假如我们要执行的SQL语句为 ：select * from user where age = 45;
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。
图数据库中的索引是用于加速图查询和遍历操作的重要组成部分。下面是一个设计高效的图数据库索引机制的建议：
首先要明确索引是什么：索引是一种数据结构，数据结构是计算机存储、组织数据的方式，是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，例如：链表，堆栈，队列，二叉树等等。
Lucene是一套用于全文检索和搜索的开放源代码程序库。实际上lucene的功能很单一，说到底，就是你给它若干个字符串，然后它为你提供一个全文搜索服务，告诉你你要搜索的关键词出现在哪里。
在处理非结构化数据时，倒排索引具有显著的优势。非结构化数据，如文本文件、社交媒体帖子、电子邮件等，通常包含大量的文本信息，难以直接进行高效查询。倒排索引通过为文本数据中的每个词条建立索引，提供了一种快速、准确的查询机制。下面将详细描述倒排索引在处理非结构化数据时的优势，并提供Elasticsearch（ES）的源码片段来进一步说明。
由于前一篇写的有点匆忙很多地方不是很简单，这一片再描述一些概念和细节。 首先，我们都知道在数据库中的存储分为两种结构，一是堆；二是B树。堆的数据是没有排序也就没有结构性可言，我们可以简单理解为没有索引
常用来构建索引的数据结构，就是讲过的几种支持动态数据集合的数据结构。比如，散列表、红黑树、跳表、B+树。除此之外，位图、布隆过滤器可以作为辅助索引，有序数组可以用来对静态数据构建索引。
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。
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。
首先，我们都知道在数据库中的存储分为两种结构，一是堆；二是B树。堆的数据是没有排序也就没有结构性可言，我们可以简单理解为没有索引的表数据就是以堆的形式存在的。与之相对的，索引都是B树的形式存储，这样的话索引中数据是有序排列的。
上一篇文章《MySQL索引那些事》主要讲了MySQL索引的底层原理，且对比了B+Tree作为索引底层数据结构相对于其他数据结构（二叉树、红黑树、B树）的优势，最后还通过图示的方式描述了索引的存储结构。但都是基于单值索引，由于文章篇幅原因也只是在文末略提了一下联合索引，并没有大篇幅的展开讨论，所以这篇文章就单独去讲一下联合索引在B+树上的存储结构。
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。
提到“索引”这个概念，读者大致都能说出“提升查询速度”，但若是更进一步的问“如何实现提升查询速度？底层原理是什么？”，读者也许就止步于此了。那么本篇文章就带领读者探寻一下索引是如何做到快速查询的。
MongoDB主要使用B树和B+树作为其索引结构，特别是B+树，在MongoDB的索引实现中扮演着重要角色。B+树是一种自平衡的树结构，它通过维护有序的数据和平衡的树形态，确保了高效的查询、插入和删除操作。
根据用户输入的关键词(java), 应用服务器使用SQL语句查询数据库, 将查询到的结果返回给用户.
