什么是索引及MySQL索引原理和慢查询优化

指数的目的是提高查询的效率。
如果没有索引，则可能有必要读一次所有单词以找到您要寻找的东西，如果我想找到以M开头的单词会发生什么？ 还是从ZE开始的单词呢？ 您认为如果没有索引就无法完成这个问题？ 除词典外，索引的例子在生活中的任何地方都可以看到，例如火车站的火车，书目目录等。
他们的原则是一样的。
数据库也是如此，但显然更为复杂，因为它们不仅面对相等的价值查询，而且还面临着查询的间隔（>，<，in，in），模糊查询（AS），union（or）查询（OR）查询（O），等等。
数据库应如何选择面对所有问题？ 我们记得词典的例子。
最简单的事情是找到1 000个数据，从1 到1 00在第一个段中划分，从1 01 到2 00分为第二部分，从2 01 到3 00分为第二部分，将其分为第三段...以这种方式，请检查2 5 0°数据，只需找到第三段，然后删除9 0％的数据，无效。
但是，如果这是1 000万的记录，那么在几个部分中有多少部分将其分开呢？ 具有小算法基础的学生将考虑研究树，他们的平均复杂性是LGN且具有良好的查询性能。
但是在这里，我们忽略了一个关键问题。
数据的结构提到了生活中索引的示例，索引的基本原理，数据库的复杂性以及操作系统的相关知识。
时间我们寻求数据，最好是恒定的数量级。
因此，我们认为，如果高度可控制的多通道研究树可以满足需求？ 这样，B+树就诞生了。

数据库中的索引,原理是什么?为什么查询使用索引就会快?

索引是一项优化数据库中数据搜索的技术。
创建一个特殊的数据结构，以提高数据库的整体性能。
索引类型主要包括： 1 正常索引：这是最基本的索引类型，并且不会对数据施加特殊限制。
2 无辜索引：类似于常规索引，但是索引值必须是唯一的，因此您应该能够存在。
如果是组合指数，则总组合的值必须是唯一的。
3 基本密钥索引：一种独特索引的特殊情况，用于防止数据表中的每个记录中的空值。
4 联合索引（综合索引）：内置多个字段的索引，以提高与多个字段查询相关的搜索速度。
5 全文索引：它是一种MySQL特定的索引类型，可以主要应用于Myisam引擎，但从MySQL版本5 .6 开始，InnoDB引擎还支持整个文本索引。
索引的内部结构主要包括： 1 存储引擎层的实现：其他存储引擎可以采用其他索引技术，因此该索引的具体实现对每个引擎有所不同。
2 包括由MySQL提供的索引类型：B+树索引，哈希索引，R-Tree索引（空间查询）和S-TEXT索引（全文索引）。
B+树结构是一种多通道平衡搜索树，具有以下特征如下。
1 每个节点都包含一个最大的m子。
2 除根节和叶节点外，每个节点至少是[CEIL（M/2 ）]儿童（圆形）。
3 如果根节点不是叶节点，则至少有两个孩子。
4 非叶子节点包括n键和n+1 指针，其中[ceil（m/2 ）-1 ] <= n <= m -1 B+树结构和BTEE之间的主要区别在于，1 B+Tree的叶子节点存储了所有主要信息，并按照大小的顺序对齐。
2 b+树的叶节点保留单项项链的列表，以便它们可以轻松访问差距。
3 B+树的所有非叶子节点与键的索引部分相同，用于搜索。
MySQL优化了B+树索引结构，并添加了连接到节点相邻叶节点的列表指针，以提高间隔访问的性能。
此优化的B+树索引结构图包含节点结构，指针连接等信息，这些信息有助于了解数据库查询中索引的有效应用。

mysql索引

MySQL索引是一个特殊的数据库结构，由数据表中的一个或多个列组成，可用于快速查询数据表中具有特定值的记录。
通过索引，您不会读取所有使用查询数据录制的信息，而只是在索引列中查询。
通过索引，您无需使用查询数据读取记录中的所有信息，而只是在索引列中查询。
否则，数据库系统读取所有记录以匹配的所有信息。
可以将索引与语音Xinhua词典进行比较。
例如，要查看“ ku”一词，如果您不使用语音序列，则需要从字典的第4 00页中查看页面。
但是，如果提取拼音并形成一系列表，则只需要直接搜索超过1 0页的串联表即可。
这是非常时间的。
因此，该索引可以非常改进查询速度数据库，并有效地改善性能数据库系统。
关于索引的优势和不舒服具有明显的优势和必要的缺点。
为了遵循索引的优势：I。
创建唯一的索引，您可以在订单数据库表中记录唯一信息。
2 您可以为所有MySQL列类别设置索引。
3 在信息查询中，这可能是很强的，这是主要系统作为索引。
4 为了获得参考完整性数据，可以加速平板电脑之间的连接。
5 在使用分组和分类子句进行数据查询时，您还可以显着减少查询中分组和分类的时间。
增加索引的缺点也有很多缺点，主要如下：1 创建和维护索引组需要时间，并且随着数据增加的量而消耗的时间也会增加。
2 占用磁盘空间所需的索引。
除了占据数据空间的信息表外，包括索引还需要占用一定数量的物理空间。
如果有多个索引，则索引文件可以比数据文件更快地达到最大文件大小。
3 在添加，删除和修改表上的数据时，还必须动态维护索引，从而降低数据维护速度。
借助索引，您需要以全面的方式考虑该索引的优势和缺点。

