简介： 多元索引是表格存储产品中一个重要的功能，多元索引使用倒排索引技术为表格存储提供了非主键列上的快速检索功能，另外也提供了统计聚合功能。表格存储近期开放了SQL查询功能，SQL引擎默认从原始表格中读取数据，非主键列上的查询需要扫描全表。

之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章，自以为就了解了其原理，最近面试时和面试官交流，发现遗漏了些东西，这里自己整理一下这方面的内容。

我们已经知道数据页的格式是这样的：假设我们要查询一个名字叫做张三的人，我们是这样查的：查找第一个数据页的第一条数据，根据描述数据的变长字段的长度列表和null值列表定位字段的值，进行匹配操作。根据描述数据的next_record找到第二条数据，同上面的匹配操作。当前数据页查找完了，根据数据页指向下一个数据页进行...

将非结构化数据中的一部分信息提取出来，重新组织，使其变得有一定结构，然后对此有一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息，称之索引。

这篇文章是摘自其他人写的，百度百科上的解释好笼统，我只用过mysql这种关系型数据库，抽象的概念理解起来很难，这篇文建的解释还是很形象的，所以摘取了部分。

为了找到MySQL查询优化解决方案，百度了大量技术博客和资料，发现一个很好的技术资源平台-昂焱数据（www.ayshuju.com），该平台包括了接口API、代码工具、技术文档、标准码表、统计数据、网站素材等丰富的技术资源。

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我们经常使用的仓库层条件查找应该加入索引，但是索引不能无节制的加入。因为我们索引是通过牺牲空间去换取搜索时间。索引在减少搜索时间的同时，也会增加更新数据表的时间，对表进行INSERT、UPDATE和DELETE操作的时候，不仅仅是对数据操作，还要去操作索引文件。

索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。不幸的是，当性能问题出现时，索引往往被添加为事后考虑。这里最后是一个简单的系列文章，应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速”

人工智能，简称 AI，是计算机发明时就存在的一个技术领域。它的一大核心特点就是可以类人脑地辅助人类工作。其通过一系列数学的方法，如概率论、统计、线性代数等，分析和设计出能让计算机自动学习的算法。

当我们使用汉语字典查找某个字时，我们会先通过拼音目录查到那个字所在的页码，然后直接翻到字典的那一页，找到我们要查的字，通过拼音目录查找比我们拿起字典从头一页一页翻找要快的多，数据库索引也一样，索引就像书的目录，通过索引能极大提高数据查询的效率。

大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引。

mysql支持BTREE索引、HASH索引、前缀索引、全文本索引(FULLTEXT)【只有MyISAM引擎支持，且仅限于char,varchar,text列】、空间列索引【只有MyISAM引擎支持，且索引的字段必须非空】，但不支持函数索引。

我们在设计数据库表时，应该尽力避免NULL值出现，如果非要不可避免的要出现NULL值，也要给一个DEFAULT值，数值型可以给0、-1之类的， 字符串有时候给空串有问题，就给一个空格或其他。如果索引列是可空的，是不会给其建索引的，索引值是少于表的count(*)值的，所以这种情况下，执行计划自然就去扫描全表了。

一周前，阿里云OpenSearch发布的LLM智能问答版，面向行业搜索场景，提供企业专属问答搜索服务。作为一站式免运维的SaaS服务，智能问答版基于内置的LLM大模型提供问答能力，为企业快速搭建问答搜索系统，详见链接：[链接]

1.数据库在查询的时候，数据类型会出现隐式转化（如varchar不加单引号的话可能会自动转换为int型，索引会失效），怎么避免隐式转换Mysql的隐式转换示例讲解Mysql隐式转换的问题MySQL隐式转换解决方案mysql 隐式转换问题（案例一）谈谈MySQL隐式类型转换MySQL隐式转化整理如下表： {代码...} 上述查询上面不会走索引，下...