MySQL覆盖索引覆盖索引是指查询使用了索引且返回需要的列，在该索引列中已经全部能够找到。

在查询时，尽量使用覆盖索引，减少select *。

表中存在联合索引 idx_user_pro_age_sta (关联了三个字段profession, age, status)，该索引也是一个二级索引，该叶子节点下面的是这一行的主键id。

当查询返回的数据在id, profession, age, status 中，则直接走二级索引返回数据，

为什么程序和数据库之间的“默认”选择会产生不同呢？

作者 | Evan Jones

译者 | 弯月，责编 | 屠敏

以下为译文：

我可以肯定地说，哈希表远比有序数据结构更常见，Go中的map、Python中的dict、Java中的HashMap等都是哈希表，而树结构只在保存有序数据结构时才使用。有一次，在谈到Google优化C++的哈希表时，有人指出在整个Google的服务器中，有1%的CPU和4%的内存都被哈希表使用了。然而，数据库默认总是会使用有序索引，通常是B树。为什么程序和数据库之间的“默认”选择会产生不同呢？说到底两者都是为了同一个目标：访问数据。一年前，我曾就这个问题在Twitter上发表了推文，并得到了许多有趣的答案。下面就来总结一下我得到的答案。

当我们在日常工作时，经常能会遇到多个工作表一起操作的情况，那么这个时候如何快速查看所有工作表呢？小渔老师今天就教大家使用超链接的方法，制作成目录快速查询，记得点赞加关注哦！

1、首先我们打开表格较多的数据表，新建一个空白的表格作为目录；

、索引简介

索引是建立在表上的可选对象，对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的信息，类似于书籍的目录索引，我们利用索引可以不用翻阅整本书即可找到想要的信息。索引在逻辑上和物理上都与相关的表和数据无关，当创建或者删除一个索引时，不会影响基本的表。索引一旦建立，在表上进行DML操作时（例如在执行插入、修改或者删除相关操作时），oracle会自动管理索引，索引删除，不会对表产生影响。

2、索引分类

前言

写数据库，我第一时间就想到了MySQL、Oracle、索引、存储过程、查询优化等等。

不知道大家是不是跟我想得一样，我最想写的是索引，为啥呢？

以下这个面试场景，不知道大家熟悉不熟悉：

面试官：数据库有几千万的数据，查询又很慢我们怎么办？

面试者：加索引。

面试官：那索引有哪些数据类型？索引是怎么样的一种结构？哪些字段又适合索引呢？B+的优点？聚合索引和非聚合索引的区别？为什么说索引会降低插入、删除、修改等维护任务的速度？……..

评分索引表的制作教程来喽。

哈喽大家好，我是罗老师。我是一个做了7年标书，3年项目经理的乙方投标负责人。今天和大家分享一下我是如何制作评分索引表的。在开始做制作评分索引表之前，先了解一下什么是评分索引表。评分索引表就是评分标准的目录和目录相似，但是它还是有区别的。评分索引表能让评标专家快速的找到评分内容，减少评分专家的时间和精力。简而言之就是评分索引表有助于提高评标的效率。

评分索引表通常包括以下的哪些内容？来看一下有项目名称编号序号或者叫条款号，评分内容或者是评分因素，评分标准对应的页码以及其他的要求或者是备注。今天就以一个项目为例，是关于政企服务的项目，政企客户发展服务的项目。

每张表都一定存在主键吗？

关于这个问题，各位小伙伴们不妨先自己想一想，再往下寻找答案。

曾经在网络上看到过一个说法，“一张表的索引数量不能超过 5 个”。这个说法的给出的原因是索引会影响写入性能，为了保持性能，索引数量不能超过5个。其实这个说法是错误的。

维护索引确实是会对数据的插入或更新产生影响，但索引是什么？索引是一种能提升查询速度的数据结构，一个设置合适的索引在查询时带来的收益是远超其对插入或更新所生产的影响。

真正有问题是那些低效的索引。MySQL 的优化器不会去选择使用这些低效的索引。这些低效的索引既占用了空间，又影响了插入或更新的性能，最关键的是还不给查询来带速度上的收益。这个才是真正的根因。

为什么这么设计索引

• 如果你仔细阅读了上一部分，那么你一定知道为什么数据库索引采用的是B+Tree， 说白了就是为了提高查询效率。因为只有B+Tree 在满足平衡特性的情况下能够存储更多的索引内容从未维持这颗树在一定高度上。至于为什么不用Hash表那就更不用说了。一个是它发生冲突概率太大另外一个就是他实际就是个链表，链表和树相比肯定是树查询快。