索引

自在极意功。

InnoDB 存储引擎的逻辑存储结构深度解析在 MySQL 的几大存储引擎中，InnoDB 凭借事务支持、行级锁以及崩溃恢复等特性成为默认并最常用的引擎。要真正理解 InnoDB 的性能特性及其行为（如锁、索引、磁盘 IO、事务隔离），必须先搞清楚其逻辑存储结构。

MySQL索引的使用技巧索引（BTree索引）的正确使用，可以大大提升SQL查询的效率。但是索引并不是添加后，每次查询都会生效，下面演示一些场景下索引的使用。

MySQL索引,以及它们的好处和坏处可以把索引类比成书的目录：在 MySQL（尤其是 InnoDB）里，索引本质上是：按某些列排好序的数据结构（主要是 B+Tree），用额外的空间提高查询速度。

Percona Toolkit工具优化MySQL索引Percona Toolkit工具可以帮助查看MySQL中冗余的索引。Percona Toolkit工具不支持Windows系统，只能装在linux系统中。

【MySQL】索引 (下) —— 索引的类型、创建索引、删除索引目录1. 索引类型1.1 按物理存储分类a. 聚集索引b. 非聚集索引（二级索引）1.2 按逻辑功能分类

MySQL中innerDB引擎的锁机制InnoDB支持事务，InnoDB默认使用行级锁。默认是行级锁，但有些情况，就会变成表级锁。下面用update的例子进行说明，表和数据如下：

【MySQL】索引 (上) —— 索引的定义与数据结构目录0. 什么是索引1. 索引应该选择哪种数据结构1.1 哈希表1.2 二叉搜索树1. 二叉搜索树的特点与大致结构

数据库圣经--简单使用索引当我们为⼀张表加主键约束(Primarykey)，外键约束(ForeignKey)，唯一约束(Unique)时， MySQL会为对应的的列自动创建⼀个索引

【Elasticsearch】索引别名 aliases在博文《【Elasticsearch】动手创建一个索引》中，我们创建了一个名为 test-index 的索引，并且指定索引别名为 log-index，同时设置其为写入索引。

【ELasticsearch】索引字段设置 “index”: false 的作用在上一篇博客《【Elasticsearch】动手创建一个索引》中，我们了解到可以通过设置 "index": false，让索引字段禁止被搜索。

MySQL ：存储引擎原理、索引结构与执行计划MySQL 的体系结构是一个典型的三层架构，由连接层（Connect/Client Layer）、服务层（Server Layer）、存储引擎层（Storage Engine Layer）组成。每一层各司其职，协同完成 SQL 语句的接收、解析、执行和数据存储。

Java-170 Neo4j 事务、索引与约束实战：语法、并发陷阱与速修清单为了确保数据操作的安全性和一致性，Neo4j 采用了严格的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务模型。以下是其事务特性的详细说明：

装不满的克莱因瓶

【Java架构师体系课 | MySQL篇】③ Explain执行计划详解目录一、Explain工具介绍二、Explain分析示例三、Explain 两个变种四、Explain中的列

笨手笨脚の

Mysql 读书笔记索引失效对索引字段进行条件字段表达式、函数操作where a + 1 = 1000where month(create_time) = 7

MySQL 空间索引（SPATIAL）详解：地理位置数据的高效查询利器在传统数据库中，我们使用 B-Tree 索引、HASH 索引等结构来加快数据查询速度，例如根据用户 ID、时间、姓名等字段进行检索。但当我们需要处理地理位置数据（如经纬度、坐标、多边形）时，普通索引的效率就显得力不从心。

MySQL 之索引为什么选择B+树说到索引，我们首先得知道索引是什么？MySQL中的索引是一种数据库技术，用于提高数据库表中的数据检索速度。索引类似于书籍的目录，可以快速定位到数据的位置，而不需要扫描整个表。索引可以极大地加速数据的检索速度，尤其是在大型数据库表中。

MySQL 数据库优化设计：优化原理和数据库表设计技巧在构建高性能应用程序时，一个优化的数据库设计是地基。MySQL 优化不仅是关于编写更快的 SQL，更关键的是从数据结构、索引策略和存储引擎三个维度进行设计。

小霞在敲代码

ArrayList - 数据结构 - 数组数组（Array）是一种用连续的内存空间存储相同数据类型的线性数据结构数组如何通过索引来获取的数据？寻址公式，int占4个字节。

主键索引和唯一性索引的区别与联系主键索引（Primary Key Index）和唯一性索（Unique Index）引都是索引，但它们在功能和特性上有明确的区别。