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的方式被稱為索引組織表。每個(gè)索引在InnoDB中對(duì)應(yīng)一顆B+樹(shù)。什么是聚簇索引和非聚簇索引：答：聚簇索引的葉子節(jié)點(diǎn)存的是整行數(shù)據(jù)，非聚簇索引的葉子節(jié)點(diǎn)存的是主鍵索引的值。聚簇索引又被稱為主鍵索引，非聚簇索引又被稱為二級(jí)索引。主鍵索引和普通索引有什么區(qū)別：答：主鍵索引的查詢只要搜索
雙列索引(c1，c2)和多列索引(c1，c2，c3)。為了提高索引的應(yīng)用性能，MySQL中的索引可以根據(jù)具體應(yīng)用采用不同的索引策略。這些索引策略所對(duì)應(yīng)的索引類型有聚集索引、次要索引、覆蓋索引、復(fù)合索引、前綴索引、唯一索引等。索引的使用原則和注意事項(xiàng)雖然索引可以加快查詢速度，提高 MySQL
索引是滿足某種特定查找算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)會(huì)以某種方式指向數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)高效查找數(shù)據(jù)。具體來(lái)說(shuō) MySQL 中的索引，不同的數(shù)據(jù)引擎實(shí)現(xiàn)有所不同，但目前主流的數(shù)據(jù)庫(kù)引擎的索引都是 B+ 樹(shù)實(shí)現(xiàn)的，B+ 樹(shù)的搜索效率，可以到達(dá)二分法的性能，找到數(shù)據(jù)區(qū)域之后就找到了完整的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)了，所有索引的性能也是更好的。
Mysql目前主要有以下幾種索引類型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。
Mysql目前主要有以下幾種索引類型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。
二級(jí)索引(Secondary Index，也稱輔助索引、非聚集索引)是InnoDB引擎中的一類索引，聚集索引以外的索引統(tǒng)稱為二級(jí)索引，包括唯一索引、聯(lián)合索引、全文索引等等。二級(jí)索引并不包含行記錄的全部數(shù)據(jù)，二級(jí)索引上除了當(dāng)前列以外還包含一個(gè)主鍵，通過(guò)這個(gè)主鍵來(lái)查詢聚集索引上對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)
當(dāng)我們需要在 MySQL 中高效地執(zhí)行查詢操作時(shí)，索引就變得非常重要了。索引是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以加速數(shù)據(jù)庫(kù)查詢操作的速度。在本文中，我們將討論 MySQL 索引的基礎(chǔ)知識(shí)，包括什么是索引，為什么需要索引以及如何創(chuàng)建和使用索引。什么是索引？索引是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于加速數(shù)據(jù)庫(kù)中的查
普通索引：僅加速查詢唯一索引：加速查詢 + 列值唯一（可以有null）主鍵索引：加速查詢 + 列值唯一（不可以有null）+ 表中只有一個(gè)組合索引：多列值組成一個(gè)索引，專門用于組合搜索，其效率大于索引合并全文索引：對(duì)文本的內(nèi)容進(jìn)行分詞，進(jìn)行搜索
等類型。實(shí)際使用區(qū)分索引在邏輯上分為以上 5 類，但在實(shí)際使用中，索引通常被創(chuàng)建成單列索引和組合索引。1）單列索引單列索引就是索引只包含原表的一個(gè)列。在表中的單個(gè)字段上創(chuàng)建索引，單列索引只根據(jù)該字段進(jìn)行索引。單列索引可以是普通索引，也可以是唯一性索引，還可以是全文索引。只要保證該索引只對(duì)應(yīng)一個(gè)字段即可。例
一、索引的基本概念索引類似于書籍的目錄，通過(guò)索引可以快速定位到數(shù)據(jù)表中的某一行，而無(wú)需逐行掃描整個(gè)表。索引在數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（DBMS）中起到加速查詢、優(yōu)化性能的重要作用。二、索引的類型MySQL索引根據(jù)存儲(chǔ)方式、邏輯用途和實(shí)際使用場(chǎng)景可以分為多種類型：B-樹(shù)索引（BTREE索引）：葉子節(jié)點(diǎn)包含條目直接指向表里的數(shù)據(jù)行。
優(yōu)化。索引選擇性與前綴索引既然索引可以加快查詢速度，那么是不是只要是查詢語(yǔ)句需要，就建上索引？答案是否定的。因?yàn)?span id="9lnrbfd" class='cur'>索引雖然加快了查詢速度，但索引也是有代價(jià)的：索引文件本身要消耗存儲(chǔ)空間，同時(shí)索引會(huì)加重插入、刪除和修改記錄時(shí)的負(fù)擔(dān)，另外，MySQL在運(yùn)行時(shí)也要消耗資源維護(hù)索引，因此索
由于HASH的唯一（幾乎100%的唯一）及類似鍵值對(duì)的形式，很適合作為索引。HASH索引可以一次定位，不需要像樹(shù)形索引那樣逐層查找,因此具有極高的效率。但是，這種高效是有條件的，即只在“=”和“in”條件下高效，對(duì)于范圍查詢、排序及組合索引仍然效率不高。
