“索引”是为了能够更快地查询数据。比如一本书的目录，就是这本书的内容的索引，读者可以通过在目录中快速查找自己想要的内容，然后根据页码去找到具体的章节。

在数据库中，如果索引太多，应用程序的性能可能会受到影响，如果索引太少，又会对查询性能产生影响。所以，我们要追求两者的一个平衡点，足够多的索引带来查询性能提高，又不因为索引过多导致修改数据等操作时负载过高。文章会从，B+树索引，索引的分类，哈希索引，全文索引，这个几个方面讲解

1.如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因)2.对于多列索引，不是使用的第一部分(第一个)，则不会使用索引3.like查询是以%开头4..如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引5.如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引

哈希表基于散列函数，不是有序的，而且散列冲突带来的链表结构等，会导致哈希索引做区间查询的速度很慢。因此这种结构适用于只有等值查询的场景，比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎。

更多精彩请关注个人公众号 xhJaver一、 索引数据结构面试的时候肯定会问这一个问题，mysql为什么会选择b+树作为索引呢？而不选择其他索引，例如b树？hash？下面说的磁盘IO是指数据从硬盘加载到内存中的操作hash索引的话，不支持范围查询，因为hash就是一个键对应一个值的，没办法范围查询二叉树的话，它的特点就是左子树...

以下情况适合创建索引 {代码...} 以下情况不适合创建索引 {代码...}

基础概念：索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。要理解mysql中索引是如何工作的，最简单的方法就是去看看一本书的目录（索引）部分，如果想找到一个特定的标题，一般先会看书的目录（索引），找到对应的页码。在mysql中，mysql除了存储数据本身之外，还维护着一个满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以...

导语 |微信终端涉及到大量文本搜索的业务场景，主要包括联系人搜索、聊天记录搜索和收藏搜索等。近期微信团队对 IOS 微信的全文搜索技术进行了一次全面升级，本文将分享其选型与优化思路，详细解析全文搜索的应用数据库表格式、索引更新和搜索逻辑的优化细节。希望本文对你有帮助。

JanusGraph索引的探索 1. 索引的操作 JansuGraph中索引生命周期：基本上所有的关于索引的操作都属于这张图中的操作 1.1 操作前的准备 在对索引进行操作之前，需要确保没有正在进行的事务，并且确保没有影子实例 使用命令graph.getOpenTransactions()去查看当前是否有正在进行中的事务 {代码...} 如果有正在进行的事务，...

神经网络架构搜索（NAS）是一种自动搜索最优神经网络架构的方法。通过使用NAS，研究人员可以避免手动设计网络架构的繁琐过程，从而节省时间和精力。本教程将介绍NAS的基本概念、方法和实现步骤。

索引概述数据库索引是用于提高数据库表的数据访问速度的。想要理解索引原理必须清楚一种数据结构「平衡树」(非二叉)，也就是b tree或者 b+ tree，重要的事情说三遍：“平衡树，平衡树，平衡树”。当然， 有的数据库也使用哈希桶作用索引的数据结构 。然而，主流的RDBMS都是把平衡树当做数据表默认的索引数据结构的。

千山万水总是情，问问索引行不行？轻舟已过万重山，有种尽管来发难。索引是在数据库优化时的重要手段之一，今天 V 哥从索引的角度展开讲一讲索引的各个要点，希望可以通过这篇文章，帮助大家彻底搞透索引的关键点。1.索引的定义与作用2.索引的类型3.索引原理4.二分查找法5.Hash结构6.B+Tree 结构7.聚簇索引和辅助索引8....

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通过前面一些关于索引设计的相关介绍与示例，相信大家已经对索引设计这块有了一些零碎的认识，那本篇来做下总结，给出一个索引设计的详细规范。索引命名规范：单值索引，建议以 idx_ 为开头，字母全部小写。 {代码...} 组合索引，建议以 dx_multi_ 开头，字母全部小写。 {代码...} 唯一索引，建议以 udx_ 为开头，字母全...

数据库索引是优化任何数据库系统性能的关键组成部分。如果没有有效的索引，您的数据库查询可能会变得缓慢且低效，从而导致用户体验不佳并降低生产力。在这篇文章中，我们将探讨创建和使用数据库索引的一些最佳实践。

创建表： {代码...} 插入数据： {代码...} 创建索引： {代码...} 分析：查询和排序字段正好符合索引--> 用到索引 {代码...} 交换顺序--> 依旧使用到了索引 去除中间的条件--> 依旧使用了索引： {代码...} 去除开头条件--> 没有使用索引了： {代码...} 总结： 所以在复合索引中，索引第一位的column很重要，...

​ TTL (Time To Live, 有生命周期的) 索引是特殊单字段索引，MongoDB可以用来在一定时间后自动从集合中删除文档的特殊索引。 这对于某些类型的数据非常好，例如机器生成的事件数据，日志和会话信息，这些信息只需要在数据库中保留一段时间。