InnoDB每组索引是一颗B+树，分为叶子节点和非叶子节点：非叶子节点只会存储索引列和指向下级节点的指针，而叶子节点存储的是真实数据页。主键索引是一颗B+树，非叶子节点存储的是主键，叶子节点存储的是整行数据；每组联合索引也是一棵B+树，非叶子节点存储的是索引值，叶子节点存储索引值和主键值；所以题主问的索引数...

联合索引的分支块包含索引键值列以及相应的指针，但不是叶子块的所有键值都列举在分支块里，具体跟分支块的指针有关系：不管是联合索引还是单列索引，分支块都包含两种指针，一种叫LMC，另一种就是分支块的索引行对应的指针。1.LMC，left most child，每个分支块都会有一个，而且只会有一个，这个指针指向一个索引叶子块...

其实综合来讲就是单索引与复合索引的区别不同问题 索引的目的是为了快速找到所需的记录 但复合索引在数据库操作期间所需的开销更小，可以代替多个单一索引。 尤其当表的行数远远大于索引键的数目时，使用这种方式可以明显加快表的查询速度。 再说说为啥行数有区别，因为多索引是组合而成的。在shopid基础上再查询ctime ...

索引是一种数据结构，b+树的叶子节点中存放的是指向实际行的指针。那么聚集索引呢，InnoDB 的聚簇索引在同一个结构中保存了 B+Tree 索引和数据行，这句话是什么意思？是不是说非聚集索引叶子节点中的指针指向的就是聚集索引中存放的数据行

mongodb的索引对磁盘空间的消耗比较大，它是否又会同时占用内存？当使用索引执行查询时，mongo引擎要首先在索引树中找到匹配的文档在磁盘上的位置，那么这个“索引树”是在磁盘上还是在内存里，也就是mongo的引擎是使用磁盘上的索引查，还是使用内存里的索引查？

我今天下午用mysql+navicat试了一下，100w条数据，总共6组结果1、无索引，union，平均0.7s2、无索引，or，平均0.4s3、两个唯一性索引，union，平均0.1s4、两个唯一性索引，or，平均0.085、一个联合索引，union，平均0.4s6、一个联合索引，or，平均0.4s

google企业搜索 Custom Search 阿里云的搜索，可以看廖雪峰的文章：站内搜索上线了

hibernate search jpa 索引库 本地能够正常搜索，部署到服务器上就搜索不到结果了

检索就是查找操作，已知元素，找索引。你说的是已知索引，找元素，正好相反

除了主键索引，在查询中有价值的字段可做索引。没必要太多索引。

Innodb表的数据存在主键索引树（B+Tree）叶子节点上；二级索引存储索引字段值与主键。通过二级索引查找需要回表到主键树上查处记录

EXPLAIN一下。最终只会用一个索引，联合索引，根据最左匹配原则，命中第一个联合索引。你也可以强制使用第二个索引。

{代码...} 希望循环输出newsList的内容。应该怎么写呢？另外，倒序排序reverse()好像也不对

子站其实是某个标签的集合，你加上特定标签的作为关键词，是可以进行搜索的，只不过搜索还不是很好，多个关键词的搜索效果并不是很好。 我们会优化搜索引擎，加上标签等特定搜索情景。

首先mysql不是二叉树索引，而是B+树索引，这种作为索引的好处是可以对有序的记录作logN级的查找，不过对于没有大小之分的数据来说，还是建立哈希索引更好，因为哈希索引的时间复杂度基本是log1的

如果单独索引是复合索引的第一个，就不需要了，其他位置的就需要单独建比如idx(a,b)此时a就不需要单独建索引了，因为在匹配的时候始终会先去匹配a列的索引。而当a失效时，b不会生效，需要匹配单独的索引

如果不加索引，SELECT * FROM sys_client LIMIT 100000,10会将全表扫描，然后取第100001~100010这10条记录； 加了索引之后，就只检索100010条记录，而不是全表检索，所以执行效率会更好！