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Mysql目前主要有以下幾種索引類型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。
在 MySQL 默認(rèn)引擎 InnoDB 中，索引大致可分為兩類：聚簇索引和非聚簇索引，它們的區(qū)別也是常見的面試題，所以我們今天就來盤它們。聚簇索引聚簇索引（Clustered Index）一般指的是主鍵索引（如果存在主鍵索引的話），聚簇索引也被稱之為聚集索引。
搜索引擎提供的以圖搜圖（image-based search）的技術(shù)原理，這是一個涉及計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與檢索，以及高級索引方法等多個技術(shù)領(lǐng)域的復(fù)雜系統(tǒng)。我要帶你逐步理解這些原理及其背后的機制，同時結(jié)合具體的案例，幫助更好地理解這些技術(shù)的應(yīng)用。
一個表只能有一個聚集索引，因為數(shù)據(jù)表的物理存儲順序只能有一種。聚集索引的索引鍵決定了數(shù)據(jù)在表中的存儲順序。 1.2 工作原理 在聚集索引中，索引葉節(jié)點存儲的是數(shù)據(jù)行本身。也就是說，聚集索引的葉節(jié)點就是數(shù)據(jù)頁。
按照功能劃分 按照功能來劃分，索引主要有四種： 普通索引唯一性索引主鍵索引全文索引 普通索引就是最最基礎(chǔ)的索引，這種索引沒有任何的約束作用，它存在的主要意義就是提高查詢效率。
(2)創(chuàng)建復(fù)合索引 (3)創(chuàng)建部分索引,只在表的一部分?jǐn)?shù)據(jù)上創(chuàng)建索引 (4)創(chuàng)建函數(shù)索引 (5)創(chuàng)建分區(qū)表的本地索引 (6)創(chuàng)建分區(qū)表的全局索引,并指定索引所在的表空間。
在 Postgres 中，B-Tree 索引是你使用的最普遍的索引如果你有一個計算機科學(xué)的學(xué)位，那么 B-Tree 索引可能是你學(xué)會的第一個索引。B-tree 索引 會創(chuàng)建一個始終保持自身平衡的一棵樹。當(dāng)它根據(jù)索引去查找某個東西時，它會遍歷這棵樹去找到鍵，然后返回你要查找的數(shù)據(jù)。
其實，這個問題也是可以從搜索引擎中得到啟發(fā)的。不要以為這“原理”相當(dāng)深奧，普通人只需要知道“最基本最簡單”的TF-IDF，就能理清很多東西了。
mysql進階(二十七)數(shù)據(jù)庫索引原理 前言 本文主要是闡述MySQL索引機制，主要是說明存儲引擎Innodb。 第一部分主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及算法理論層面討論MySQL數(shù)據(jù)庫索引的數(shù)理基礎(chǔ)。
B+樹索引需要從根節(jié)點到枝節(jié)點，最后才能訪問到頁節(jié)點這樣多次的IO訪問;
按照索引列數(shù)分為單列索引和多列索引（組合索引）。單列索引僅在一個列上建立索引。多列索引多列索引又稱為組合索引。一個索引中包含多個列，只有在查詢條件中使用了創(chuàng)建索引時的第一個字段，索引才會被使用。
什么是聚簇索引數(shù)據(jù)庫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，有時候小伙伴們可能也會看到有人將之稱為聚集索引等，與之相對的是非聚簇索引或者二級索引。聚簇索引并不是一種單獨的索引類型，而是一種數(shù)據(jù)的存儲方式。
order 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法使用。如：where a>10 order by b; 索引a_b無法排序。2.建復(fù)合索引的時候，區(qū)分度最高的在最左邊，如果where a=? and b=?
openGauss- 索引推薦可獲得性本特性自openGauss 1.1.0開始引入。特性簡介本功能是一個覆蓋多種任務(wù)級別和使用場景的數(shù)據(jù)庫智能索引推薦工具，其具備單Query索引推薦功能、虛擬索引功能、workload級別索引推薦功能，可以為用戶提供可靠的索引建議。
增加索引也有許多不利的方面(缺點)：1.創(chuàng)建索引和維護索引要耗費時間，這種時間隨著數(shù)據(jù)量的增加而增加。2.索引需要占物理空間，除了數(shù)據(jù)表占數(shù)據(jù)空間之外，每一個索引還要占一定的物理空間，如果要建立聚簇索引，那么需要的空間就會更大。
1,隱式轉(zhuǎn)換會使索引失效,比如數(shù)據(jù)庫字段是varchar,寫sql的時候傳的是數(shù)字,數(shù)據(jù)庫會轉(zhuǎn)成字符串,但是這時候是不會走索引2,對索引列進行運算會使索引失效,比如你要差個id=9的, 你用id-1 = 9 就會用不上索引3,使用oracle內(nèi)部函數(shù)會導(dǎo)致索引失效,對于這種情況應(yīng)該創(chuàng)建基于函數(shù)的索引
非聚集索引指定了表中記錄的邏輯順序，但是記錄的物理和索引不一定一致，兩種索引都采用B+樹結(jié)構(gòu)，非聚集索引的葉子層并不和實際數(shù)據(jù)頁相重疊，而采用葉子層包含一個指向表中的記錄在數(shù)據(jù)頁中的指針方式。非聚集索引層次多，不會造成數(shù)據(jù)重排。
且訪問需要兩次索引查找（因為二級索引行葉子結(jié)點保存的是行的主鍵值而不是指向物理位置的指針）在InnoDB存儲引擎中，二級索引優(yōu)點是無需更新索引中存儲的指針，減少行移動或頁分裂時二級索引的維護工作，雖然主鍵值會占用更多的空間 。
哈希索引（HASH索引）：根據(jù)索引列對應(yīng)的哈希值獲取表的記錄行。 MySQL中僅MEMORY和HEAP存儲引擎支持。 不支持排序，只支持等值比較。普通索引：允許在定義索引的列中插入重復(fù)值和空值。 使用關(guān)鍵字INDEX或KEY創(chuàng)建。唯一索引：避免數(shù)據(jù)出現(xiàn)重復(fù)。
使用CREATE INDEX命令創(chuàng)建索引。以在表staffs的STAFF_ID列上創(chuàng)建索引staffs_ind為例，索引使用的表空間為human_resource。“ONLINE”在線創(chuàng)建索引可以較少對其他用戶使用表的影響，不阻塞在線業(yè)務(wù)的運行。