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！
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。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
索引对于接触过数据库的人，都不会很陌生，但是说实话，也不一定很熟悉。先来介绍下索引的优点。 提高性能 现在有一个数据库表[Words]，有[WordID]，[WordPage]，[[WordName]，[WordPronunciation] ，[WordMeaning]，[WordSentence]五个列，假设有上万条记录。 现在，使用查询语句找到“boyce”的详细信息，使用语句 1: SELECT * FROM [Words] 2: WHERE [WordName] = 'boyce
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。
在上一篇《索引基础知识回顾》中提到索引按照存储结构划分有B-Tree索引、Hash索引、B+Tree索引类型，接下来就学习一下这几种索引结构以及在实际存储引擎中的使用情况
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
Elasticsearch选择使用倒排索引而不是正排索引，主要是基于倒排索引在处理全文搜索和大规模数据集时的优势。下面将详细解释为什么Elasticsearch更倾向于使用倒排索引，并提供一些简化的代码片段来说明这两种索引结构的基本差异。
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。
全文检索技术被广泛的应用于搜索引擎，查询检索等领域。我们在网络上的大部分搜索服务都用到了全文检索技术。
在现在互联网如日中天的时代，即使你不是互联网行业的人，你也一定会用过谷歌或者百度。因为他们已经影响了我们生活的方方面面，为我们提供了很多的便利。那么在互联网行业的人我们除了使用它们，我们还迫切地想知道它们到底是怎么实现的。
简单的说，搜索就是搜寻、查找，在IT行业中就是指用户输入关键字，通过相应的算法，查询并返回用户所需要的信息。
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？
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
在现代计算机系统中，要用到大量的程序和数据，因内存容量有限，且不能长期保存，故而平时总是把它们以文件的形式存放在外存中，需要时再随时将它们调入内存。如果由用户直接管理外存上的文件，不仅要求用户熟悉外存特性，了解各种文件的属性，以及它们在外存上的位置，而且在多用户环境下，还必须能保持数据的安全性和一致性。显然，这是用户所不能胜任、也不愿意承担的工作。于是，取而代之的便是在操作系统中又增加了文件管理功能，即构成一个文件系统，负责管理在外存上的文件，并把对文件的存取、共享和保护等手段提供给用户。这不仅方便了用户，保证了文件的安全性，还可有效地提高系统资源的利用率。
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。
全文检索是 20世纪末产生的一种新的信息检索技术。经过几十年的发展，特别是以计算机技术为代表的新一代信息技术应用，使全文检索从最初的字符串匹配和简单的布尔逻辑检索技术演进到能对超大文本、语音、图像、活动影像等 非结构化数据 进行综合管理的复合技术。由于内涵和外延的深刻变化，全文检索系统已成为新一代管理系统的代名词，衡量全文检索系统的基本指标和全文检索的内涵也发生巨大变化。
索引模块除了是数据库最重要的模块之一，也是面试中最经常被问到的，关于索引模块常见问题如下：
一般的索引文件结构由 13 个结点组成，其中 0 - 9 个结点为直接的物理盘块（直接索引），第 10 个结点是一级间接索引，第 11 个结点是二级间接索引，第 12 个结点是三级间接索引，如下图所示。
假设这里文件在磁盘上都是连续存放的，此时有一个test.c文件，占据了6,7,8三个盘块的位置。
摘要 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。 数据结构及算法基础 索引的本质 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。提取句子主干，就可以得到
MySQL索引（index）: 是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,所以索引的本质就是数据结构!
简单回顾一下Mysql的历史，Mysql 是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 Mysql AB 公司开发，目前属于 Oracle 公司。关系型数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
在当今互联网时代，数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据，数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库，但MongoDB比MySQL更为高效，这是为什么呢？
可以看到这是一颗二叉排序树，时间复杂度是和二分查找差不多的。每次都可以舍掉一半的数据。
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结构化数据：也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
文件管理系统中，索引文件结构是一种常见的文件组织方式，它通过索引来实现文件内容的快速访问。在索引文件结构中，主要涉及到几个关键概念：索引结点、物理磁盘块、直接索引、一级间接索引、二级间接索引、三级间接索引。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree（B 树）或其变种 B+Tree（B+树）作为索引结构。B+Tree 是数据库系统实现索引的首选数据结构。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 MySQL 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，这一节的内容是对于InnoDb的存储结构进阶了解，同时介绍为什么会使用B+索引作为最终数据结构，但是实际上InnoDb在具体实现中也并没有完全遵循B+的格式，而是在内部做了很多“手脚”，这也是所谓理论和实践之间的差异。
MySQL中每个表都有一个聚簇索引( clustered index )，除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引，又叫辅助索引( secondary indexes )。以InnoDB来说，每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果表上定义有主键，那么该主键索引是聚集索引。如果表中没有定义主键，那么MySQL取第一个唯一索引( unique )而且只含非空列( NOT NULL )作为主键，InnoDB使用它作为聚集索引。如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，它有六个字节，而且是隐藏的，使其作为聚簇索引。
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