笔记索引

最新推荐文章于 2024-02-27 19:57:12 发布
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BES2300x笔记（0） -- 学习笔记索引
文化人的博客
07-03 1万+
博文索引 关于作者 哈喽大家好，我是书哥Sugar， 从事蓝牙行业风雨数载，近期正在学习恒玄平台的开发，小白一个呢。在当前形势下，国内的芯片发展定会进入加速期，国产芯片厂商需要奋发图强，加速芯片国产化。 恒玄算是国产蓝牙SOC芯片厂商里比较出色的一枝，这个【笔记】系列是作者学习的笔记整理，希望能与正在使用BES平台的“道友”们相互探讨。 该系列会不断更新，如果作者没有偷懒的话~ “道友”们，如果有任何问
数据库 MySQL 学习笔记高级篇.md
09-01
数据库 MySQL 学习笔记高级篇.md
索引学习笔记
annicybc的专栏
04-11 1585
创建索引语句：Create Unique Index Index_Nameon Table_Name (Column_Name1,Column_Name2,.....)查询索引：查询DBA_INDEXES视图可得到表中所有索引的列表，注意只能通过USER_INDEXES的方法来检索模式(schema)的索引。访问USER_IND_COLUMNS视图可得到一个给定表中被索引的特定列。限制索引使用的条
学习笔记之索引
qq_43621789的博客
03-08 140
1.索引类型 1）全文索引 ： 为了解决where name like 这类针对文本的模糊查询效率较低的问题 2）HASH ：唯一、类似键值对 适合作为索引 HASH索引可以一次定位，不需要像树索引那样逐层查找，因此具有极高的效率，但是这种高效是有条件的 只再=和in条件下高效，对于范围查询、排序及组合索引仍然效率不高 3）BTREE BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入二叉树数据结构中，每次查询都是从书的入口root开始 一次遍历 node，获取leaf 这是Mysql里默认和最常用的索引类
笔记系列------索引
weixin_43475880的博客
10-18 192
1. 索引结构与特点 1.1 B树索引结构 1.2 位图索引结构 2.B数索引结构和位图索引的使用环境 3.索引的类型与选项 3.1 B树索引 3.2 位图索引 4. 优化器使用索引的扫描方式 5.索引的碎片问题 6.索引不可见（invisiable） ...
Javascript 读书笔记索引贴
10-29
这篇读书笔记索引贴旨在为读者提供一个全面的学习路径，涵盖了从基础到实战的关键知识点。以下是各个部分的详细说明： **一、基础篇** 1. **数据类型**：JavaScript支持多种数据类型，包括基本类型（如字符串、...
csdn_myblog_sorted( 自动以博文阅读量降序罗列博文笔记索引).zip
04-22
标题中的"csdn_myblog_sorted( 自动以博文阅读量降序罗列博文笔记索引).zip"表明这是一个关于优快云博客管理的项目，它使用Python编程语言实现了自动化功能，能够按照博客的阅读量从高到低进行排序，并生成索引。...
索引笔记（一）
三木
10-10 692
现在的软件系统建设中数据库还是实际上的系统核心，所以对于系统性能的优化也是以优化数据库为主的。而在数据库优化时索引的建立和使用情况尤为重要。上几天在写一个统计用的sql语句时忽然觉得自己对索引的了解很泛泛，所以就萌生了重温索引想法。笔记首先提到了表的存储和读取的简单原理，这有助与后面对索引的了解。然后是索引的作用和相关的一些语法；相关的注意点；基本策略和优化策略；优化的基本原则；特殊形式的索引等等...
数据库笔记-索引
lyb2021的博客
07-09 289
索引是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查询算法，这种数据结构就是索引。优点：缺点：二叉树 （极端情况下，可能出现单向链表的形式出现，这样会导致查询的时间复杂度 降低到 O(n)）一个层级 只能够包含两个结点（容纳太少）导致树高过高（IO 成本大幅度提高） 需要解决问题： （红黑树的本质：任然是二叉树） （多路平衡二叉树） B- Tree
学习笔记-索引
weixin_41658363的博客
02-19 176
索引的分类 单值索引：即一个索引只包含单列，一个表可以有多个单列索引 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值 复合索引：即一个索引包含多个列 索引语法 创建索引 1、create index 索引名称 on 表名(字段名); 2、alter table 表名 add primary key (列名); 主键，索引值唯一，且不能为null 3、alter table 表名 add unique 索引名(列名); 唯一索引，索引的值都是唯一的（除Null外，null可能出现多次） 4、alter
索引笔记
weixin_30394633的博客
07-10 577
索引的级数越多，访问速度不一定越快。举例子记忆：就好像是字典的目录结构一样，如果目录比你的字典内容还大，你觉得能好吗？换位思考，假如内容就10页，而目录用了500页，那么就相当于索引级数（500页）越多，但是访问速度肯定是很慢的，本来10页，我手翻都能翻完，结果索引的级数太多了，访问了半天才找到。总结：还要看数据量是否大。关于索引的使用要注意几个事项 :1 首先数据量小的表不需要建立索引...
