使用过Oracle、SQLServer数据库的降序索引的同学，可能在使用MySQL8.0之前版本时有个疑惑，明明我已经创建了将需要索引，但是为何执行时走不了索引或者效果不理想？
假设在表tb_user中包含有两个字段age和phone，我们想通过这两个字段进行排序，且事先我们没有创建age和phone字段的索引，直接进行order by排序：
在之前MySQL的版本中，只能通过显式的方式删除索引，如果删除后发现索引删错了，又只能通过创建索引的方式将删除的索引添加回来，如果数据库中的数据量非常大，或者表比较大，这种操作的成本非常高。在MySQL 8.0中，只需要将这个索引先设置为隐藏索引，使查询优化器不再使用这个索引，但是，此时这个索引还是需要MySQL后台进行维护，当确认将这个索引设置为隐藏索引系统不会受到影响时，再将索引彻底删除。这就是软删除功能。
asc表示的是升序，使用这种语法创建出来的索引叫做升序索引。也就是我们平时在创建索引的时候，创建的都是升序索引。
在现代数据库系统中，MySQL的InnoDB存储引擎通过精巧的数据结构设计和高效的索引算法，为海量数据提供了稳定、快速且持久化的存储服务。
今天我们一起来聊聊MySQL 8.x版本中新增的三大索引。MySQL 8.x中新增了三种索引方式，这三种索引方式直接让MySQL原地起飞了，如下所示。
Zabbix监控Mysql | Mysql 5.7，8.0基准性能比较，Mysql8.0主主配置
MySQL 8.0中引入了三个索引方面的新特性，暂且将其称为“索引三剑客”。前面我们已经学习了三剑客之一的函数索引，现在我们来见识一下另外两剑客 - 降序索引和不可见索引。
MySQL 5.7中，我们创建了一张测试表t1，包含两个字段c1和c2，插入一些数据，如下所示，
MySQL8.0引入了降序索引(descending index)，今天我们来说说这个特性。
MySQL的索引最左匹配是指在使用索引进行查询时，会优先匹配索引的最左侧列，然后再匹配后续列。这种匹配方式可以提高查询效率，但有时候也会导致一些问题，比如在排序查询（ORDER BY）时。并且在面试中，如果涉及数据库索引，也会经常被问到如何优化order by语句。本文就基于innodb引擎，分点分析MySQL索引最左匹配如何优化order by语句，这个问题。
列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。
在看此篇前，建议先阅读MySQL索引，对索引有个基本了解：MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
如果一次性需要插入大批量数据 ( 比如 : 几百万的记录 ) ，使用 insert 语句插入性能较低，此时可以使
索引是加速数据库查询的关键。在设计表结构时，应该根据查询的需求添加合适的索引。常用的索引包括主键、唯一索引、普通索引、联合索引、前缀索引（vachar、text这种长的数据并且只需要前几个区分度就很高）等。
上两篇文章分别介绍了MySQL8.0的相关的新特性《MySQL 8.0新特性：隐藏索引》和《MySQL 8.0新特性：隐藏字段》，本文继续介绍MySQL8.0的另一个相关的新特定性--降序索引；本文通过5.7和8.0进行对比说明；
索引的重要性在数据库中是不言而喻的，mysql 中使用了 B+ 数来当做索引的数据结构，为 mysql 性能提升做了很大的贡献，那么在 mongoDB 中又使用了什么数据结构呢？今天就和大家聊聊 mongoDB 的索引
MySQL 8.0终于支持降序索引了。其实，从语法上，MySQL 4就支持了，但正如官方文档所言，"they are parsed but ignored"，实际创建的还是升序索引。 无图无真相，同一个建表语句，看看MySQL 5.7和8.0的区别。 create table slowtech.t1(c1 int,c2 int,index idx_c1_c2(c1,c2 desc));
· Table 表的名称。 · Non_unique 如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。 · Key_name 索引的名称。 · Seq_in_index 索引中的列序列号，从1开始。 · Column_name 列名称。 · Collation 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。 · Cardinality 索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机 会就越大。 · Sub_part 如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。 · Packed 指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。 · Null 如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。 · Index_type 用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。 · Comment
也出现 Using index， 但是此时Extra中出现了 Backward index scan，这个代表反向扫描索引，因为在MySQL中我们创建的索引，默认索引的叶子节点是从小到大排序的，而此时我们查询排序时，是从大到小，所以，在扫描时，就是反向扫描，就会出现 Backward index scan。 在MySQL8版本中，支持降序索引，我们也可以创建降序索引。
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。
数据库索引是一种数据结构，用于加速数据库查询操作。它是一个单独的数据结构，存储了特定列的值以及指向包含这些值的数据行的指针。通过使用索引，数据库可以更快速地定位和检索数据，而不必扫描整个表。
如果有多条数据需要同时插入，不要每次插入一条，然后分多次插入，因为每执行一次插入的操作，都要进行数据库的连接，多个操作就会连接多次，而一次批量操作只需要连接1次
在查询的结构当中只需要关心，winningPlan 的这个 key 对应的 stage 的取值即可，stage 不同取值所对应的含义如下：
