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mysql在InnoDB引擎下加索引，這個時候會鎖表嗎？
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)。具體來說 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)庫引擎的索引都是 B+ 樹實(shí)現(xiàn)的，B+ 樹的搜索效率，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。
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
見的一種索引類型。為什么需要索引？索引可以提高數(shù)據(jù)庫的查詢性能。如果沒有索引，當(dāng)需要查找表中的某一行時，MySQL 必須掃描整個表格以查找所需的行，這可能會花費(fèi)大量的時間，尤其是在大型數(shù)據(jù)集上。使用索引可以幫助 MySQL 更快地查找數(shù)據(jù)，因?yàn)樗鼈冊试S MySQL 跳過不需要的行
的方式被稱為索引組織表。每個索引在InnoDB中對應(yīng)一顆B+樹。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
或不必要的索引可能會導(dǎo)致優(yōu)化器選擇錯誤的索引，因此需要對索引進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。監(jiān)控和優(yōu)化慢查詢：通過監(jiān)控慢查詢?nèi)罩?，找出因?yàn)檫x錯索引導(dǎo)致的慢查詢語句，然后針對性地進(jìn)行優(yōu)化。這可以幫助提高數(shù)據(jù)庫的整體性能，減少因?yàn)檫x錯索引帶來的問題。使用索引提示：在某些情況下，可以使用索引提示（如USE
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越來越大,這還是不是最關(guān)鍵的,對于書來說
為什么MySQL會選錯索引，如何解決？它是怎么進(jìn)行索引選擇的？
Mysql目前主要有以下幾種索引類型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。
由于HASH的唯一（幾乎100%的唯一）及類似鍵值對的形式，很適合作為索引。HASH索引可以一次定位，不需要像樹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，對于范圍查詢、排序及組合索引仍然效率不高。
聯(lián)合索引是兩個或更多個列上的索引。對于聯(lián)合索引:Mysql從左到右的使用索引中的字段，一個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
Mysql目前主要有以下幾種索引類型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。
mysql用了索引一定會索引失效嗎?
MySQL調(diào)優(yōu)最直接的方式就是優(yōu)化索引在單個列上創(chuàng)建索引相對簡單，通常只需要考慮列的分散性，數(shù)據(jù)越分散，創(chuàng)建出來的索引性能也就更好復(fù)合索引創(chuàng)建的難點(diǎn)在于字段順序選擇子句原則where子句最左前綴匹配原則order by子句文件排序和臨時表此外，《阿里巴巴Java開發(fā)手冊-2020
聯(lián)合索引設(shè)置不當(dāng)導(dǎo)致慢SQL 場景描述 業(yè)務(wù)側(cè)RDS for MySQL實(shí)例上以往執(zhí)行耗時8秒的查詢，在11:00后耗時超過30秒。 原因分析 查看查詢變慢對應(yīng)的時間段中，實(shí)例CPU監(jiān)控指標(biāo)并無飆升情況且使用率一直都較低，因此排除了CPU沖高導(dǎo)致查詢變慢的可能。
索引的查詢效率要遠(yuǎn)高于 B-Tree 索引。可能很多人又有疑問了，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了很多限制和弊端，主要有以下這些。
的選擇使用哪一個索引作為聚簇索引，但是 MySQL 中是不支持這個特性的。在 MySQL 中，如果表本身就有設(shè)置主鍵，那么主鍵就是聚簇索引；如果表本身沒有設(shè)置主鍵，則會選擇表中的一個唯一且非空的索引來作為聚簇索引；如果表中連唯一非空的索引都沒有，那么就會自動選擇表中的隱式主鍵來作
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）+ 表中只有一個組合索引：多列值組成一個索引，專門用于組合搜索，其效率大于索引合并全文索引：對文本的內(nèi)容進(jìn)行分詞，進(jìn)行搜索
聯(lián)合索引設(shè)置不當(dāng)導(dǎo)致慢SQL的解決辦法 場景描述 業(yè)務(wù)側(cè)云數(shù)據(jù)庫TaurusDB實(shí)例上以往執(zhí)行耗時8秒的查詢，在11:00后耗時超過30秒。 原因分析 查看查詢變慢對應(yīng)的時間段中，實(shí)例CPU監(jiān)控指標(biāo)并無飆升情況且使用率一直都較低，因此排除了CPU沖高導(dǎo)致查詢變慢的可能。
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列。在表中的單個字段上創(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應(yīng)一個字段即可。例
只輸一個參數(shù)時，系統(tǒng)默認(rèn)采用default_text_search_config所指定的分詞器。 創(chuàng)建索引時必須使用to_tsvector的兩參數(shù)版本，否則索引內(nèi)容可能不一致。只有指定了分詞器名稱的全文檢索函數(shù)才可以在索引表達(dá)式中使用。因?yàn)?span id="kq0a4gk" class='cur'>索引的內(nèi)容不受default_text_search_config的影響。
QL默認(rèn)會創(chuàng)建一個隱含列row_id作為主鍵。二級索引 二級索引(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)稱為二級索引，包括唯一索引、聯(lián)合索引、全文索引等等。二級索引并不包含行記錄的全部數(shù)據(jù)，二級索引上除了當(dāng)前
