什么是索引及MySQL索引原理和慢查询优化

索引的目的索引的目的是提高查询效率，可以类比字典如果我们要查找“mysql”这个词，我们必须先查找字母m，然后从下往上查找字母y到。
下面，然后找到剩下的sql。
如果没有索引，那么您可能必须遍历所有单词才能找到您想要的内容。
如果我想查找以m开头的单词怎么办？或者以ze开头的单词呢？你是不是觉得没有索引，这件事就根本解决不了？索引原理除了字典之外，索引的例子在生活中随处可见，比如火车站的火车时刻表、图书目录等。
他们的原理都是一样的，通过不断缩小想要获取的数据范围，就可以过滤出想要的最终结果，同时，将随机事件变成顺序事件，也就是我们总是使用相同的搜索。
锁定数据的方法。
数据库也是如此，但显然更加复杂，因为它不仅面临等价查询，还面临范围查询（>、<、between、within）、模糊查询（like）、并集查询（or）等。
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数据库应该如何选择来处理所有问题呢？我们回想一下字典的例子，我们是否可以将数据分成段，然后在段内进行查询？最简单的办法是，如果有1000条数据，1到100分为第一部分，101到200分为第二部分，201到300分为第三部分......这样，检查第250条数据，只需要找到第三部分就可以去除90%的无效数据。
但如果是1000万条记录，应该划分多少段呢？有一定算法基础的同学会想到搜索树，其平均复杂度为lgN，具有良好的查询性能。
但这里我们忽略了一个重大问题复杂度模型是基于每次相同的操作成本数据库的实现相当复杂，并且数据存储在磁盘上为了提高性能，每次可以读入部分数据。
使用内存来计算，因为我们知道访问磁盘的成本大约是访问内存的10万倍，所以简单的搜索树无法满足复杂的应用场景。
索引数据结构我讲了生活中索引的例子、索引的基本原理、数据库的复杂性、操作系统的相关知识，目的是让大家明白，没有一个数据结构是凭空创建的。
会有背景和使用场景，我们来总结一下这个数据结构需要做什么。
其实很简单，即：每次查找数据时，将磁盘IO次数控制在一个较小的数量级。
好是一个连续的数量级。
那么我们想一个高度受控的多路径搜索树是否能够满足要求呢？这样一棵b+树就存在了。

mysql索引原理

索引的本质是一种有序的数据结构。
我想大家都知道这一点，因为说到索引，很多人会很自然地想到字典的目录。

是的，这个比喻很清楚，但是如果再深入的话，恐怕很多朋友会有点无语了。
既然你已经基本了解了索引，那么你。
已经有了阅读这篇文章的基础，相信如果你读完这篇文章，你会对索引的原理有一个全新的认识。
数据库中有很多种索引（不要狭隘地认为索引只有B+树，那是因为我们通常使用MySQL）。