MySQL里建立索引应该考虑数据库引擎的类型

最新推荐文章于 2025-11-30 19:25:58 发布
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博客提及要在文章表中实现某个类别下按时间倒序的列表显示功能，与数据库操作相关。

比方说有一个文章表，我们要实现某个类别下按时间倒序列表显示功能：BSD爱好者乐园]1X/w*s0p

iteye_14514
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MySQL的存储引擎架构将查询处理与数据的存储/提取相分离
【MySQL 系列】MySQL 索引篇
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03-14 3898
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本文深入探讨了MySQL数据库中的索引机制，重点分析了B+树索引的原理及其在查询优化中的应用。通过讲解常见的索引类型及其优缺点，本文帮助读者理解如何根据不同的业务需求和查询场景选择合适的索引策略。文章还介绍了常见的索引优化技巧，如避免全表扫描、使用覆盖索引和定期维护索引，以提高数据库性能。最终，本文旨在帮助开发者掌握MySQL索引优化的关键方法，提升系统的响应速度和稳定性。
MySQL数据库进阶篇一（存储引擎、索引）
qq_45606619的博客
04-23 2959
前缀长度 n：根据索引选择性决定，选择性指不重复的索引值（基数）和 表记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高。覆盖索引：指查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到。尽量使用覆盖索引，减少select *。五个指针： 指针1（key
MySQL 数据库索引详细教程
z17826856787的博客
03-25 5407
合理设计和使用索引是MySQL性能优化的关键。需要根据实际查询模式设计索引，定期审查和优化索引策略，避免过度索引和索引不足两个极端。通过EXPLAIN分析查询执行计划，结合业务特点不断调整索引策略，才能获得最佳的数据库性能。
深入理解MySQL InnoDB中的B+索引机制
张彦峰的博客
11-20 7万+
InnoDB中的索引是提高数据检索效率的关键。本文介绍了三种主要索引类型： 聚簇索引：基于主键排序存储完整的用户记录，适合快速主键查询和范围查询。 二级索引：基于非主键列排序，提升非主键查询性能，但需要回表操作。 联合索引：基于多个列排序，适用于复杂查询，能够显著提升多列条件查询的效率。 通过合理使用和配置这些索引，能有效提升数据库查询和数据操作的性能。理解索引的工作机制和最佳实践，对于优化MySQL数据库性能至关重要。
MySQL数据库——索引
Jilit_jilit的博客
09-29 4689
一文教你了解MySQL数据库的索引，包括索引的定义、特点、类型、聚簇索引、非聚簇索引、建立索引的原则等内容。
MySQL数据库——索引介绍
分享包括但不限于计算机基础知识、数据结构与算法、Golang技术栈。年与时驰，意与日去，遂成枯落，多不接世，悲守穷庐，将复何及！
12-28 2043
本文详细介绍MySQL数据库中的索引，包括索引结构设计（B+树、哈希等）、用途（主键索引、唯一索引等）、聚集索引和非聚集索引，以及索引创建和使用的原则等。
MySQL数据库创建索引
weixin_66862655的博客
07-17 5099
MySQL零基础入门
mysql 数据库常用引擎及其差异，索引类型、索引使用场景
小糖豆
05-27 3232
关于MySQL索引的好处，如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据就是瓶颈，而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据，没有索引查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说，其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引，比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTR...
MySQL数据库：索引概述.pptx
05-30
并非所有场景都适合建立索引。例如，对于数据量较小的表，索引可能弊大于利，因为它会占用额外的存储空间，并且在插入、更新数据时需要维护索引，可能降低这些操作的速度。此外，频繁插入新记录的表也不宜过度使用...
数据库+mysql+mysql优化索引笔记+学习、数据库查询优化基本知识
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在学习mysql的过程中，笔者整理了关于数据库查询优化的笔记，包括对存储引擎、索引的深入理解和实际应用技巧。 首先，索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，它是一种排好序的快速查找数据结构。索引以索引文件的...
面试必问——Redis 主从同步
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偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。salve完成同步时也会记录当前同步的offset。如果salve的offset小于master的offset，说明salve的数据落后于master，需要更新。：简称replid,是数据集的标记，id一致则说明是同一个数据集。每个master都有唯一的replid,salve则会继承master节点的replid。：单点的Redis的并发能力是有限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。
MySQL数据库的数据文件保存在哪？MySQL数据存在哪里
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在安装好MySQL数据库使用一段时间后，会产生许多的数据库和数据。那这些数据库的数据文件存放在本地文件夹的什么位置呢一、默认位置MySQL创建的数据库实际上存储在文件系统的一个特定目录中，该目录通常为MySQL的数据目录。这个目录的默认位置依据操作系统和MySQL的安装方式不同而有所差异。、这个目录通常位于，它可能位于是个隐藏文件夹）**其中“X.X”是MySQL的版本号。目录（每个数据库都有一个与其同名的文件夹，而这个文件夹中包含了该数据库的所有表的文件，而其中的文件代表了数据库中的表。
基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析
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Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。
redis基本类型 5种基本类型
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yeshihouhou的博客
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List的另一个应用就是消息队列，可以利用List的 PUSH 操作，将任务存放在List中，然后工作线程再用 POP 操作将任务取出进行执行。我们在谈基础数据结构时，讨论的是存储值的数据类型，主要包括常见的5种数据类型，分别是：String、List、Set、Zset、Hash。Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。
influx2.0+grafana
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Mac 安装 Docker（Docker Desktop）教程官方下载地址：根据你的 Mac 类型，下载对应版本：Intel。
后端在分布式存储中的元数据管理
2509_93946509的博客
11-28 439
但实际生产环境中远不止这些：数据的冷热状态、压缩标志、校验和、生命周期标签，甚至用户自定义的扩展属性，都是元数据的一部分。我们团队就吃过亏，早期设计时只考虑了基础字段，后来业务方想要实现智能分层存储，不得不对元数据表做了两次大的结构调整，那个迁移过程简直噩梦。我们现在用的是Raft共识算法，虽然写性能有些损失，但保证了数据的强一致性，运维起来也省心。按文件路径哈希是最简单的，但有个问题：同一个目录下的文件可能被散列到不同节点，做目录遍历时要跨节点查询，效率很低。全量缓存不现实，我们吃过内存溢出的亏。
Spring Boot「多数据源并存」的设计思路，它与动态数据源又有什么区别？
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我不切换数据源，我只是同时拥有多个 DataSource，每一个都明确对应自己的 Mapper / SqlSessionFactory / 事务管理器。其核心特点是：同时存在多个 DataSource Bean每个 DataSource 有自己的配置每个 DataSource 对应自己的 Mapper / Dao / Service不使用 AbstractRoutingDataSource不需要 ThreadLocal 切换不互相影响各自为政使用起来一模一样怎么切换？
深入理解MySQL的BTree索引及其类型约束
特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常...
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