，但是随着数据量的逐渐增大，遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list（ps：无需扫描整张表）就可以找到指定数据的方案，这个方案就是索引。（ps：遍历list可以理解为mysql的全表扫描）
你可以通过 mysql> 命令提示窗口中在数据库中查询数据，或者通过PHP脚本来查询数据。
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。
mysql索引的本质是什么 1、其实就相当于目录，是帮助mysql高效获取数据的数据结构。 2、我们都知道，在mysql中数据最终存储在硬盘中的，访问磁盘相当于是IO操作。 3、在mysql中有一个page的概念，一个表都被分为若干个页面(page),每个页面(page)就是树中的一个节点，每次mysql就会取出一个页面(page)也就是一个节点的数据，而mysql默认一个页面(page)保存16k的数据。 4、页面(page)的大小会直接影响到数据的存储和检索效率，因此我们也可以实际业务需求和硬件条件进行评估和调整，合理设置mysql的页面(page)大小，以达到最佳的性能表现。
为什么在 MySQL数据库中，一条慢查询只要添加上合适的索引，查询速度就能提升一个档次？对于 MySQL，如何巧用索引优化SQL语句性能？需要注意什么问题？
然而我们在使用mysql数据库的时候也像字典一样有索引的情况下去查询，肯定速度要快很多
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