在创建 PRIMARY KEY 约束时，如果不存在该表的聚集索引且未指定唯一非聚集索引，则将自动对一列或多列创建唯一聚集索引。 主键列不允许空值。

索引是 MySQL 数据库中优化查询性能的重要工具，通过对查询条件和表数据的索引，MySQL可以快速定位数据，提高查询效率。但是，在实际的数据库开发和维护中，我们经常会遇到一些情况，导致索引失效，从而使得查询变得非常缓慢，甚至无法使用索引来优化查询，这会严重影响系统的性能。那么，是什么原因导致了索引失效呢？

这里的哈希索引是自适应的（自动完成的），innodb会自动根据情况生成hash索引，不能人为干预。B+树的B代表balance而不是binary，B+树不属于二叉树。B+树常应用于磁盘存储中。

索引值已经通过angularjs取到,想通过索引值获取到这个索引值所指定的标签...怎么搞啊

一个数据页满了，按照B+Tree算法，新增加一个数据页，叫做页分裂，会导致性能下降。空间利用率降低大概50%。当相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并，合并的过程是分裂过程的逆过程。

explain 使用如下，只需要在查询的 SQL 前面添加上 explain 关键字即可，如下图所示：而以上查询结果的列中，我们最主要观察 key 这一列，key 这一列表示实际使用的索引，如果为 NULL 则表示未使用索引，反之则使用了索引。

{代码...}

自2017年WannaCry席卷全球以来，勒索软件攻击不断演变，并逐渐形成产业化，其攻击规模、影响及破坏效果进一步扩大，已经对全球制造、金融、能源、医疗、政府组织等关键领域造成严重影响，在某些事件中，攻击者挟持关键基础设施进而索要高额赎金，甚至可能影响国家的正常运作能力。

在创建 PRIMARY KEY 约束时，如果不存在该表的聚集索引且未指定唯一非聚集索引，则将自动对一列或多列创建唯一聚集索引。 主键列不允许空值。

索引如果没有特指,一般是指B+TREE,通常意味着所有值都是顺序存放，因此对于范围查询会非常快。InnoDB按照原数据格式进行存储。InnoDB存储引擎表是索引组织表，表中数据按照主键存放(InnoDB会隐式定义一个主键作为聚集索引,切记不能重复定义)。索引的叶节点中存放表的行记录，使叶节点成为数据页。而普通索引仅仅存放键值...

索引用于快速查找具有特定列值的行，如果没有索引，mysql必须从第一行开始，扫描全表找到对应的行。表越大，花费越多。如果表中有相关的索引，mysql可以快速确定要在数据文件中查找的位置。大多数mysql索引（primary key，unique，index和fulltext）存储在B-trees。空间数据类型的索引使用R-trees；MEMORY表还支持hash i...

title: 深入探讨索引的创建与删除：提升数据库查询效率的关键技术 date: 2025/1/25 updated: 2025/1/25 author: cmdragon

所以松哥想通过几篇文章，和大家仔细聊一聊索引的正确使用姿势，结合一些具体的例子来帮助大家理解索引优化，这是一个小小的系列，可能会有几篇文章，今天先来第一篇。

MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。数据库查询是数据库的最主要功能之一，我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化，这篇文章对索引做一个系统的梳理，希望对大家有帮助。

我的理解是：InnoDB 的非聚集索引的叶子结点包含聚集索引的主键myISam 的非聚集索引的叶子结点存放的是数据的地址

搜索选择搜索引擎会进行新建标签并进行跳转，但是传递的搜索内容却不是一样的

本文章主要介绍消息队列使用过程中所遇到的消息丢失、重复消费等痛点问题的排查办法，以及消息队列 Kafka「检索组件」的场景实践，并对其关键技术进行解读。旨在帮助大家对消息队列 Kafka「检索组件」的特点和使用方式更加熟悉，以更有效地解决消息排查过程中所遇到的问题。