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五、地理空間索引1. 2d 索引2d索引，可以用來存儲(chǔ)和查找平面上的點(diǎn)。
非葉子節(jié)點(diǎn)充當(dāng)了索引的角色，葉子節(jié)點(diǎn)通過指針連接成一個(gè)有序鏈表，便于范圍查詢。B+Tree 索引通常用于頻繁的讀取操作，因?yàn)樗軌蛱峁└玫淖x取性能。Hash 索引：Hash 索引基于哈希表實(shí)現(xiàn)，它使用一個(gè)哈希函數(shù)將數(shù)據(jù)列的值轉(zhuǎn)換為一個(gè)數(shù)字，然后根據(jù)這個(gè)數(shù)字快速定位到數(shù)據(jù)行。
點(diǎn)擊進(jìn)入【碼農(nóng)編程進(jìn)階筆記】 免費(fèi)獲取進(jìn)階面試題、文檔、視頻資源 問：隨著數(shù)據(jù)庫的增大，既然索引的作用那么重要，有誰能拋開具體的數(shù)據(jù)庫來解釋一下索引的工作原理？ 答： 數(shù)據(jù)在磁盤上是以塊的形式存儲(chǔ)的。
聚集索引聚集索引表記錄的排列順序和索引的排列順序一致，所以查詢效率快，只要找到第一個(gè)索引值記錄，其余就連續(xù)性的記錄在物理也一樣連續(xù)存放。聚集索引對(duì)應(yīng)的缺點(diǎn)就是修改慢，因?yàn)闉榱吮ＷC表中記錄的物理和索引順序一致，在記錄插入的時(shí)候，會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)頁重新排序。
2) 哈希索引哈希（Hash）一般翻譯為“散列”，也有直接音譯成“哈希”的，就是把任意長(zhǎng)度的輸入（又叫作預(yù)映射，pre-image）通過散列算法變換成固定長(zhǎng)度的輸出，該輸出就是散列值。哈希索引也稱為散列索引或 HASH 索引。
mysql用了索引一定會(huì)索引失效嗎?
GIN是搜索引擎中常用的一種索引，其主要原理是通過關(guān)鍵字反過來查找所在的文檔，從而提高查詢效率?？赏ㄟ^以下語句在text類型的字段上創(chuàng)建GIN索引。必須使用to_tsvector函數(shù)生成tsvector，不能使用強(qiáng)制或隱式類型轉(zhuǎn)換。
2) 哈希索引哈希（Hash）一般翻譯為“散列”，也有直接音譯成“哈希”的，就是把任意長(zhǎng)度的輸入（又叫作預(yù)映射，pre-image）通過散列算法變換成固定長(zhǎng)度的輸出，該輸出就是散列值。哈希索引也稱為散列索引或 HASH 索引。
而InnoDB存儲(chǔ)引擎作為MySQL數(shù)據(jù)庫的默認(rèn)引擎，其索引機(jī)制一直備受關(guān)注。本文將帶領(lǐng)讀者深入了解InnoDB中B樹和Hash索引，解密它們背后的原理，幫助你更好地利用這些工具優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能。
在索引創(chuàng)建時(shí)為索引塊留下的剩余空間，這個(gè)剩余空間可以用來添加新的索引項(xiàng)。l ONLINE 在線創(chuàng)建索引。
【功能模塊】ubuntu 20.04 python3.9 cuda11.1環(huán)境下mindspore 1.7版本，Tensor索引功能速度較慢【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、在mindspore 1.7的GPU工作模式下，對(duì)Tensor的索引速度較慢，和python的np.array格式的索引速度比較
【功能模塊】 關(guān)于GaussDB 索引的創(chuàng)建和使用 GIN索引、和GIST 索引如何創(chuàng)建和使用【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、2、【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
在 MySQL 中，可以使用不同類型的索引，包括B樹索引、哈希索引、全文索引等。其中，B樹索引是最常見的一種索引類型。為什么需要索引？索引可以提高數(shù)據(jù)庫的查詢性能。
覆蓋索引先遍歷輔助索引，再遍歷聚集索引，而如果要查詢的字段值在輔助索引上就有，就不用再查聚集索引了，這顯然會(huì)減少IO操作。
1、背景信息 數(shù)據(jù)庫經(jīng)過多次刪除操作后，索引頁面上的索引鍵將被刪除，造成索引膨脹。例行重建索引，可有效地提高查詢效率。 數(shù)據(jù)庫支持的索引類型為B-tree索引，例行重建索引可有效地提高查詢效率。
索引自身也占用存儲(chǔ)空間 消耗計(jì)算資源；創(chuàng)建過多的索引將對(duì)數(shù)據(jù)庫性能造成負(fù)面影響（尤其對(duì)數(shù)據(jù)導(dǎo)入性能）；因此，僅在必要時(shí)創(chuàng)建索引；建議僅在匹配如下某條原則時(shí)創(chuàng)建索引： - 僅在經(jīng)常執(zhí)行搜索的列上創(chuàng)建索引，以便加快搜索速度； - 在主鍵的列上創(chuàng)建索引，優(yōu)化表中數(shù)據(jù)的排列結(jié)構(gòu)
name_index on student;索引背后的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 這里才是我們索引的重點(diǎn),也是面試官比較喜歡問的.這里我們要好好的解釋下.我們之前學(xué)了一點(diǎn)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),有順序表,鏈表,二叉搜索樹,哈希表等等,那么我們?cè)谙?span id="ptrh9v9" class='cur'>索引的底層是什么?
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。
聚集索引 在聚集索引中，表中行的物理順序與鍵值的邏輯（索引）順序相同。一個(gè)表只能包含一個(gè)聚集索引。如果某索引不是聚集索引，則表中行的物理順序與鍵值的邏輯順序不匹配。與非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的數(shù)據(jù)訪問速度。
Create Index 索引名 On 表名(獵命);