MySQL遷移后目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)出現(xiàn)索引查詢慢怎么辦 DRS在全量遷移階段對(duì)表在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行了大量的并行寫入操作，可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)表的統(tǒng)計(jì)信息未及時(shí)刷新的情況，從而導(dǎo)致SQL解析時(shí)執(zhí)行計(jì)劃不優(yōu)、表操作變慢的現(xiàn)象。該現(xiàn)象在表先建索引再遷數(shù)據(jù)的場(chǎng)景下更容易觸發(fā)，請(qǐng)及時(shí)刷新數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)信息。
源數(shù)據(jù)庫(kù)索引長(zhǎng)度檢查 Oracle->MySQL、Oracle->TaurusDB遷移、同步場(chǎng)景 表1 源數(shù)據(jù)庫(kù)索引長(zhǎng)度檢查 預(yù)檢查項(xiàng) 源數(shù)據(jù)庫(kù)存在超過(guò)目標(biāo)庫(kù)索引列長(zhǎng)度限制的索引。 描述 源數(shù)據(jù)庫(kù)存在超過(guò)目標(biāo)庫(kù)索引列長(zhǎng)度限制的索引，則導(dǎo)致遷移失敗。
1. 什么是聚簇索引數(shù)據(jù)庫(kù)的索引從不同的角度可以劃分成不同的類型，聚簇索引便是其中一種。聚簇索引英文是 Clustered Index，有時(shí)候小伙伴們可能也會(huì)看到有人將之稱為聚集索引等，與之相對(duì)的是非聚簇索引或者二級(jí)索引。聚簇索引并不是一種單獨(dú)的索引類型，而是一種數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式。在
聯(lián)合索引是兩個(gè)或更多個(gè)列上的索引。對(duì)于聯(lián)合索引:Mysql從左到右的使用索引中的字段，一個(gè)查詢可以只使用索引中的一部份，但只能是最左側(cè)部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a 、 a,b 、 a,b,c 3種組合進(jìn)行查找，但不支持 b,c進(jìn)行查找
表1 索引長(zhǎng)度說(shuō)明 引擎 MySQL版本 字符集 最大字節(jié)數(shù) 單字段索引最大字符數(shù) 聯(lián)合索引合計(jì)最大字符數(shù) InnoDB MySQL 5.7.6及以下版本 UTF8MB4 4 191 768 MySQL 5.7.7及以上版本 UTF8MB4 4 768 768 索引超長(zhǎng)的處理方法
mysql用了索引一定會(huì)索引失效嗎?
by c; 索引a_b_c反例：索引如果存在范圍查詢，那么索引有序性將無(wú)法使用。如：where a>10 order by b; 索引a_b無(wú)法排序。2.建復(fù)合索引的時(shí)候，區(qū)分度最高的在最左邊，如果where a=? and b=?，a列的值幾乎接近唯一值，那么只需建單列索引idx_
這里我們不討論,知道到這里就可以了. 索引的缺點(diǎn) 前面我們只談了索引可以提高效率,那么是索引難道就不存在缺點(diǎn)嗎?我們想一下,書的目錄是不是存在缺點(diǎn),是的,最直觀的一點(diǎn)就是廢紙,同理索引是費(fèi)空間.這就是索引最大的缺點(diǎn). 隨著我們數(shù)據(jù)量的增大,索引消耗的空間也會(huì)越來(lái)越大,這還是不是最關(guān)鍵的
問(wèn)題原因 UGO 采集時(shí)將主鍵和唯一約束以及系統(tǒng)生成的索引過(guò)濾掉 ，導(dǎo)致遷移后源庫(kù)和目標(biāo)庫(kù)index數(shù)量不同。 解決辦法 連接上Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行以下SQL語(yǔ)句查詢index數(shù)量。
達(dá)到ref，否則就可能會(huì)出現(xiàn)性能問(wèn)題。possible_keys：sql所用到的索引key：顯示MySQL實(shí)際決定使用的鍵（索引）。如果沒(méi)有選擇索引，鍵是NULL（1）全值匹配全值匹配指的是和索引中的所有列進(jìn)行匹配。例如上面的People表的索引（last_name,first_name
索引的查詢效率要遠(yuǎn)高于 B-Tree 索引?？赡芎芏嗳擞钟幸蓡?wèn)了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，為什么大家不都用 Hash 索引而還要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有兩面性的，Hash 索引也一樣，雖然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也帶來(lái)了很多限制和弊端，主要有以下這些。
MySQL目前已經(jīng)作為絕大數(shù)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)庫(kù)選擇。但是經(jīng)常會(huì)需要去處理慢sql導(dǎo)致的各類問(wèn)題。索引，作為一種常見(jiàn)的處理方式。我們有必要了解下索引的底層是怎么實(shí)現(xiàn)的。思考兩個(gè)問(wèn)題：1.為什么加了索引以后，數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢效率會(huì)加快？底層怎么實(shí)現(xiàn)的？2.索引失效的情況有哪些？失效的原因是什么