如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录)，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下：
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。
第一章：数据类型和操作数据表 MySQL语句的规范 (1):关键字与函数名称全部大写 (2):数据库名称，表名称，字段名称全部小写 (3):SQL语句必须以分号结尾 1:命令行模式启动mysql服务
MongoDB 是介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，语法类似javascript面向对象的查询语言，是一个面向集合的、模式自由的文档型数据库。
相信大家都知道，索引是有序的；不过，在MySQL之前版本中，只支持升序索引，不支持降序索引，这会带来一些问题；在最新的MySQL 8.0版本中，终于引入了降序索引，接下来我们就来看一看。
索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。
语法 create table 表名称( 字段名 字段名类型 字段描述符，字段名 字段类型 字段描述符);
导读：本文详细介绍 MySQL 8.0.19 三大索引新功能，隐藏索引，降序索引，函数索引，结合其他同仁的技术应用案例，进一步进行验证改编，最后总结心得，希望对大家有帮助。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
CREATE TABLE table_name [col_name data_type] [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] [INDEX|KEY] [index_name] (col_name [length]) [ASC|DESC]
Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库数据存储为json类型
一阵熟悉的起床闹钟响起，小菜同学醒来竟发现周围都是导致索引失效的原因：性感迷人的索引使用不当、可爱活泼的存储引擎无法识别索引列、刁蛮任性的优化器不选择索引...
个人简介：Java领域新星创作者；阿里云技术博主、星级博主、专家博主；正在Java学习的路上摸爬滚打，记录学习的过程~ 个人主页：.29.的博客 学习社区：进去逛一逛~
linux在线安装mysql一、安装1.配置yum源添加官方的yum源 创建并编辑mysql-community.repo文件vi /etc/yum.repos.d/mysql-community.repo粘贴以下内容到源文件中配置yum源：[mysql56-community]name=MySQL 5.6 Community Serverbaseurl=http://repo.mysql.com/yum/mysql-5.6-community/el/7/$basearch/enabled=1gpgchec
[OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后，您可能会发现数据文件尺寸并没有减小。这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致。OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化。如果已经删除了表的一大部分数据，或者如果已经对含有可变长度行的表（含有 VARCHAR 、 BLOB 或 TEXT 列的表）进行了很多更改，就应该使用 [OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化。这个命令可以将表中的空间碎片进行合并，并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费] 。[OPTIMIZE TABLE 命令只对 MyISAM 、 BDB 和 InnoDB 表起作用]
C. 查询年龄小于45的员工 , 并根据工作地址分组 , 获取员工数量大于等于3的工作地址
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。
在数据库的日常维护中，索引的管理是一个关键部分。有时，为了优化查询性能，我们可能会尝试添加、删除或修改索引。但是，直接删除一个索引可能会导致某些查询的性能下降，甚至在某些情况下导致查询失败。为了避免这种情况，MySQL 8引入了隐藏索引的概念。
C. 根据年龄对公司的员工进行升序排序 , 年龄相同 , 再按照入职时间进行降序排序
MySQL的索引是一种数据结构，它可以帮助数据库系统更有效地检索数据。通过创建索引，可以显著提高查询性能，特别是对于大型数据集。索引的工作方式类似于书籍的目录：而不是搜索整个数据库来找到特定的信息，数据库系统可以使用索引直接定位到存储所需数据的位置。
1） 数值 int //int(3)与长度无关，不够3位前面补0，默认看不见 float 2） 字符串 char(n) //占用n个字节， varchar(n) //存多少用多少 text //65535 longtext //42亿 3） 日期 date datatime timestamp time year //建议日期类型存int 2. 数据字段类型 3. 数据字段属性 unsigned//无符号，全正数 zerofill//零填充，int(3)，不够补0 auto_increment//自增 null//这一列值允许为null not null//这一列不允许为null default//默认值 4. 数据表的字符集 \s //查看服务器的基本信息 查看数据库字符集 show creat database test; 查看表字符集 Show creat table user; php设置客户端和连接字符集 $sql=”set names utf8”; [mysql] defult-character-set=utf8 //客户端和连接字符集 [mysqld] character-set-server =utf8 //服务器、数据库和表字符集 5. 数据表索引设置
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