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
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。
弄懂了 MySQL 的基本 CURD 操作之后，下一个必须掌握的知识就是 MySQL 的索引。
这里是为后续的mysql调优做准备，要像做到mysql调优，索引很关键，理解索引结构，页结构，对于调优来说是很重要的基础。
在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。
B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思)，B-树是一种多路自平衡的搜索树。它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。
同学B：因为索引其实就是一种优化查询的数据结构，比如Mysql中的索引是用B+树实现的，而B+树就是一种数据结构，可以优化查询速度，可以利用索引快速查找数据，所以能优化查询。
索引，可能让好很多人望而生畏，毕竟每次面试时候 MySQL 的索引一定是必问内容，哪怕先撇开面试，就在平常的开发中，对于 SQL 的优化也而是重中之重。
在数据库中，为了提高查询效率和数据的持久化存储，在设计索引时通常会采用B树或B+树。本文将对B树和B+树进行详细介绍，并解释为什么MySQL选择B+树作为索引结构。
索引的本质其实就是各种各样的数据结构，在增删改查的各种操作有不通的时间复杂度和空间复杂度
注：上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引，但是B-树和B+树的定义是有区别的。
作者：junshili 一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。 Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。 我们知道，索引的作用是做数据的快速检索，而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择，实现各种数据快速检索。在数据库中，高效的查找算法是非常重要的，因为数据库中存储了大量数据，一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表，如果 Mys
‘’MYSQL一直了解得都不多，之前写sql准备提交生产环境之前的时候，老员工帮我检查了下sql，让修改了一下存储引擎，当时我使用的是Myisam，后面改成InnoDB了。为什么要改成这样，之前都没有听过存储引擎，于是网上查了一下。
Mysql索引类型 Primary key/主键索引,Innodb 中又叫聚簇索引,InnoDB存储引擎的表会存在主键（唯一非null），如果建表的时候没有指定主键，则会使用第一非空的唯一索引作为聚集索引，否则InnoDB会自动帮你创建一个不可见的、长度为6字节的row_id用来作为聚集索引。 单列索引:索引中只包含一个列。 组合索引:在多个字段上建立的索引,只有在查询条件中顺序的使用了这些索引,索引才有效果。使用组合索引遵循最左前缀原则。 Unique(唯一索引):索引列必须唯一,但允许有空值,若是组合索
来自：blog.csdn.net/u013142781/article/details/51706790
面试官：那你可以说一说MySQL中的InnoDB和MyISAM存储引擎的联系与区别嘛？
大家是不是感觉弱爆了，随着工作经验的增加，我对索引有了更深入的了解，下面就来分享下我眼中的索引，分享以问题的形式，从敲门到进门。
为什么加索引? 如果上面的表,我们执行SQL语句 select * from table where Col2=89; 这样就会造成全表扫描,从第一行读取到倒数第二行,然后拿到这个89这个对应的值的位
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
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
既然我们已经建立了B+树，那么就要好好利用它来加速查询，而不是傻傻的去遍历整张表。
要解释这个问题，其实不单单要从数据结构的角度出发，还要考虑磁盘 I/O 操作次数，因为 MySQL 的数据是存储在磁盘中的嘛。
好久没写文章了，今天回来重操旧业。 今天讲的这个主题，是《面试官:谈谈你对mysql索引的认识》，里头提到的一个坑。
事实上，在你还没有执行 create index 语句的时候，MySQL 就已经创建索引了。
以Col1为主键，则上图是一个MyISAM表的主索引（Primary key）示意
在 MySQL 的众多存储引擎中，InnoDB 是最常用的存储引擎，也是 MySQL 现阶段唯一免费支持事务机制的存储引擎。在本文中，我们以 InnoDB 为例，介绍 MySQL 的索引结构以及其使用 B+ 树实现索引的原因。
写数据库，我第一时间就想到了MySQL、Oracle、索引、存储过程、查询优化等等。
简单来说，索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
1、MyISAM是MySQL 5.5之前版本默认的存储引擎，从5.5之后，InnoDB开始成为MySQL默认的存储引擎。MyISAM和InnoDB都是使用B+树实现主键索引、唯一索引和非主键索引。
01 索引 以MySQL中的索引为例子总结。 数据库查询是数据库的最主要功能之一，实现高效的查询速度一定是MySQL非常关心的事情。 索引（Index）正是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构，因此先看下这两种树的基本概念，至于B-Tree/B+Tree涉及的主要操作比如，裂变等，大家可以进一步参阅其他书籍或博客学习。 02 B-树 m阶B-树也称作（ceil(m), m）树，如(2,3)树，称为3阶B树，(2,4)树称
在mysql中，索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构，它是排好序的，独立于mysql表数据之外的。
索引是什么？为什么要有mysql 索引，解决了什么问题，其底层的原理是什么？为什么使用B+树做为解决方案？用其他的像哈希索引或者B树不行吗？
前面我们学习了如何套用常见的设计模式打造合适的模型设计，本篇我们来看看在MongoDB中如何使用索引来提高查询效率。
在 MySQL 中，最左前缀匹配指的是在查询时利用索引的最左边部分进行匹配。当你执行查询时，如果查询条件涉及到组合索引的前几个列，MySQL 就能够利用该复合索引来进行匹配。
提示：使用哪一种引擎要根据需要灵活选择，一个数据库中多个表可以使用不同的引擎以满足各种性能和实际需求。使用合适的存储引擎将会提高整个数据库的性能。
首先，索引（Index）是什么？如果我直接告诉你索引是数据库管理系统中的一个有序的数据结构，你可能会有点懵逼。
数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存了，只能逐一加载每一个磁盘块（对应索引树的节点），索引树越低，越矮胖，磁盘IO次数就少
此小结与索引其实没有太多的关联，但是为了便于理解索引的内容，添加此小结作为铺垫知识。
1、hash索引适合等值查询、没办法利用索引完成排序、不支持多列联合索引的最左匹配规则等。
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在MySQL中使用较多的索引有Hash索引，B+树索引等，而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为：B+树索引。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。
MySQL是一个开放源代码的关系数据库管理系统。原开发者为瑞典的MySQL AB公司，最早是在2001年MySQL3.23进入到管理员的视野并在之后获得广泛的应用。 2008年MySQL公司被Sun公司收购并发布了首个收购之后的版本MySQL5.1，该版本引入分区、基于行复制以及plugin API。移除了原有的BerkeyDB引擎，同时，Oracle收购InnoDB Oy发布了InnoDB plugin，这后来发展成为著名的InnoDB引擎。2010年Oracle收购Sun公司，这也使得MySQL归入Oracle门下，之后Oracle发布了收购以后的首个版本5.5，该版本主要改善集中在性能、扩展性、复制、分区以及对windows的支持。目前版本已发展到5.7。
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种数据库查询语言。
在关系数据库中，索引是一种数据结构，为存储引擎提高访问速度的数据结构，它一般是以包含索引键值和一个指向索引键值对应数据记录物理地址的指针的节点的集合的清单的形式存在。
那就是搞定面试官系列，我会把常见的面试知识通过这个专栏写出来，比如我们常见的 Java、MySQL、Redis、MQ 以及其他的一些技术框架。
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。
在数据库中，索引可以理解为是一种单独的，物理的对数据库表中的一列或者多列的值进行排序的一种存储结构。它的作用是能让我们快速检索到想要的数据，好比字典的目录，通过目录的页码能快速找到我们想查找的内容。
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