索引原理？

一、索引原理？

利用某种规则的数据结构与实际数据的关系加快数据查找的功能；

二、联合索引原理？

联合索引又叫复合索引，是MySQL的InnoDB引擎中的一个索引方式，如果一个系统频繁地使用相同的几个字段查询结果，就可以考虑建立这几个字段的联合索引来提高查询效率。

三、重建索引原理？

对于clustering_factor来说，它是用来比较索引的顺序程度与表的杂乱排序程度的一个度量。

Oracle在计算某个clustering_factor时，会对每个索引键值查找对应到表的数据，在查找的过程中，会跟踪从一个表的数据块跳转到另外一个数据块的次数（当然，它不可能真的这么做，源代码里只是简单的扫描索引，从而获得ROWID，然后从这些ROWID获得表的数据块的地址）。

每一次跳转时，有个计数器就会增加，最终该计数器的值就是clustering_factor。

四、btree索引原理？

BTree索引原理

二叉树导致树高度非常高，逻辑上很近的节点，物理上非常远，无法利用局部性，IO 次数多，查找效率低

Btree是一种平衡的m-way查找树，它可以利用多个分支节点（子树节点）来减少查询数据时所经历的节点数，从而达到节省存取时间的目的。m称为B-Tree的度。

B 树可以看作是对2-3查找树的一种扩展，即他允许每个节点有M-1个子节点。

五、数据库索引怎么用？

数据库索引是一种用于提高数据库查询性能的数据结构。它能够快速定位和访问数据库表中的特定数据，减少了查询的时间复杂度。

以下是使用数据库索引的一般步骤：

1. **选择适当的字段**：根据查询的需求，选择经常用于查询的字段作为索引字段。通常选择经常被用作条件判断、排序和连接的字段。较大的表可能需要多个索引。

2. **创建索引**：在所选的字段上创建索引。在大多数数据库中，可以使用 CREATE INDEX 语句或通过管理工具创建索引。

3. **考虑索引类型**：不同的数据库支持不同类型的索引，如B-tree索引、哈希索引、全文索引等。根据数据的特性和查询需求选择合适的索引类型。

4. **维护索引**：索引需要实时保持与底层数据的一致性。当对表进行插入、更新、删除操作时，数据库会自动更新索引。但是，过多的索引可能会影响性能，因此需要权衡索引的数量和效率。

5. **查询优化**：数据库会根据查询条件和索引的存在自动选择使用索引还是全表扫描。然而，为了进一步优化查询，可以手动编写查询语句，明确指定使用的索引。

需要注意以下几点：

- 虽然索引可以加速查询，但索引本身也需要额外的存储空间。因此，需要权衡索引的数量和存储成本。

- 索引适用于频繁执行读取操作的表，对于很少执行查询的表可能不需要索引。

- 索引在插入、更新和删除数据时会带来额外的开销，因为索引需要保持与底层数据的一致性。

总之，合理使用数据库索引可以显著提高数据库查询的性能，但需要根据具体情况进行设计和优化。建议在设计数据库和查询时，结合实际需求和性能指标，慎重选择和使用索引。在处理大型数据库或复杂查询时，可能需要进一步的性能调优和测试。

六、MySQL数据库索引原理及优化策略

索引的作用和原理

数据库索引是一种特殊的数据结构，用于提高数据库表中数据的查询效率。它类似于书籍的目录，能够快速定位到所需数据的位置。数据库索引通过存储数据的排序顺序，可以加快数据的检索速度，降低查询的时间复杂度。

常见的索引优化策略

为了充分发挥索引的作用，数据库优化是十分重要的。首先要确保表中的字段选择合适的索引，通常是在经常用于查询条件的字段上创建索引。其次，注意避免过多的索引，因为索引的维护也会占用资源。此外，定时对索引进行优化和重建，以保证其高效运行。

常见的索引类型

在MySQL数据库中，常见的索引类型包括B+树索引、哈希索引、全文索引等。其中，B+树索引是最常用的一种，它适用于范围查找和排序。

索引的实际应用

当规划数据库索引时，需要根据具体的业务需求和数据库表的特点来选择合适的索引策略。同时，也要结合具体的查询语句和数据量大小来优化索引的使用，以提高查询效率。

感谢您阅读本篇文章，希望它能为您提供数据库索引原理和优化策略方面的帮助。

七、数据库索引有哪几种？怎样建立索引？

如果不能避免，应该查看每张要结合起来的表，并且使用以上的策略来建立索引，然后再用EXPLAIN命令验证一下是否使用了料想中的索引 希望我的回答对你有用。

八、mysql索引底层原理？

一、定义

索引定义：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。本质：索引是数据结构。

二、B-Tree

m阶B-Tree满足以下条件：1、每个节点至多可以拥有m棵子树。2、根节点，只有至少有2个节点（要么极端情况，就是一棵树就一个根节点，单细胞生物，即是根，也是叶，也是树)。3、非根非叶的节点至少有的Ceil(m/2)个子树(Ceil表示向上取整，如5阶B树，每个节点至少有3个子树，也就是至少有3个叉)。4、非叶节点中的信息包括[n,A0,K1,A1,K2,A2,…,Kn,An]，，其中n表示该节点中保存的关键字个数，K为关键字且Ki<Ki+1，A为指向子树根节点的指针。5、从根到叶子的每一条路径都有相同的长度（叶子节点在相同的层）

