mysql内部索引是由不同的引擎实现的，主要说⼀下InnoDB和MyISAM这两种引擎中的索引，这两种引擎中的索引都是使⽤b+树的结构来存储的。
一位6年经验的小伙伴去字节面试的时候被问到这样一个问题，为什么MySQL索引结构要采用B+树？这位小伙伴从来就没有思考过这个问题。只因为现在都这么卷，后面还特意查了很多资料，他也希望听听我的见解。
每个表有且⼀定会有⼀个聚集索引，整个表的数据存储在聚集索引中，mysql索引是采⽤B+树结构保存在⽂件中，叶⼦节点存储主键的值以及对应记录的数据，⾮叶⼦节点不存
文章开头的面试场景不是我编出来的，兄弟们，刚毕业一两年面试的我就出现过这种问题。仅仅问你失效场景，只要准备过面试的人都能答出来。但是再往下问问，就不知道怎么答了。
5. ⽗节点的关键字在⼦节点中都存在（如上⾯的1/20/35在每层都存在），要么是最⼩值，要么是最⼤值，如果节点中关键字是升序的⽅式，⽗节点的关键字是⼦节点的最⼩值
MySQL + HBase是我们日常应用中常用的两个数据库，分别解决应用的在线事务问题和大数据场景的海量存储问题。
来源：blog.csdn.net/weixin_41605937/ article/details/110933984
来源：https://blog.csdn.net/weixin_41605937/article/details/110933984
在编程语言里哈希表结构（例如 Go 中的 Map，Python 中的 Dict，Java 中的 HashMap 等）要比有序索引的数据结构（例如Tree）更常见。作者提到了，Google 对 C++ 哈希表结构的优化总体上减少了1％ CPU 使用率和4％ 内存的使用。然而在数据库中，最常见的是默认使用像B树一样的有序索引。
直接遍历这一行行数据，性能就是O(n)，比较慢。为了加速查询，使用了B+树来做索引，将查询性能优化到了O(lg(n))。
主键索引：每个表只有一个主键索引，b+树结构，叶子节点同时保存了主键的值也数据记录，其他节点只存储主键的值。
在数据库的使用过程（包括其它多种应用）中，我们通常会关注一些系统指标，比如CPU的使用率，内存的占用量，或者IO的带宽消耗等等。这些系统指标可以帮助我们评估应用对系统资源的占用情况，进而找到应用进一步优化的方向。
如果数据量比较少，是否使用索引对结果的影响并不大，比如数据不超过 1000 行，那么可以不建索引。
是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构 mysql的索引是存储引擎层而不是在服务器层实现的，所以并没有统一的索引标准
以Col1为主键，则上图是一个MyISAM表的主索引（Primary key）示意
假如我们要执行的SQL语句为 ：select * from user where age = 45;
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。
平衡二叉树的查找效率是非常高的，并可以通过降低树的深度来提高查找的效率。但是当数据量非常大，树的存储的元素数量是有限的，这样会导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘 I/O 读写过于频繁，进而导致查询效率低下。
非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树（简单说， 左边比自己小，右边比自己大）
程序员平时和mysql打交道一定不少，可以说每天都有接触到，但是mysql一张表到底能存多少数据呢？计算根据是什么呢？接下来咱们逐一探讨
Online analytical processing (OLAP) is a system for performing multi-dimensional analysis at high speeds on large volumes of data. Typically, this data is from adata warehouse, data mart or some other centralized data store. OLAP is ideal fordata mining, business intelligence and complex analytical calculations, as well as business reporting functions like financial analysis, budgeting and sales forecasting.