笔记：索引概念
caiqianzhigai0859的博客
06-12 243
什么是索引 索引是一种帮助高效获取数据的排好序的数据结构 索引的数据结构 B+树 为什么是B+树，而不是红黑树和B树 红黑树树的高度很高，这样很不利于快速查找到数据，树的高度越高，需要查找的次数就越多； B树的非叶子节点包含了数据，我们知道索引的数据页大小是固定的，默认是16KB，也就是说单个数据越小，一个数据页能存放的数据量就越大，B树的非叶子节点包含了数据，它单个数据要比B+树的单个数据大很多，这样相同数量级的数据，B树存储要比B+树存储的树高高很多，树的高度越高，需要查找的次数也就越多，另外B+树的叶
关于索引-笔记
qq_36234223的博客
06-18 166
索引也叫做键key，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构； 索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时； 索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了，索引能够轻易将查询性能提高几个数量级； B-Tree索引B-Tree 索引的物理文件大多都是以 Balance Tree 的结构来存储的，也就是所有实际需要的数据都存放于 Tree 的 Leaf Node ，而且到任何一个 L...
MYSQL学习笔记：索引
weixin_45934869的博客
02-27 1068
叶子节点上存储了所有的key值和对应的data，搜索每个节点最后都要到叶子节点上。非叶子节点只存储key不存储data，每个节点存储的key个数更多，理论上来讲层数更低，搜索效率更高。自适应hash索引的维护也是要耗费性能的，不是所有情况下都可以提升二级索引的查询性能。最理想的情况是一次磁盘IO读取的磁盘块内容刚好存储在B树的一个节点中。原来是先找到二级索引，然后在通过二级索引找到主键再搜索得到数据页。反之，innoDB的那种数据索引不分离的方式就算聚集索引。物理上分为聚集索引和非聚集索引。
Linux学习笔记目录索引
Mr_Bei的博客
09-16 1064
                     Linux学习笔记索引 （本人学习系统 centos 版本6.9）                               1 磁盘存储            1.1 磁盘的基本组成结构            1.2 磁盘存储结构和分区            1.3 RAID技术              2 文件系统         ...
[学习笔记]什么是索引？
[ 风少爷]
04-16 354
1、创建索引 语法： creat [unique][clustered][nonclustered]index index_name on {table|view}(column[asc|desc][,...n])  [with[,...n]]  [on filegroup]  ::=  {pad_index|  flllfactor=fillfactor|ignore_dup_ke
mysql的索引笔记
最新发布
02-02
### MySQL 索引使用教程 #### 一、索引概述 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，用于快速高效地获取数据。MySQL 支持多种类型的索引，其中最常用的是 B+Tree 索引。 - **B+Tree 索引**：这是最常见的索引类型，在大多数情况下提供良好的性能。它适用于范围查询和精确匹配查询[^1]。 ```sql CREATE INDEX idx_column ON table_name (column); ``` #### 二、常见索引种类 ##### 覆盖索引 当查询所需的数据全部可以在索引中找到而无需访问实际表格时称为覆盖索引。这能显著减少 I/O 操作次数从而提升效率。 ##### 复合索引 由多个字段组成的联合索引被称为复合索引。创建这样的索引有助于加速涉及多列条件组合的复杂查询语句执行速度。需要注意构建复合索引时应考虑各字段的选择性和查询频率来决定先后顺序[^2]。 ```sql CREATE INDEX idx_composite ON table_name (col1, col2); ``` #### 三、回表现象解释 如果一次查询操作既利用到了索引来定位记录位置又不得不回到原始表去读取其他未被索引包含的信息，则会发生所谓的“回表”。为了降低这种情况的发生概率，建议尽可能设计合理的单列或复合索引以实现完全覆盖所要检索的内容项。 --- ### 注意事项 - **选择合适字段作为索引** - 应优先选取那些经常出现在 WHERE 子句中的高基数（即不同值较多）属性建立索引；对于低基数属性则没有必要设置索引因为反而会增加存储开销并拖累写入性能。 - **避免不必要的重复索引** - 定期审查现有索引配置情况去除不再需要或是功能重叠的部分防止浪费资源影响整体表现。 - **关注索引顺序的影响** - 对于复合索引而言其内部各个组成部分之间的排列次序至关重要——通常应当把过滤力度最强的那个放在前面以便尽早缩小搜索空间加快处理进度。 - **控制好索引数量** - 尽管适当添加一些辅助性的索引确实有利于改善某些特定模式下的响应时间但是过量堆积同样会造成负面影响所以务必权衡利弊做出明智决策。 - **特殊条件下索引失效的情况** - 当 `WHERE` 条件中含有不等于 (`!=`) 这样的比较运算符时可能会导致原本有效的索引变得不可用进而退化成全表扫描的方式来进行遍历查找工作[^3]。
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