B-Tree特性：

1、关键字集合分布在整颗树中；2、任何一个关键字出现且只出现在一个节点中；3、每个节点存储date和key；4、搜索有可能在非叶子节点结束；5、一个节点中的key从左到右非递减排列；6、所有叶节点具有相同的深度，等于树高h。

B-Tree上查找算法的伪代码如下：

三、B+Tree

B+Tree与B-Tree的差异在于：1、B+Tree非叶子节点不存储data，只存储key；2、所有的关键字全部存储在叶子节点上；3、每个叶子节点含有一个指向相邻叶子节点的指针，带顺序访问指针的B+树提高了区间查找能力；4、非叶子节点可以看成索引部分，节点中仅含有其子树（根节点）中的最大（或最小）关键字；

四、B/B+树索引的性能分析

依据：使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣主存和磁盘以页为单位交换数据，将一个节点的大小设为等于一个页，因此每个节点只需一次I/O就可以完全载入。根据B树的定义，可知检索一次最多需要访问h个节点渐进复杂度:O(h)=O(logdN) dmax=floor(pagesize/(keysize+datasize+pointsize))一般实际应用中，出度d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小（通常不超过3，3层可存大约一百万数据）B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O（根节点常驻内存）B+Tree内节点不含data域，因此出度d更大，则h更小，I/O次数少，效率更高，故B+Tree更适合外存索引。

五、MySQL索引实现1、MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址； MyISAM主索引和辅助索引在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复；

2、InnoDB的数据文件本身就是索引文件，叶节点包含了完整的数据记录，这种索引叫做聚集索引。因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键。 InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址； 辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录；

3、页分裂问题

如果主键是单调递增的，每条新记录会顺序插入到页，当页被插满后，继续插入到新的页；

如果写入是乱序的，InnoDB不得不频繁地做页分裂操作，以便为新的行分配空间。页分裂会导致移动大量数据，一次插入最少需要修改三个页而不是一个页。

如果频繁的页分裂，页会变得稀疏并被不规则地填充，所以最终数据会有碎片。

六、总结

了解不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助

1、为什么不建议使用过长的字段作为主键？

2、为什么选择自增字段作为主键？

3、为什么常更新是字段不建议建立索引？

4、为什么选择区分度高的列作为索引？区分度的公式是count(distinct col)/count(*)

5、尽可能的使用覆盖索引

七、优化LIMIT分页查询

SELECT * FROM table where condition LIMIT offset , rows ;上述SQL语句的实现机制是： 1、从“table”表中读取offset+rows行记录。 2、 抛弃前面的offset行记录，返回后面的rows行记录作为最终的结果。覆盖索引：select a.id, sid, parent_s_id from cashpool_account_relationship a join (select id from cashpool_account_relationship LIMIT 1000000,10)b on a.id = b.id;select id, sid, parent_s_id from cashpool_account_relationship where id >=(select id from cashpool_account_relationship LIMIT 1000000,1) LIMIT 10;

八、Q&A

1、InnoDB支持hash索引吗？--马欣InnoDB是支持hash索引的，不过其支持的hash索引是自适应的，InnoDB存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成hash索引，不能人为干预是否在一张表中生成hash索引。2、InnoDB主键索引的叶节点含完整的数据记录，那主键索引文件要比数据文件大吗？--徐财厚1）.在Innodb 引擎中，主键索引中的叶子结点包含记录数据，主键索引文件即为数据文件。2）.在 tables 表中统计的data_length数据为主键索引大小，index_length 为统计的这个表中所有辅助索引（二级索引）索引的大小。

九、复合索引实现原理？

原理:当创建非主键索引（聚集索引），重新用索引字段值创建一颗平衡树（额外空间消耗），同时树节点保持了主键 对应值,所以索引其实是用空间换取时间的做法，通过该索引字段找到对应主键值，然后再通过主键的索引找到记录。

十、kafka稀疏索引原理？

Kafka中的索引文件以稀疏索引的方式构造消息的索引，它并不保证每个消息在索引文件中都有对应的索引项。每当写入一定量 （broker参数 log.index.interval.bytes指定），默认为 4096 ，即 4KB 的消息时，偏移量索引文件和时间戳索引文件分别增加一个偏移量索引项和时间戳索引项。

我们知道，单个Kafka的TopicPartition中，消息数据会被切分成段（segment）来存储，扩展名为.log。log文件的切分时机由大小参数log.segment.bytes（默认值1G）和时间参数log.roll.hours（默认值7天）共同决定。