MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效，但有时需求就是如此，类似这样的需求还有很多。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效，但有时需求就是如此，类似这样的需求还有很多，例如，搜索引擎需要根基用户数据的关键字进行全文查找，电子商务网站需要根据用户的查询条件，在可能需要在商品的详细介绍中进行查找，这些都不是B+树索引能很好完成的工作。 通过数值比较，范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询了。但是，如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤，那么就需要基于相似度的查询，而不是原来的精确数
普通索引(INDEX)：最基本的索引，没有任何限制 唯一索引(UNIQUE)：与”普通索引”类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。 主键索引(PRIMARY)：它 是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。 全文索引(FULLTEXT )：可用于 MyISAM 表，mysql5.6之后也可用于innodb表， 用于在一篇文章中，检索文本信息的, 针对较大的数据，生成全文索引很耗时和空间。 联合（组合）索引：为了更多的提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀“原则。
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：沸羊羊 来源：juejin.cn/post/6989871497040887845 前言 我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效，但有时需求就是如此，类似这样的需求还有很多，例如，搜索引擎需要根基用户数据的关键字进行全文查找，电子商务网站需要根据用户的查询条件，在可能需要在商品的详细介绍中进行查找，这些都不是B+树索引能很好完成的工作。 通过数值比较，范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询了。但是，如果希望通过关键字的匹配
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
MySQL的索引用于快速查找具有特定列值的行。如果没有索引，MySQL必须从第一行开始，然后遍历整个表以找到相关的行。表越大，成本就越高。如果表中有相关列的索引，MySQL可以快速确定在数据文件中查找的位置，而不必查看所有数据。使用索引是打开MySQL的正确方式，本篇将介绍MySQL的索引相关内容。
点击上方蓝字每天学习数据库 一起构建MySQL知识网络，我是林晓斌，今天的文章我们从索引说起。 林晓斌 林晓斌，网名丁奇，腾讯云数据库负责人，数据库领域资深技术专家。作为活跃的MySQL社区贡献者，丁奇专注于数据存储系统、MySQL源码研究和改进、MySQL性能优化和功能改进，在业务场景分析、系统瓶颈分析、性能优化方面拥有丰富的经验。其创作的《MySQL实战45讲》专栏受众已逾2万人。 你一定知道了，索引的作用是加快查询速度。比如有一个人口信息表，如果没有加索引，你要按照身份证号查找一个人，就得全表
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
存储引擎是Mysql中特有的术语，是一个表存储数据的方式。Mysql支持九大存储引擎。Mysql版本不同支持的存储引擎不同。 2.常见的存储引擎： ①MyISAM存储引擎管理表的特征：使用三个文件来表示每个表：格式文件mytable.frm(存储表结构)、数据文件mytable.MYD(存储表中的数据)，索引文件mytable.MYI(存储表上的索引)。优点：可以被转换为压缩，只读表来节省空间，缺点：不支持事务，安全性低。 ②InnoDB存储引擎：mysql默认的存储引擎。是重量级的存储引擎。支持事务(可以保证数据的安全)，支持数据库崩溃后的恢复机制。每个InnoDB表在数据库目录中以.frm格式文件存储表格式，InnoDB表空间tablespace(逻辑名称)用于存储表的内容和索引。优点：非常安全，缺点：效率低，不能压缩不能转换为只读，不能很好的节省内存空间。 ③MEMORY存储引擎：内存存储引擎，每个表的格式文件存储在.frm文件中，表数据和索引存储在内存中(查询速度快)，支持表级锁机制。优点：查询效率高。缺点：不安全，服务器关闭后，保存在内存中的数据和索引消失。
假设现在有一个键– 值对集合需要保持同步，比如内存缓存，不过有多个线程正在对其执行读写操作。
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。
在Linux中大部分的操作都是通过终端来实现的，或者直接使用命令行界面，一般使用Linux架构服务器的话，安装的都是命令行界面，不安装图形化界面的原因是因为没有必要，并且对于服务器来说越稳定越好，如果使用图形化界面就容易出bug漏洞，对于操作系统来说装的东西越多越容易出现bug漏洞。
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。
在MySQL中可以使用EXPLAIN查看SQL执行计划，用法：EXPLAIN SELECT * FROM tb_item
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。
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。
索引是帮助MySQL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。
经过一个周末，对前面的 MySQL 基础知识以及 MySQL 的体系结构和 InnoDB 体系结构有所了解，感兴趣的可查看历史记录或者戳此了解[关系型数据库 MySQL 之 InnoDB 体系结构]，今天来一起学习一下 MySQL 表索引和视图的相关知识。
面试的时候肯定会问这一个问题，mysql为什么会选择b+树作为索引呢？而不选择其他索引，例如b树？hash？
有网友请我帮忙诊断一个SQL性能问题, 说是mysql的库, 内层查询没能使用外层的谓词条件,导致sql执行较慢.
