Mysql 学习笔记之索引篇

最新推荐文章于 2025-06-12 22:54:55 发布
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博客主要提及了索引的设计和使用相关内容，索引在信息技术领域数据库操作等方面至关重要，合理设计和使用索引能提升数据处理效率。

1、索引的设计和使用

LeeAng12138
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MySQL学习笔记5——函数和索引
qq_44778824的博客
04-22 3083
- 删除索引DROP INDEX 索引名 ON 表名；--删除主键索引ALTER TABLE 表名 DROP PRIMARY KEY;索引的成本存储空间的开销，是指索引|需要单独占用存储空间。数据操作上的开销，是指一旦数据表有变动，无论是插入一条新数据，还是删除一条旧的数据，甚至是修改数据，如果涉及索引字段，都需要对索引本身进行修改，以确保索弓|能够指向正确的记录。因此，索引也不是越多越好，创建索引有存储开销和操作开销，需要综合考虑。
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数据库 MySQL 学习笔记高级篇.md
09-01
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MYSQL学习笔记：索引
weixin_45934869的博客
02-27 1165
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。
宋红康 MySQL高级篇 学习笔记
weixin_39408609的博客
07-18 1312
查询缓存：有就直接返回了。解析器进行解析：检查sql合不合语法 优化器：对sql语句进行逻辑优化，看是否使用索引，生成执行计划。存贮引擎：myisam ,innodb去执行上述计划 当然返回的时候 也会在缓存一下结果。
MySQL学习笔记（三）InnoDB索引
qq_36509457的博客
09-12 1031
首先，我们知道我们每个表都会去有一个主键索引树，是根据主键进行排序的B+树，树的特性是会加快查询速度，但是在添加数据的时候，是要去维护这个树的，如果是递增的，我们只需要往树上添加节点，那么假如如果不是趋势递增的，那么我们会引发树的分裂与合并。我们可以说，当无序增加、更新主键ID、删除索引页的更新操作时候，会有大 量的树结点调整，触发子叶结点Page页和上层叶结点和根节点页的分页与合并，造 成大量磁盘碎片，损耗数据库的性能，也就是解释了我们为什么不要在频繁更新修改的列上建索引，或者是不要去更新主键。
MySQL学习笔记（自用）
xinshou_zhu的博客
05-28 2077
这篇文章记录的是MySQL进阶相关的一些知识点索引是帮助MySQL高效获取数据的一种数据结构这里主要记录两种索引：B+树索引和hash索引。在MySQL中，支持hash索引的是Memory存储引擎。而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?A. 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
【MySQL学习笔记】关于索引
席万里的博客
12-27 963
索引下推是MySQL5.6的优化机制，默认是开启的，如果条件判断字段，在二级索引B+树里，就会下推到InnoDB存储引擎层来过滤，过滤完的记录，才会回表，相比没有索引下推的时候，可以减少回表次数。InnoDB会使用主键索引在B+树维护索引和数据文件，创建的联合索引也会生成一个索引树，同样都是B+树的结构，只不过它的data部分存储的是联合索引所在行的值。所以说，联合索引的优势在于支持索引覆盖查询，避免回表操作，并且对索引列的查询可直接利用索引的有序性完成排序，无需额外的外部排序，显著提升查询性能。
MySQL 索引学习笔记
weixin_51008312的博客
06-12 1756
聚簇索引：一个表只能有一个聚簇索引，聚簇索引的叶子节点直接存储行数据，主键默认是聚簇索引，如果没有主键则隐式构建 ROWID，优点是通过索引就可以获取到数据，避免了回表查询，缺点是插入速度依赖主键顺序；非聚簇索引：就是索引的叶子节点只存主键值，而非完整的数据，一个表可以有多个非聚簇索引，通过索引找到主键后，需要回到聚簇索引获取完整数据。回表查询是查询数据时通过非聚簇索引进行查询，查询出来的只是数据的主键，还需要通过主键去查询聚簇索引，才能得到完整的数据。如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。
MySQL学习笔记-索引
金鳞踏雨
04-03 2234
什么是索引？ 索引的分类 功能分类 结构分类 索引的操作 创建索引 创建索引的语法 （1）为student表中姓名列创建一个普通索引 （2）为student表中年龄列创建一个唯一索引 查看索引 查看索引的语法 （1）查看student表中的索引 alter语句添加索引 添加索引的语法 （1）为student表中name列添加全文索引 删除索引 删除索引的语法 （1）删除student表中的idx_score索引 索引的实现原则 磁盘存储 BTree B+Tr.
MySQL学习笔记集--索引
Three_stones的博客
04-07 1032
它类似于书籍的目录，通过索引可以快速定位到表中的特定行，而无需扫描整个表。索引是数据库中用于提高查询效率的一种数据结构。
MySQL学习笔记：索引优化
01-14
MindManager脑图，纯自己写的一些感想，如有不当，请各位老师多多指点！真心感谢！
MySQL学习笔记(3)——索引练习
12-14
根据之前的MYSQL学习笔记(2)的学习，通过一些小练习来加深对索引的理解。 建下表并插入数据最后建立相关索引： CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test`( id int PRIMARY KEY auto_increment, c1 char(10), c2 char(10), ...
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10-11
MYSQL学习笔记-索引是一篇关于MYSQL数据库索引的详细笔记，涵盖了索引的基本概念、类型、创建方法以及使用场景。下面是笔记中的主要知识点： 一、索引的基本概念 * 在数据库表中，使用索引可以大大提高查询速度。 ...
MYSQL学习笔记-索引参照.pdf
12-08
MySQL中的索引是一种数据库优化工具，它极大地提高了数据查询的速度，尤其在大数据量的表中。每个表最多可以有16个索引，且每个索引的总长度至少为256字节，但大多数存储引擎允许更高的限制。 首先，我们要理解索引...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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12-22
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MySQL学习笔记：从基础到高级
这份学习笔记涵盖了MySQL的多个关键知识点，包括基本的SQL语句、索引、数据存储等方面。 1. **SQL语句**：SQL是Structured Query Language的缩写，用于管理关系数据库。在笔记中，你可以找到如何使用SQL进行数据...
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