作为一名后端开发，MySQL的使用必不可少，合理的使用索引和索引调优是后端开发者必须掌握的技能之一。在日常数据库的问题当中，不合理的使用索引占大部分。
MySQL是大家工作上最常用的关系型数据库之一，也是面试上必问的知识点。我们在学会建库、创表等基本操作之后就停止了对MySQL的整个深度的学习与专研。
但随着互联网业务的快速发展。对于数据库的高并发，高可用等指标的要求也越来越高，所以这个时候，底层的机制、原理慢慢地被人们所重视。
2024年10月12日
作为一名后端开发，MySQL的使用必不可少，合理的使用索引和索引调优是后端开发者必须掌握的技能之一。在日常数据库的问题当中，不合理的使用索引占大部分。
MySQL是大家工作上最常用的关系型数据库之一，也是面试上必问的知识点。我们在学会建库、创表等基本操作之后就停止了对MySQL的整个深度的学习与专研。
但随着互联网业务的快速发展。对于数据库的高并发，高可用等指标的要求也越来越高，所以这个时候，底层的机制、原理慢慢地被人们所重视。
前言
越来越多的公司正在使用MySQL作为数据库来进行数据存储，想必索引(Index)大家也都不会陌生，可能所有的开发人员都知道索引是为了加速数据查询才存在的。无论是在开发中还是面试中，索引出现的频率都是特别的高，所以无论是为了工作还是面试，我们都要搞清楚索引的原理，只有掌握了它的原理才能应付各种问题。接下来我们就简单来了解一下到底MySQL的索引是什么。
2024年10月12日
2024年10月12日
索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。但每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织），所以，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。
2024年10月12日
本文基于InnoDB存储引擎来介绍索引的相关知识
在学习索引前需要提前了解的知识：
1）概念
页是InnoDB存储数据记录的基本单位，也是数据库IO操作的最小单位，页的大小默认是16KB，一个页中存放了多条数据记录。
2024年10月12日
前言
Hello我又来了，快年底了，作为一个有抱负的码农，我想给自己攒一个年终总结。索性这次把数据库中最核心的也是最难搞懂的内容，也就是索引，分享给大家。
这篇博客我会谈谈对于索引结构我自己的看法，以及分享如何从零开始一层一层向上最终理解索引结构。
从一个简单的表开始
2024年10月12日
今日分享开始啦，请大家多多指教~
mysql索引使用B+tree，为什么使用B+tree呢，首先，使用索引是为了加快查找的速度，B+tree的查找时间复杂度为log(n).那为什么不用o(1)的hashMap呢。mysql是有使用hashMap结构的hash索引的，但大部分情况下，我们使用的索引并不是hash索引，主要是hash索引这种结果在处理 !=, > ，< 这种范围查询时，需要全表扫描，时间复杂度为o(n)。
2024年10月12日
我想大家应该多多少少做过一些慢sql的优化吧，通常会是公司的leader或者是运维人员扔给你一些执行速度慢的sql语句，然后让你去优化。当遇到慢sql的时候，大家的第一直觉是不是查看索引有没有创建，索引是不是有命中等等。那这个索引到底是什么东西，为什么能提高数据的查询速度呢？那么下面就简单的介绍一下索引以及索引底层的数据结构等。