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
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
有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀 ， 但是如果插入 删除操作成本高，适合数据不变化或只新增.
hash 表是一种以键 - 值存储数据的结构，通过 key 直接直接找到对应的 vale。hash 表只适用等值查询场景，对范围查找就失效了。
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。
当提到MySQL数据库的时候，我们的脑海里会想起几个关键字：索引、事务、数据库锁等等，索引是MySQL的灵魂，是平时进行查询时的利器，也是面试中的重中之重。
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。
对于MySQL索引，相信每位后端同学日常工作中经常会用到，但是对其索引原理，却可能未曾真正深入了解，导致在面试过程中，回答不出重点那就可能要与机会说byebye了。
面试官： 你知道MySQL索引底层数据结构为啥用B+树？而不用B树、红黑树或者普通二叉树？
相信每一个后台开发工程师在面试过程中，都曾经被问到过“MySQL的默认存储引擎是什么？MySQL索引是什么数据结构？”这样的问题。相信准备充分（熟读八股文）的大家都能很容易的回答出“MySQL的默认存储引擎是InnoDB，MySQL索引使用的是B+树。”这样的答案。但是为什么当初写MySQL的程序员大叔要这样子来设计呢？
该文介绍了在技术社区中如何从海量数据中获取特定字段（OrderID）的查询优化方法，包括使用索引、避免使用通配符、使用DISTINCT、GROUP BY和UNION等，以便更快地获取并分析数据。
有读者在 mysql索引为啥要选择B+树 (上) 上篇文章中留言总结了选择 B+ 树的原因，大体上说对了，今天我们再一起来看看具体的原因。
一般用磁盘IO评价索引结构的优劣。B-树检索一次，最多访问h个节点，即其时间复杂度O(h)=O(log_d N),其实红黑色O(h)=O(log_2 N),接下来以实际数据做对比：数据量640亿。
作为一名Java程序员，MySQL底层的一些原理是我们不必学会就可以搬砖工作的一种技能点，但是小奇为什么还要讲一下呢？难道就是为了浪费大家1分钟的宝贵时间，一个人1分钟，50万人就是1年，5000万人就是100年，赚了，小奇以一己之力成功搞挂一个人（血赚）。
MySQL索引优化是提高查询效率和性能的关键。在处理大量数据和复杂查询时，合理设计和使用索引可以显著提升数据库的响应速度和吞吐量。下面将详细介绍如何进行MySQL索引优化并提供一些建议。
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。
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。
MySQL索引详解 一. 索引简介 索引：帮助MySQL高效查询数据的一种有序的数据结构。 如果没有索引，查询某行数据，只能进行全表扫描。这时，需要频繁地进行磁盘I/O，性能很差。索引的基本思想，就
平时我们要优化 mysql 查询效率的时候，最常见的就是给表加上合适的索引了，那今天就来聊聊为什么加了索引就快了呢。
通过不断的缩小要查询的数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时将随机的事件变成顺序事件。
学习MySQL的知识，学习好索引是非常重要的，索引分类、索引如何正确添加、索引失效的场景、底层数据结构等问题是面试中必问的，就这些内容我们一起学习巩固下。
如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length。
在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表（IOT），InnoDB使用B+树索引模型，数据都是存储在B+树中的。
在整个计算机运行系统里，Cpu，内存，和磁盘主要的性能瓶颈是卡在了读取数据中，Mysql索引的优化主要在减少磁盘I/O操作中，这篇博客中详细讲解了二叉树结构，以及BTree作为Mysql索引结构的根本原理，文章底部留下来几个常用的问题。
最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock 通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。
这个问题可能比较抽象，如果对MySQL索引结构不理解的人来说，可能蒙，所以建议先去看看索引结构再来看这个问题。MySQL 选择将节点大小设置为 16KB 而不是更大的原因，主要是为了在内存管理、性能、磁盘 I/O 效率、适应性和兼容性之间取得平衡。本文将从讲解页的结构开始，然后分析为什么MySQL为什么把节点大小设置为16K，而不是更大?
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，而MYSQL使用的数据结构是：B+树
基于哈希表实现。存储引擎会对所有的列计算一个哈希码， Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针
索引分为主键索引和辅助索引，辅助索引又分为唯一性索引，普通索引，复合索引，覆盖索引。
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。
这篇文章主要讲 explain 如何使用，还有 explain 各种参数概念，之后会讲优化
这条SQL执行包含了PRIMARY、DEPENDENT SUBQUERY、DEPENDENT UNION和UNION RESULT
问题1：char、varchar的区别是什么？ varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的，你会得到更好的性能。
面试时，交流有关mysql索引问题时，发现有些人能够涛涛不绝的说出B+树和B树，平衡二叉树的区别，却说不出B+树和hash索引的区别。这种一看就知道是死记硬背，没有理解索引的本质。本文旨在剖析这背后的原理，欢迎留言探讨
我们都是知道数据库的数据都是存储在磁盘上的，当我们程序启动起来的时候，就相当于一个进程运行在了机器的内存当中。所以当我们程序要查询数据时，必须要从内存出来到磁盘里面去查找数据，然后将数据写回到内存当中。但是磁盘的io效率是远不如内存的，所有查找数据的快慢直接影响程序运行的效率。
索引定义：索引是依靠某些数据结构和算法来组织数据，最终引导用户快速检索出所需要的数据
我们都知道当查询数据库变慢时，需要建索引去优化。但是只知道索引能优化显然是不够的，我们更应该知道索引的原理，因为不是加了索引就一定会提升性能。那么接下来就一起探索MYSQL索引的原理吧。
相信每个IT界大佬，简历上少不了Mysql索引这个关键字，但如果被问起来，你能说出多少干货呢？先看下面几个问题测试一下吧：
大家好我是北哥，今天整理了MySQL索引相关的知识点及面试常见问题及答案，分享给大家。 以下问题及答案没有特殊说明默认都是针对InnoDB存储引擎，如有不对的地方可以留言讨论哦~ 什么是索引？
MySQL的存储引擎架构将查询处理与数据的存储/提取相分离。下面是MySQL的逻辑架构图：
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，B+Tree索引，哈希索引，全文索引等等，
本文主要讨论MySQL索引的部分知识。将会从MySQL索引基础、索引优化实战和数据库索引背后的数据结构三部分相关内容，下面一一展开。
恰好最近看到了公众号上的一篇文章，讲的挺好的，mark下来，慢慢理解慢慢看 主要讲述的是MYSQL的索引原理、MYSQL的索引为什么用B+树来实现，为什么不用红黑树？二叉树呢？
常见的数据结构中, 哈希表和二叉平衡树的查找效率分别是O(1)和O(logn), 是效率最快的两个, MySQL也毫不意外的使用了这两种数据结构来做索引。 MySQL索引的数据结构有两种选择, B+Tree 和 Hash。
第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。
今天给大家带来MySQL索引相关核心知识。对MySQL索引的理解甚至比你掌握SQL优化还重要，索引是优化SQL的前提和基础，我们一步步来先打好地基。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
