索引就是加快检索表中数据的方法。数据库的索引类似于书籍的索引。在书籍中，索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息。在数据库中，索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据，而不必扫描整个数据库。
不少朋友留言问MySQL索引底层的实现，让我讲讲B+树。知其然，知其所以然，讲懂B+树其实不难，今天更多聊聊“数据库索引，为什么设计成这样”。
前段时间，墨天轮邀请数据库资深专家 孙加鹏 老师分享了《Oracle数据库索引分裂详解》，在这里我们将课件PPT和实况录像分享出来，供大家参考学习。
You raise me up,so I can stand on mountains .You raise me up,to walk on stormy seas.
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
先再来了解一下数据库索引的基本概念，其实数据库索引是一种数据结构，主要用于加速数据库中数据的检索，它通过创建索引数据结构，以便快速定位数据行，从而提高查询效率。根据常理可知，常见的数据库索引实现方式包括B树、哈希表等。
在Linux系统中，makedb命令通常与数据库或索引的创建和管理相关，但它并不是所有Linux发行版中的标准命令。在某些上下文中，比如使用locate命令进行文件搜索时，makedb可能用于构建文件系统的数据库索引。本博客将围绕这一常见用途来介绍makedb命令。
B-Tree就是我们常说的B树，一定不要读成B减树，否则就很丢人了。B树这种数据结构常常用于实现数据库索引，因为它的查找效率比较高。 磁盘IO与预读 磁盘读取依靠的是机械运动，分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分，这三个部分耗时相加就是一次磁盘IO的时间，大概9ms左右。这个成本是访问内存的十万倍左右；正是由于磁盘IO是非常昂贵的操作，所以计算机操作系统对此做了优化：预读；每一次IO时，不仅仅把当前磁盘地址的数据加载到内存，同时也把相邻数据也加载到内存缓冲区中。 因为局部预读原理说明：当访问一个地址数据
mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。
小秋：树形结构例如想 B 树，B+ 树，二叉查找树都是有序的，所以查询效率很高，可以再 O(logn) 的时间复杂度查找到目标数据。
数据是描述事物的符号，数据库长期储存在电脑中，是一个可以共享的数据集合，在开发过程中都避免不了使用索引，这能够更方便的查询数据，从而提高我们的工作效率，对于很多初学者或不了解开发行业的朋友来说，什么是
学过服务器端开发的朋友一定知道，程序没有数据库索引也可以运行。但是所有学习数据库的资料、教程，一定会有大量的篇幅在介绍数据库索引，各种后端开发工作的面试也一定绕不开索引，甚至可以说数据库索引是从后端初级开发跨越到高级开发的屠龙宝刀，那么索引到底在服务端程序中起着怎样的作用呢？
（1） 先定义索引 （schema） 再 （2) load 数据 比 （2)(1）快的理论分析（前提是实践下来确实是这样吗？ 你们谁实践了之后可以说一声） 【(1)(2)】的话是边写入数据边建立索引将索引写数据库； 【（2）（1）】 的话先把数据全部写入， （1）的时候会将（2）阶段数据全部读出，建立实际索引写入数据库。 【（2）（1）】 至少比【（1）（2）】多了一个读全部数据的过程。 （1）只能被称为定义索引schema，而不是实际的简历起索引。
B-Tree就是我们常说的B树，一定不要读成B减树，否则就很丢人了。B树这种数据结构常常用于实现数据库索引，因为它的查找效率比较高。
这段时间一直在面试，问了很多候选人数据库索引相关的知识，能答好的不是很多，令人惋惜啊，我也想留你啊……