视图(View)是从一个或多个表或其它视图导出的，用来导出视图的表称为基表，导出的视图又称为虚表。在数据库中，只存储视图的定义，不存放视图对应的数据，这些数据仍然存放在原来的基表中。 使用视图前，必须先创建视图，创建视图要遵守以下原则： （1）只有在当前数据库中才能创建视图，视图命名必须遵循标识符规则。 （2）不能将规则、默认值或触发器与视图相关联。 （3）不能在视图上建立任何索引。
为了方便跟踪系统tps变动，这次采用 Grafana 展示结果，而且采用 docker 安装部署 influxdb 与 grafana ，参考命令如：
这周优化了我们沙抖官网搜索的功能，这个搜索目前是根据视频标题进行匹配，之前是对用户输入的关键词进行了分词查找，比如用户输入【机器人】,这样的话，只要视频标题中有关键词的任意一个字都会被搜到，比如含有【人】字的标题会展示出来，并可能排的很靠前，所以我就对当前的搜索进行了优化，现在搜索是优先进行相邻短语查询 match_phrase，如果相邻短语查询结果小于2个就进行普通的分词查询，这个相邻短语查询是要求在请求字符串中的所有查询项必须都在文档中存在，文中顺序也得和请求字符串一致，且彼此相连。这样查询的话，标题中含有【机器人】的结果肯定在前。
Select [distinct ] <字段名称> from 表 1 [ <join 类型> join 表 2 on <join 条件> ] where <where 条件> group by <字段>
今天是《MySQL核心知识》专栏的第17章，今天为大家系统的讲讲MySQL中的性能优化，希望通过本章节的学习，小伙伴们能够举一反三，彻底掌握MySQL中性能优化相关的知识。好了，开始今天的正题吧。
哈希表是一种以键-值（key-value）存储数据的结构，只要输入待查找的值即key，就可以找到其对应的值即Value，时间复杂度为O(1)，但是容易发生哈希冲突，当发生冲突时，常用开放地址法、拉链法、再散列法解决
一个网站最先出现瓶颈的一定是数据库,然后是磁盘IO; Mysql 数据库优化建议：
大家好，我是阿常，上一篇阿常讲了《数据库 SQL 约束之 DEFAULT》，今天阿常和大家分享《数据库 CTREATE INDEX 用法》，CREATE INDEX 语句用于在表中创建索引。
需要在数据库连接中指定两个参数：useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8，只有当设置了useUnicode=true时，后续指定的字符集编码才有效。
索引是帮助 MySQL 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询算法，这种数据结构就是索引。
前面了解过，MyISAM存储引擎的行数据都存放在MYD文件中，索引文件存放于MYI文件中。由于索引与行记录分开存储，所以MyISAM的索引都是辅助索引，也就是非聚集索引（UnClustered Index）。
1、索引需要占用磁盘空间，因此在创建索引时要考虑到磁盘空间是否足够 2、创建索引时需要对表加锁，因此实际操作中需要在业务空闲期间进行
使用日志对MySQL进行监视是一种重要的方法，通过日志可以评估服务器的操作状态，服务器崩溃后可以帮助进行数据恢复，使用复制功能时，能够帮助用户判断慢查询，此外还可以帮助用户确认安全合规等问题。本篇将介绍MySQL的各种日志。
在开发过程中，由于频繁的修改数据库的字段，导致rd和qa环境的数据库表经常不一致。 而由于这些修改数据库的操作可能由多个rd操作,很难一次性收集全。人手工去和qa环境对字段又特别繁琐，容易遗漏。
查询语句中select from where group by having order by的执行顺序
上一篇写了从全局的角度说数据库优化这件事情，我们面试经常会被问到数据库优化这块，我们很多时候能回答一些大而化之的策略，例如主从分离，分表分库之类，添加合理的索引，那继续追问，用的什么中间件主从分离，用的什么策略进行分表分库，什么是合理的索引，加了索引表扫描少了多少行，什么情况下索引会失效，好吧，笑容逐凝固，不知如何作答了，本篇就优先围绕sql查询优化本身来聊这个事情；
所谓前缀索引，说白了就是对文本的前几个字符建立索引（具体是几个字符在建立索引时去指定），比如以产品名称的前 10 位来建索引，这样建立起来的索引更小，查询效率更快！
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
“你一定又写了烂SQL了！”，“你怎么这样凭空污人清白……慢查询，慢查询不能算烂……慢查询！……程序猿的事，能算烂么？” 本文从SQL执行效率方面略作研究，偏向基础性总结，但力求详实准确。如果有大佬误入此地，还请从容撤退，如果你真的愿意看，我也没什么意见。
DDL（ Data Definition Language，数据定义语言）用在定义或改变表的结构数据类型、表之间的链接和约束等初始化工作上。常用的语句关键字包括 CREATE、 DROP、 ALTER 等。
如果一本新华字典假如没有目录，想要查找某个字，就不得不从第一页开始查找，一直找到最后一页(如果要找的字在最后一页)，这个过程非常耗时，这种场景相当于数据库中的全表扫描的概念，也就是循环表中的每一条记录看看该记录是否满足条件，扫描次数为表的总记录数。
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!
存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的，不是基于数据库，存储引擎可被称为表类型，默认InnoDB。
最上层是一些客户端和链接服务，主要完成一些小类似于连接处理、授权认证、 及相关的安全方案。服务器也会为安全接入的每个用户端验证它所具有的操作权 限。
执行SQL-1，显示耗时 9.35sec。显然是不乐观的一个值，查看其执行计划(explain):
1.中央处理器（英文Central Processing Unit，CPU）是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU、内部存储器和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
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