“索引什么时候失效？”面试过程中，突如其来的一个问题，是不是有点懵？没关系，关注我，面试不迷路。我是Mic，一个工作了14年的Java程序员。索引失效涉及到的知识点非常多，所以我把这个问题的回答整理到了一个20W字的面试文档里面，大家可以领取。下面看看高手的回答

MySQL索引最左原则：从原理到实战的深度解析一、什么是索引最左原则？索引最左原则是MySQL复合索引使用的核心规则，简单来说："当使用复合索引（多列索引）时，查询条件必须从索引的最左列开始，且不能跳过中间的列，否则索引将无法完全生效"为什么会有这个原则？这与B+树索引的存储结构密切相关：复合索引按照定义时的...

索引通常能够极大的提高查询的效率，如果没有索引，MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。 这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。 索引是特殊的数据结构，索引存储在一个易于遍历读取的数据...

大白话 mysql 之深入浅出索引原理 - 下什么是索引？索引类似书本的目录，查询书中的指定内容时，先在目录上查找，之后可快速定位到内容位置。在数据库中通常通过B树/B+树数据结构实现。

索引是帮助mysql高效获取数据的数据结构，数据库索引好比一本书前的目录，能加快数据库的查询速度。索引往往是存储在磁盘上的文件中优势：可以提高数据检索的效率劣势：索引会占据磁盘空间，会降低更新表的效率

在 Elasticsearch 中，分片的数量在创建索引时就已经设置好了，所以在已经创建的索引中增加分片是不可能的。这是因为 Elasticsearch 在创建索引时，会根据分片的数量把数据分布到不同的节点上，如果在创建索引后改变分片的数量，那么数据的分布就会出问题，这是 Elasticsearch 设计上的一个决定。

一阵熟悉的起床闹钟响起，小菜同学醒来竟发现周围都是导致索引失效的原因：性感迷人的索引使用不当、可爱活泼的存储引擎无法识别索引列、刁蛮任性的优化器不选择索引...

通常情况下，我们创建索引的时候只关注where条件，不过这只是索引优化的一个方向。优秀的索引设计应该纵观整个查询，而不仅仅是where条件部分，还应该关注查询所包含的列。索引确实是一种高效的查找数据方式，但是mysql也可以从索引中直接获取数据，这样就不在需要读数据行了。 覆盖索引（covering index） 指一个查询语...

非聚簇索引：将数据存储于索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行，myisam通过key_buffer把索引先缓存到内存中，当需要访问数据时（通过索引访问数据），在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘相应数据，这也就是为什么索引不在key buffer命中时，速度慢的原因

这篇文章希望数据库索引的原理对大家有帮助。第一部分从数据结构和算法理论方面讨论MySQL数据库索引的数学基础。第二部分结合MySQL数据库的InnoDB数据存储引擎中的索引的构建，实现了讨论集成索引、非聚合索引、覆盖索引等话题。一、数据结构及算法理论Innodb存储引擎实现索引数据结构的是B+树，下面介绍几个数据结构。...

OpenAI提供了超过540个ChatGPT插件，其中近20%搜索网络。了解这些 AI 驱动的搜索工具的工作原理以及哪些工具最好。随着最近 ChatGPT 插件商店的扩展，不断发展的人工智能格局又向前迈进了一大步。该商店以提供大量增强 ChatGPT 功能的插件而闻名，现在拥有近 550 个插件的令人印象深刻的阵容。我发现特别有趣的是：超过1...

前言没有前言，废话不多说，直接开始面试面试开始面试官：什么是索引索引就是一种数据结构，提高检索效率的数据结构。比如B+树，哈希面试官：说说你对B+树的了解B+树是一颗平衡多叉树，相对B树来说，B+树的数据只存在叶子节点。叶子节点组成链表，因此可支持范围查询。B+树的查询效率为：O(logH),H为B+数的高度。面试官...

索引优化分析join查询SQL执行顺序mysql 从 FROM 开始执行~join连接查询7 种 JOIN 示例建表tbl_dept 表结构（部门表） {代码...} tbl_emp 表结构（员工表） {代码...} 笛卡尔积tbl_emp 表和 tbl_dept 表的笛卡尔乘积：select * from tbl_emp, tbl_dept;其结果集的个数为：5 * 8 = 40inner jointbl_emp 表和 tbl_dept 的交...

【百度云搜索，搜各种资料:http://www.lqkweb.com】【搜网盘，搜各种资料:http://www.swpan.cn】elasticsearch(搜索引擎)基本的索引和文档CRUD操作也就是基本的索引和文档、增、删、改、查、操作**注意：以下操作都是在kibana里操作的elasticsearch(搜索引擎)都是基于http方法来操作的GET 请求指定的页面信息，并且返回...

现如今各行各业内容和数据量逐年增长，内容碎片化已成为现实问题。各大公司在众多平台上每个方向都有内容。当有如此多的搜索选项时，如何确保用户获得他们想要的信息？在本文中了解业务方向（在客户服务、营销或运营方面）如何集中搜索以减少客户和团队的搜索工作，并简化内容源之间的可查找性。

可以用新华字典做类比：如果新华字典中对每个字的详细解释是数据库中表的记录，那么按部首或拼音等排序的目录就是索引，使用它可以让我们快速查找的某一个字详细解释的位置。

1.索引简介索引其实是以文件形式存储在磁盘上的一种数据结构，索引检索需要磁盘I/O操作。与主存不同，磁盘I/O存在机械运动耗费，因此磁盘I/O的时间消耗是巨大的。