有位粉丝面试高开的时候被问到，为什么SQL语句命中索引比不命中索引要快？虽然自己也知道答案，但被问到的瞬间，就不知道如何组织语言了。今天，我给大家深度分析一下。
mysql和redis的关系？ 要根据具体的业务情景去选型： mysql存储在磁盘中 redis存储在内存中 redis适合存在一些比较热的数据，使用频繁的数据，比如下面的应用场景 排行榜 粉丝 关注 消息队列推送 数据库 降级处理 其作用是为了适应不同版本的sql，不同型号的硬件设备，做到向下兼容 通过日志文件分析 查看日志 如何进行分库分表（sharding） 数据库sharding，多表多数据适合做垂直切分；如果表不多，但是每张表的数据多适合做水平切分。 垂直切分：规则简单实施方便；根据不同的表来拆分
背景： 211渣硕，电气专业转JAVA后台，看书很少多数是在刷面经，能找到工作实属侥幸，现献上自己的面经，希望能帮助到别人 部分面试结果： 先上总结： 如果实力不够硬建议还是海投，会很累，但机会多一些，我投了200+家，笔试100家左右，面试三四十家，过了7家，那段时间每天少则3场多则7场。 心态一定要稳住，提前批能试就试，过不了也别气馁，毕竟厉害的人很多，就当攒经验了； 感觉上华为小米海康比纯互联网公司的难度要低一些，也是不错的选择 Offer意向书、口头offer统统别信，“hr面不刷人”和“hr面
最近几年的经历教会我一个道理，那就是，只要你努力，世界上没有什么事搞不砸的。——尼克·霍恩比
数据库超级重要，这个大家应该清楚，学过数据库的朋友一定知道，数据库在使用时，即使没有加索引也可以运行，但是所有学习数据库的资料、教程，一定会有大量的篇幅在介绍数据库索引，各种后端开发工作的面试也一定绕不开索引，甚至可以说数据库索引是从后端初级开发跨越到高级开发的屠龙宝刀，那么索引到底在服务端程序中起着怎样的作用呢？
1. 先做自我介绍 2. 做Python几年了？为什么选择Python？ 3. 学历？大学什么专业？ 4. 除了Python以外对其他语言有没有了解？ 5. 你对Python这门语言的看法？ 6. 在学习Python过程中有没有令你影响深刻的事情？ 7. Python基础部分 1. 字符串、字典、元组、列表常用方法？ 2. pep8规范？ 3. 函数闭包的理解？ 4. Python函数的作用域？ 5. 函数传入参数时要注意什么？如： func(arg,names=[]):… 6. 什么是装饰器？
搜索引擎蜘蛛（spider），可简称为蜘蛛，本意为搜索引擎机器人（robot），称为蜘蛛的原因是将互联网比喻成蜘蛛网，将机器人比喻成了在网上爬行的蜘蛛，是搜索引擎自动抓取网页的程序。
既然索引优点这么多，那给所有列加上索引不就完事了，no no no，加索引是有代价的。
前段时间，公司一个新上线的网站出现页面响应速度缓慢的问题， 一位负责这个项目的但并不是搞技术的妹子找到我，让我想办法提升网站的访问速度 ，因为已经有很多用户来投诉了。我第一反应觉的是数据库上的问题，假装思索了一下，摆着一副深沉炫酷的模样说：“是不是数据库查询上出问题了， 给表加上索引吧”，然后妹子来了一句：“现在我们网站访问量太大，加索引有可能导致写入数据时性能下降，影响用户使用的”。当时我就楞了一下， 有种强行装逼被拆穿的感觉，在自己的专业领域居然被非专业的同学教育， 面子上真有点挂不住。
哈希表是计算机科学中一种重要的数据结构，广泛应用于各种软件系统中，如数据库、缓存系统等。本文将深入探讨哈希表的原理、应用场景，并介绍一些性能优化的方法，以帮助读者更全面地理解和应用哈希表。
高并发问题是每个公司发展到一定程度必然会面临的一类问题，也是我们每个工程师在成长过程中需要认真面对和解决的一类问题。
