Mysql知识梳理 数据类型 // todo 存储引擎 InnoDB InnoDB是是Mysql默认的事务性存储引擎 InnoDB才有MVCC来支持高并发，并且实现了四个标准的隔离级别，默认级别是可重复读 InnoDB存储引擎下的表是基于聚簇索引建立的，对主键的查询性能有很高的提升 MyISAM 提供了大量的特性，包括全文索引、压缩、空间函数等 不支持事物...

索引是关系数据库中对某一列或多个列的值进行预排序的数据结构。通过使用索引，可以让数据库系统不必扫描整个表，而是直接定位到符合条件的记录，这样就大大加快了查询速度。

如果查询中的某列出现范围查询，则该列右边的列不能使用索引。使用示例创建索引： {代码...} 使用范围查询： {代码...} 结果：name 的索引列可以用于精确查找。age 的索引列可以用于范围查找。pos 的索引列失效。

索引就跟我们的字典目录一样，如果一本字典没有目录，那么你要找一个字，那就相当费劲，得从头一点一点的找；在数据库中也是一样，如果一张表没有索引，那查询一条数据也是相当费劲。

mysql中，存储引擎使用索引，先在索引中找到对应值，然后根据匹配的素银记录找到对应的数据行。索引可以包含一个或多个列的值。如果索引包含多个列，那么列的顺序也十分重要，因为Mysql只能高效地使用索引的最左前缀列。创建一个包含两个列的索引，和创建两个只包含一列的索引是大不相同的。

站内搜索是网站内置的搜索引擎。于用户，站内搜索可以让他们在更短的时间内找到自己想要的信息；于网站主，站内搜索不仅可以提高转化率，还是最直接的用户反馈。

索引对于MySQL而言，是非常重要的篇章。索引知识点也巨多，要想掌握透彻，需要逐个知识点一一击破，今天来先来聊聊哪些情况下会导致索引失效。 图片总结版 全值匹配（索引最佳） {代码...} {代码...} 1、违反最左前缀法则 {代码...} 2、在索引列上做任何操作 {代码...} 3、索引范围条件右边的列 {代码...} 4、尽量使用覆...

从算法时间复杂度分析来看，哈希算法时间复杂度为 O（1），检索速度非常快。比如查找 id=1 的数据，哈希索引只需要计算一次就可以获取到对应的数据，检索速度非常快。缺点

最近做了一个文档搜索小工具，当然不是网盘搜索工具，这个工具支持四种文件格式搜索（pdf，doc，ppt，xls），你只需要在搜索框中输入你想要搜索资源的关键词，点击搜索按钮即可获取相关资源，点击下载按钮，就可以直接在线浏览和下载。

执行搜索时，它将广播到所有索引/索引碎片（副本之间的循环负载），可以通过提供routing参数来控制将搜索哪些碎片，例如，在索引推文时，路由值可以是用户名：

一.聚簇索引1.聚簇索引并不是一种单独所以，而是一种数据储存方式。InnoDB 的聚簇索引实际上在同一结构中保存了B-Tree 索引和数据行。

mongo的索引默认都是密集型的。也就是说，在一个有索引的集合里，每个文档都会有对应的索引项，哪怕文档中没有被索引键也是如此。例如，电子商务数据模型里的产品集合，假设你在产品属性category_ids上构建了一个索引。现在假设有些产品没有分配给任何分类，对于每个无分类的产品，category_ids索引中仍会存在像这样的一...

excerpt: 索引是数据库性能优化的重要工具，通过建立索引，可以加速数据的检索和查询操作，从而提高数据库的响应速度。虽然索引能显著改善数据访问性能，但不当的使用也可能导致性能下降。

新版Bing搜索引擎率先拥抱ChatGPT并火速上线ChatGPT带来的浪潮为垂直搜索又会带来什么新机遇？京东搜索问答技术专家详细分享ChatGPT与搜索引擎的异同NLP在垂直领域搜索问答的落地实践“ChatBot+搜索引擎”融合模式的可能性探讨

索引定义数据库索引好比书的目录，对数据库表中一个或多个字段的值进行排序的结构。在查找索引字段中保存的某个值的时候通过查“目录”会比逐条地查找数据记录快很多。索引也是一种表，存储着索引字段和指向实际表记录的指针。索引的利弊-- 利

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

相信很多人平时打开网页，想要搜索东西的时候，都会直接选择输入关键词，于是得到一大堆种类不一的搜索结果，在茫茫页面中苦苦寻找自己需要的信息。这种不经思考的搜索方式，不仅增加了搜索信息的时间成本，还往往找不到正确的信息。那么，正确的搜索方式是什么呢？本文结合了作者多年的搜索经验和实践，包教包会，让你...