每个索引上包含的字段会有不同，聚集索引包含所有字段，非聚集索引只包含索引字段+主键字段，所以如果在使用非聚集索引后还需要使用其他字段的（包括在where条件中或者select子句中），则需要通过主键索引回表到聚集索引获取其他字段。如果是非聚集索引可以满足SQL语句的所有字段的，则被称为全覆盖索引，没有回表开销。

Sphinx 对可搜索数据建立索引，搜索索引得到结果（一般为数据对应的Id），然后通过id搜索在查询数据。也可以将Sphinx和MySQL编译在一起安装，可通过直接查询MySQL 实现搜索。也有其他的来源软件，不确定具体情况，Sphinx 可实现类似效果。

覆盖索引：查询的字段个数与顺序和索引的字段个数与顺序相同，这样查询就从二级索引树本身的结点获取数据，不用回表查询，提升查询效率。如果要使用覆盖索引，不可select * ，因为如果将所有字段一起做索引导致索引文件过大，查询性能下降。

h1表没有使用到索引索引,所以type类型是index(全索引扫描)

在MySQL 中， KEY 才是正统的 索引 概念。 添加普通索引 {代码...} 添加唯一索引 {代码...}

不一定要有自增主键。在mysql中innodb建议每张表要有一个自增主键。自增主键会作为表的聚焦索引。没有自增主键会选择一个唯一的不为null的索引作为主键索引。没有这样的索引，innodb会有一个隐藏的rowid作为聚焦索引，这个索引不能够引用。（oracle中可以）。sql查询时， 索引的大小对查询速度会有略微的影响。

如果我没猜错的话，tcid字段是这个表的主键吧。那加上order by语句后使用索引下推就说的过去了。首先要明确，mysql的普通索引查询，是根据索引查找到主键索引，然后回表查询出全部数据。所以这里根据tname索引查找到结果以后，又根据主键索引order by 那么mysql会直接使用索引下推来对结果进行排序

每个索引上包含的字段会有不同，聚集索引包含所有字段，非聚集索引只包含索引字段+主键字段，所以如果在使用非聚集索引后还需要使用其他字段的（包括在where条件中或者select子句中），则需要通过主键索引回表到聚集索引获取其他字段。如果是非聚集索引可以满足SQL语句的所有字段的，则被称为全覆盖索引，没有回表开销。

联合主键和唯一索引是一回事儿，主键就是一种特殊类型的唯一索引。 被索引的列就尽量不要可空了，null 不会参与索引。

{代码...}

如果文档在唯一索引中没有索引字段的值，则索引将为此文档存储空值。由于唯一性约束，MongoDB 将只允许一个缺少索引字段的文档。如果有多个文档没有索引字段的值或缺少索引字段，则索引构建将失败并出现重复键错误。 您可以将唯一约束与稀疏索引结合起来，以从唯一索引中过滤这些空值并避免错误。

数据库，文件，session，自定义数据也可以等 php，java，python，nodejs获取数据 转换成json，xml ajax识别 其实这种后台与前台的交互，就是通过接口来进行的，也可以说是api。具体的体现就是json，xml等交换格式。这就像两个人，一个中国的，一个日本的，你不会日语，我不会汉语。但是大家都认识英语，于是先翻译成英语...

最近有个需求，就是建一个根据全球欧洲、美洲、中东、非洲、亚洲和大洋洲地区中的国家不同语言建一个网站。比如选择欧洲的西班牙，那么这个网站就是以西班牙语展示；选择欧洲的白俄罗斯，那么这个网站就是以俄罗斯语展示；选择亚洲的日本，那么这个网站就是以日语展示...

使用索引是查询优化的一种，一般为优化查询都会在必要列中添加索引所以当索引为主键时会进行唯一性扫描，而当索引为普通索引会自动进行范围扫描，从而改变查询效率

这个方法是不对的。mongodb 有三种索引 基础索引、组合索引、唯一索引 只需要去shell里面 给指定字段添加唯一索引就可以了，不需要重启删库。db.集合名称.ensureIndex({"字段名称":1},{"unique":true});

这个要看你要检索信息项，举例说明：图书馆的图书检索，用户可能会搜索书名，作者，编号，那么这些信息就应该store，同时把书藉信息唯一索引加上，Lucene检索成功后，便可以依据这个唯一索引在数据源中取出详细的信息。