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聚集索引和非聚集索引的区别:       汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部

本文主要是阐述mysql索引机制，主要是说明存储引擎Innodb第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础。第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。第三部分讨论MySQL中高性能使用索引的策略。 一、数据结构及算法理论 

关键字：　　存储引擎是什么？　　MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从而改善你的应用的整体功能。　　例如，如果你在研究大量的临时数据，你也许需要使用内存存储引擎。内存存储引擎能够在内存

关键字：　　如果你是个赛车手并且按一下按钮就能够立即更换引擎而不需要把车开到车库里去换，那会是怎么感觉呢？MySQL数据库为开发人员所做的就好像是按按钮换引擎;它让你选择数据库引擎，并给你一条简单的途径来切换它。　　MySQL的自带引擎肯定是够用了，但是在有些情况下，其他的引擎可能要比手头所用更适合完成任务。如果愿意的话，你甚至可以使用MySQL++ API来创

数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。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找算法。这种数据结构，就是索引。为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时