学习笔记—MySQL（十七）——索引(INDEX)的数据结构B+树

MySQL -B数据结构中提到的数据结构-B + Tree -MySQL的InnoDB存储引擎用作索引作为索引。
B.树的每一层构成了遵循描述下一层节点的节点的树的结构。
搜索功效：批处理定位：B +树使用数据开发和构造。
分层控制：B +树通常在4 层内控制。
索引类型：聚类索引：将原始密钥用作索引，将数据和索引用作存储。
次要索引：非主要非主要非钥匙字段索引。
首先，主要值是通过介质索引定位的，中型索引不包含介质指示器的叶子的完整数据类别。
B +树角色身份 - 根节点位置。
创建后树节点位置的根部不会改变。
随着数据的增加，树生长在顶部以下。
内部节点目录项目：内部节点的目录项目包括与方向columb列列值相关的页面的物理地址。
叶节点链接：BL +连接以创建一个将所有叶节点连接在一起的链接列表。
最小存储规则：每个页面都需要至少存储2 个，以确保每个页面一定要确保树的结构完整性和性能。
用法和优化：主要选项的主要选项：请勿使用钥匙来减少中间指标的大小并提高查询技能。
现场顺序 - 选择一个隔离或减少位置作为降低数据文件调整频率并保持B +树有效性的关键。
限制：空间企业：索引结构需要额外的存储空间。
特别是引导页面的空间。
性能损失：树木的保存和频繁补充和删除的树的顺序可能会花费更多的时间。
要合并MySQL中InnoDB存储引擎的索引，可以通过其独特的数据结构和特征显着提高数据库的性能。
但是，当将索引用于最佳性能和资源应用程序时，有必要考虑限制和优化策略。

MySQL索引原理剖析

MySQL索引原理基于B +树结构。
以下是以下MySQL索引私人原则的详细说明：BEN设置：B +道路设置：B +道路设置：B +道路设置：B +道路设置：B + Road设置。
索引信息的无元蛋黑人数据指标和离开信息的叶子。
节点的数量等于页面的数量。
该页面是磁盘管理最小的单元，默认值为1 6 KB。
区域清单：竞标与连接的列表在叶十字之间以确认整棵树。
B +树层编号和数据阅读：B +树的B +树的L +树的层数B +树的B +树的B +树的B +树的B +树的B +树 +树床位。
药物的数量返回到记忆中。
居住住宿：B +树可以处理具有不同层的各种信息记录。
例如，第二层B +树，数据库的数据库，第三级和第四美，第三步和第四个美容B + Tree + Tree可以处理更多。
信息和促进器：使用B +树时，在左至右的索引索引中的后续数据指标。
过多的安装索引：允许在Exxiolariary Widgeens中提供数据请求，并提高磁盘和请求的效率。
提出定位：删除对存储电机的某些情况，并减少退款工作。
剪切方法：孔铜宝使用表和索引数据以及使用LUR算法来减少磁盘。
更改唯一索引的变化，修复到磁盘的运输并提高数据更新的有效性。
直接故障状态：无索引字段。
指数领域参加了手术。
工业领域已经改变了。
作为一个不好的问题。
不合适，<>，=比较。
第一行未在组合索引中使用。
创建索引的索引原理，然后选择大量频率和大数据速率。
使用一个简短的指针减少磁盘。
检查预索引以容纳长字符串。
在页面左侧的左侧和安装索引的组合中遵循指标。
选择一个主要差异列作为目录。
扩展索引。
**避免选择。
索引列不是空白。
转动灵活的哈希信息或纠正更改。
摘要：您可以大大提高合理使用指标和安装信息原则的MSAQL问卷调查表绩效。
可以使用结构，索引使用，饮酒和索引，并使用索引情况和原则。