由于索引定义了唯一性，查找到第一个满足条件的记录后，就会停止继续查找，提高查询效率；所以a,b类型的索引会先查a，再查b是否满足条件；c类型的索引直接查整个字符串，效率会更高。

使用 'g' 标志后，正则会进行多次匹配。每次执行 reg.test，正则匹配的索引会发生变化。换句话说，执行 reg.test 后返回的结果是会发生变化的。第一次执行 reg.test，匹配成功，返回 true，索引走到字符串最后一位；再次执行 reg.test，索引 + 1，匹配失败，返回 false。

Innodb下, 我们通常创建的表应该都是有主键的, 那么照图中这么说, 只要创建了一张表, 那么以后这张表中的所有数据行中的值都会被存放到索引的叶子页中？是整张表都存到内存中了么? 那一些text字段的值也在叶子页中? 那为什么还要将索引尽量做到覆盖索引?

譬如一个表中有个字段count，创建了索引，那么在数据库里存储的话，是默认升序的吗？如果是这样，那么 {代码...} 是不是比 {代码...} 慢？ 另外，有联合索引的话，譬如(name, count) 如果查询为 select * from table where name="apple" order by count desc 会有问题吗？因为count是升序存储的，降序的话感觉好像索引都...

就是类似于这样的搜索结果页面查找了很多的中英文资料，没有很详细的说明，大概梳理了几点是不是需要排名在首位才会有站点链接?google结构化数据有站点链接搜索框的介绍，但是结构化的数据都是和搜索相关的有遇到过类似问题的吗？

【问题核心】点击搜索按钮，选出符合筛选条件的数据，并且在列表中展现出来□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□

index, 索引，就像你有一本书，书的目录就是索引，主要功能是让你快速找到你要的内容primary key，主键，他即有唯一性约束，同时又包含索引unique key， 唯一键，表示当前字段不能包含重复值foreign key， 外键，表示当前字段的值是必是引用的主键的值

你应该说的是全文检索服务, 下面这些是比较常用的: Lucene Sphinx Solr 还有一些衍生版本例如: elasticsearch(个人推荐) 如果你是用php开发的话推荐使用xunsearch 另外, 如果你是很小的网站, 就没必要用全文检索了, 直接在数据库中like搜索应该就能满足你的需求了

这个search引擎是只负责搜索还是也有存储呢？如果只帮助我搜索，如何应用到现有的网站？是不是要把数据库的数据全拿出建立索引推上去？要是挂了是不是要重新load一次？这样怎么和数据库里数据一一对应呢？初学者，先谢谢耐心回答

理论上使用联合索引 (a,b,c) 那么查询时候用到a或a,b或a,b,c都会使用到索引，但是测试结果有点出入 {代码...} 使用查询语句 {代码...} type那列是all，也就是并没有用到索引，这是为什么？

{代码...}

2.顺便再问一个问题，这个sql说明使用索引，不过file_name并不是索引列，具体执行的时候是怎么执行，扫描索引列再匹配file_name，看着是这样子吧，这个sql能改写下达到相同的想过吗

如何理解《高性能MySQL》优化关联查询一节的这段话： 我的理解是： 表A关联表B，如果优化器顺序是B、A，那么表A作为内循环表,通过索引筛选后，对表B使用EQ_REF，这时需要用到索引对表B进行筛选。 但是文章中说表B不需要建立索引，这里是我的理解错误吗？

DataFrames 和 Series 总是有一个索引。尽管它显示在列旁边，但它不是列，这就是 del df['index'] 不起作用的原因。

结果：["gex1", "ex", "1", index: 2, input: "regex148", groups: undefined]索引0：gex1 全匹配。为//之间整个内容索引1：ex 第一个小括号的内匹配结果索引2：1 第二个小括号的匹配结果第一个值表示全匹配，后面的每一个依次表示小括号的结果。与replace一样你也许见过 'xxxxxx'.replace(/(a)(b)(c)/g, (g, $1, $2, $3))

建索引需要先申请一个排他的MDL锁，申请到了才会降级为共享的MDL锁。所以如果有大事务一直使用这个表而不提交的话，建索引会被卡住，同时后续所有使用这个表的业务也都无法使用这个表了。如果数据量大，建议在业务闲时创建索引

请教以下情况如何加索引？ 第一种： {代码...} 第二种：(要考虑where左侧的显示项索引吗？) {代码...} 第三种：(以下三种情况效率有差别吗？) {代码...} 第四种：(这种如何加索引，给谁加？) {代码...}