那组合索引的B+树存储结构是什么样的呢，为什么会有最左前缀原理，看了很多帖子找到了答案
当然这个还是非常有实用价值的，工作中你也一定用的上。如果应用得当，升职加薪，指日可待
创建合适的索引是SQL性能调优中最重要的技术之一。在学习创建索引之前，要先了解MySql的架构细节，包括在硬盘上面如何组织的，索引和内存用法和操作方式，以及存储引擎的差异如何影响到索引的选择。
MySQL索引优化之分页探索 表结构 CREATE TABLE `demo` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄', `position` varchar
`user_id` int(9) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
程序员平时和mysql打交道一定不少，可以说每天都有接触到，但是mysql一张表到底能存多少数据呢？计算根据是什么呢？接下来咱们逐一探讨，除了小编总结的面试题以外，小编还整理了一份MySQL的实战学习笔记，分享给正在阅读的小伙伴们。
B树（英语：B-tree）是一种自平衡的树，能够保持数据有序。这种数据结构能够让查找数据、顺序访问、插入数据及删除的动作，都在对数时间内完成。B树，概括来说是一个一般化的二叉查找树（binary search tree）一个节点可以拥有2个以上的子节点。与自平衡二叉查找树不同，B树适用于读写相对大的数据块的存储系统，例如磁盘。B树减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。B树这种数据结构可以用来描述外部存储。这种数据结构常被应用在数据库和文件系统的实现上。
我们现在已经知道了如果是【主键索引】，在插入数据的时候是根据主键的顺序依次往后排列的，一个数据页不够就会分裂到另外一个数据页，然后再通过索引页来维护数据页。 参考
索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，可以进行索引的优化。
在阅读了大量关于数据库的资料后，笔者情不自禁产生了一个造数据库轮子的想法。来验证一下自己对于数据库底层原理的掌握是否牢靠。在笔者的github中给这个database起名为Freedom。
LDAP 是一种通讯协议，支持 TCP/IP 。在这套标准下，有多种的实现方式，比如 OpenLDAP、微软大佬的 AD (Active Directory)。拿 AD 来举例子，LDAP 有点像是数据库一样，但是又不完全是，读起来非常快、写起来慢一点。同时它也有 Server 端和 Client 端，其中 Server 端用来存放资源，Client 端用来操作增删改查等操作，即 AD = LDAP服务器 + LDAP 应用。
这是我目前见过最好的进销存管理系统项目。功能完整，代码结构清晰。值得推荐。 📚 项目介绍 功能模块 ┌─库存管理 │ ├─入库管理 │ │ ├─采购入库(自动生成采购应付) │ │ ├─采购退货出库(自动生成红字采购应付) │ │ ├─盘盈入库 │ │ ├─涨库入库 │ │ └─其他入库 │ ├─出库管理 │ │ ├─监销售出库(自动生成销售应收) │ │ ├─销售退货入库(自动生成红字销售应收) │ │ ├─盘亏出库 │ │ └─其他出库 │ ├─库存调拨 │
每个表有且一定会有一个聚集索引，整个表的数据存储在聚集索引中，mysql索引是采用B+树结构保存在文件中，叶子节点存储主键的值以及对应记录的数据，非叶子节点不存储记录的数据，只存储主键的值。当表中未指定主键时，mysql内部会自动给每条记录添加一个隐藏的rowid字段（默认4个字节）作为主键，用rowid构建聚集索引。
作为一个后端工程师，想必没有人没用过数据库，跟我一起复习一下MySQL吧，本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第三篇，总结了MySQL的索引相关知识。
当一个表的数据量较大时，我们需要对这个表做优化，除了分表分库以外，最常见的就是索引优化了，那做索引优化的原则是什么呢？
elasticsearch 是一个分布式可扩展实时搜索和分析引擎，他在 Apache Lucence 搜索引擎的基础上增加了分布式实时文件存储，并且实现了非常强大的可扩展性，成为了企业级搜索引擎构建的首选。
对于树结构的查询，在oracle数据库中有现成的函数直接调用，但是在mysql中这部分没有现成的函数可以直接调用，对于树形结构的递归遍历在实际业务中也是非常常见的。本小节做一个记录
我在上篇文章 Apache Pulsar 的架构设计 中介绍了 Pulsar 存算分离的架构，其中 broker 只负责计算，由 BookKeeper 负责底层的存储，我还画了这样一张图说明 BookKeeper 读写分离的设计：
我们都知道在 Mysql 中，索引是非常重要的内容，因为他对我们的查询会有非常大的帮助，所以，我们今天就来看看这个 Mysql 的索引。
InnoDB 是 MySQL 数据库中最常用的存储引擎之一，它使用了 B+ 树索引结构来实现高效的数据访问。在本篇文章中，我们将介绍 InnoDB 的索引结构以及为什么使用 B+ 树实现索引。
主键索引：每个表只有⼀个主键索引，b+树结构，叶⼦节点同时保存了主键的值也数据记录，其他节点只存储主键的值。
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。
Redis 相信大家都不陌生，由于它是基于内存的，所以它相比 MySQL 等数据库在处理速度上，要快上 N 个数量级。
雪花算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法，采用 Scala 语言实现，是把一个 64 位的 long 型的 id，1 个 bit 是不用的，用其中的 41 bit 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 id，12 bit 作为序列号。雪花算法SnowFlake生成唯一ID
MySQL的服务器，本质是在内存中的，所有的数据库的CURD操作，全都是在内存中进行的，所以索引也是如此。索引的作用是提高查找的效率。
B-Tree（Balanced Tree）索引是 MySQL 数据库中最常见的索引类型之一，它用于加速数据的检索和查询。以下是关于 MySQL B-Tree 索引的简介：
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