前段时间，公司一个新上线的网站出现页面响应速度缓慢的问题， 一位负责这个项目的但并不是搞技术的妹子找到我，让我想办法提升网站的访问速度 ，因为已经有很多用户来投诉了。我第一反应觉的是数据库上的问题，假装思索了一下，摆着一副深沉炫酷的模样说：“是不是数据库查询上出问题了， 给表加上索引吧”，然后妹子来了一句：“现在我们网站访问量太大，加索引有可能导致写入数据时性能下降，影响用户使用的”。当时我就楞了一下， 有种强行装逼被拆穿的感觉，在自己的专业领域居然被非专业的同学教育， 面子上真有点挂不住。 其实， 我说这
在计算机科学中，B树、B+树和B*树是常用的数据结构，它们在数据库索引、文件系统等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨这三种树形结构的原理、特性以及应用场景。
以前对数据库的了解，大概就是一个存放数据的地方，可进行增删查改，更多的就…慢慢学吧。
数据库索引是：数据库索引就像是一本书的目录一样，使用它可以让你在数据库里搜索查询的速度大大提升。而我们使用索引的目的就是，加快表中的查找和排序。索引的几种类型分别是普通索引、唯一索引、聚集索引、主键索引、全文索引几种。
在软件测试从业过程中，你会发现数据级的测试非常缺乏，或是说人员能力的缺乏导致了无法开展日常性的数据测试。为什么需要专业的数据级测试呢？
当谈到数据库管理系统时，MySQL是一个备受欢迎的关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛用于各种应用程序和网站。本文将探讨MySQL数据库的基本原理、使用和管理。在第一部分中，我们将介绍MySQL的概述、安装和配置，以及基本的SQL查询。在第二部分中，我们将深入探讨MySQL数据库的高级主题，包括索引、性能优化、备份和恢复等。
本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 文章主要内容分为三个部分。
在Spring Boot应用中，如果在同一台服务器上部署了多个项目，并且每个项目都使用Redis作为缓存或存储，为了避免Redis数据混淆，你需要确保各个项目在访问Redis时使用不同的数据库索引号、键前缀或者连接配置。
这部分内容比较深入，整理了一些网络文章可参考，推荐看书籍的方式去复习。 81.深度优先和广度优先算法 推荐看书籍复习！网络文章只做参考，http://blog.163.com/zhoumhan_0351/blog/static/3995422720098342257387/ http://blog.163.com/zhoumhan_0351/blog/static/3995422720098711040303/ http://blog.csdn.net/andyelvis/article/details/1
某采用云数据库的网站用户反映业务访问速度很慢，查询一条数据库的数据时间很长，怀疑是云数据库的性能问题，为此引出了今天的讨论课题。
211渣硕，电气专业转JAVA后台，看书很少多数是在刷面经，能找到工作实属侥幸，现献上自己的面经，希望能帮助到别人
特殊说明： 解决问题的光鲜，藏着磕Bug的痛苦。 万物皆入轮回，谁也躲不掉！ 以上文章，均是我实际操作，写出来的笔记资料，不会出现全文盗用别人文章！烦请各位，请勿直接盗用！
一到年根就不太平，疫情又有抬头的迹象，挡住好多同学回家路的，可能就只是一个 ※ 号~
数据库永远是应用最关键的一环，同时越到高并发阶段，数据库往往成为瓶颈，如果数据库表和索引不在一开始就进行良好的设计，则后期数据库横向扩展，分库分表都会遇到困难。
这个问题其实还是很有趣的，我在上一篇文章中，写了： 1、为什么数据库索引不能用二叉排序树； 2、为什么数据库索引不能用红黑树；
今天在观察慢sql统计的时候，发现了一个sql的平均耗时长，而且总的扫描行数大，分析对应表的DDL，发现此表中只有一个唯一索引index1(a,b,c)，但是在查询条件中没有带上a字段，导致这个查询sql没有走索引，从而导致了全表扫描。这里涉及到一个索引最左前缀原则，我们来一起看一下。
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