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的方式被称为索引组织表。每个索引在InnoDB中对应一颗B+树。什么是聚簇索引和非聚簇索引：答：聚簇索引的叶子节点存的是整行数据，非聚簇索引的叶子节点存的是主键索引的值。聚簇索引又被称为主键索引，非聚簇索引又被称为二级索引。主键索引和普通索引有什么区别：答：主键索引的查询只要搜索
双列索引(c1，c2)和多列索引(c1，c2，c3)。为了提高索引的应用性能，MySQL中的索引可以根据具体应用采用不同的索引策略。这些索引策略所对应的索引类型有聚集索引、次要索引、覆盖索引、复合索引、前缀索引、唯一索引等。索引的使用原则和注意事项虽然索引可以加快查询速度，提高 MySQL
等类型。实际使用区分索引在逻辑上分为以上 5 类，但在实际使用中，索引通常被创建成单列索引和组合索引。1）单列索引单列索引就是索引只包含原表的一个列。在表中的单个字段上创建索引，单列索引只根据该字段进行索引。单列索引可以是普通索引，也可以是唯一性索引，还可以是全文索引。只要保证该索引只对应一个字段即可。例
索引是满足某种特定查找算法的数据结构，而这些数据结构会以某种方式指向数据，从而实现高效查找数据。具体来说 MySQL 中的索引，不同的数据引擎实现有所不同，但目前主流的数据库引擎的索引都是 B+ 树实现的，B+ 树的搜索效率，可以到达二分法的性能，找到数据区域之后就找到了完整的数据结构了，所有索引的性能也是更好的。
普通索引：仅加速查询唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有null）主键索引：加速查询 + 列值唯一（不可以有null）+ 表中只有一个组合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索
Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。
时，当where是辅助索引时，必须增加一次回表的数据访问，同时也增加了IO访问次数。满足覆盖索引的索引类型Mysql中只有B+Tree所有支持覆盖索引。哈希索引、空间索引、全文索引都不存储索引列的值，也就不支持覆盖索引。4)索引条件下推应用条件：只适用于二级索引（辅助索引）。索引的过滤是在存
RDS for MySQL 备份恢复 主备复制 参数类 性能资源类 SQL类 连接类 其他使用问题
数据迁移 云数据库RDS for MySQL提供了多种数据迁移方案，可满足从RDS for MySQL、DDM、GaussDB、GaussDB(for MySQL)、自建MySQL数据库、自建Oracle数据库、或其他云MySQL迁移到云数据库RDS for MySQL。
二级索引(Secondary Index，也称辅助索引、非聚集索引)是InnoDB引擎中的一类索引，聚集索引以外的索引统称为二级索引，包括唯一索引、联合索引、全文索引等等。二级索引并不包含行记录的全部数据，二级索引上除了当前列以外还包含一个主键，通过这个主键来查询聚集索引上对应的数据
Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。
索引的设计可以遵循一些已有的原则，创建索引的时候应尽量考虑符合这些原则，便于提升索引的使用效率，更高效的使用索引。我将介绍一些索引的设计原则。1. 选择唯一性索引唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如，学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性
入门指导 云数据库 RDS for MySQL 入门 100%兼容原生MySQL，稳定可靠，高性能，智能运维，高等级安全保障，即开即用，弹性伸缩 购买 控制台 文档 创建数据库实例 RDS for MySQL支持“包年/包月”和“按需计费”购买，您可以根据业务需要定制相应计算能力和存储空间的云数据库
这里我们不讨论,知道到这里就可以了. 索引的缺点 前面我们只谈了索引可以提高效率,那么是索引难道就不存在缺点吗?我们想一下,书的目录是不是存在缺点,是的,最直观的一点就是废纸,同理索引是费空间.这就是索引最大的缺点. 随着我们数据量的增大,索引消耗的空间也会越来越大,这还是不是最关键的
优化。索引选择性与前缀索引既然索引可以加快查询速度，那么是不是只要是查询语句需要，就建上索引？答案是否定的。因为索引虽然加快了查询速度，但索引也是有代价的：索引文件本身要消耗存储空间，同时索引会加重插入、删除和修改记录时的负担，另外，MySQL在运行时也要消耗资源维护索引，因此索
空间方面：索引需要占物理空间。 MySQL有哪几种索引类型？ 1、从存储结构上来划分：BTree索引（B-Tree或B+Tree索引），Hash索引，full-index全文索引，R-Tree索引。这里所描述的是索引存储时保存的形式， 2、从应用层次来分：普通索引，唯一索引，复合索引。
查看云数据库RDS实例的CPU使用率指标，协助定位问题。具体请参见通过Cloud Eye监控。 可以创建只读实例专门负责查询，减轻主实例负载，分担数据库压力。请参见只读实例简介。
由于HASH的唯一（几乎100%的唯一）及类似键值对的形式，很适合作为索引。HASH索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。但是，这种高效是有条件的，即只在“=”和“in”条件下高效，对于范围查询、排序及组合索引仍然效率不高。
联合索引是两个或更多个列上的索引。对于联合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a 、 a,b 、 a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找
索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有两面性的，Hash 索引也一样，虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。
表1 索引长度说明 引擎 MySQL版本 字符集 最大字节数 单字段索引最大字符数 联合索引合计最大字符数 InnoDB MySQL 5.7.6及以下版本 UTF8MB4 4 191 768 MySQL 5.7.7及以上版本 UTF8MB4 4 768 768 索引超长的处理方法
by c; 索引a_b_c反例：索引如果存在范围查询，那么索引有序性将无法使用。如：where a>10 order by b; 索引a_b无法排序。2.建复合索引的时候，区分度最高的在最左边，如果where a=? and b=?，a列的值几乎接近唯一值，那么只需建单列索引idx_
查看云数据库RDS的CPU使用率指标，协助定位问题。具体请参见查看监控指标。 可以创建只读实例专门负责查询，减轻主实例负载，分担数据库压力。 如果是实例规格较小但负载过高，您可以提高CPU/内存规格，具体请参见变更实例的CPU和内存规格。 多表关联查询时，关联字段要加上索引。
Mysql数据库 介绍APM采集的Mysql数据库指标的类别、名称、含义等信息。
MySQL目前已经作为绝大数项目的数据库选择。但是经常会需要去处理慢sql导致的各类问题。索引，作为一种常见的处理方式。我们有必要了解下索引的底层是怎么实现的。思考两个问题：1.为什么加了索引以后，数据库的查询效率会加快？底层怎么实现的？2.索引失效的情况有哪些？失效的原因是什么
1. 什么是聚簇索引数据库的索引从不同的角度可以划分成不同的类型，聚簇索引便是其中一种。聚簇索引英文是 Clustered Index，有时候小伙伴们可能也会看到有人将之称为聚集索引等，与之相对的是非聚簇索引或者二级索引。聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据的存储方式。在
达到ref，否则就可能会出现性能问题。possible_keys：sql所用到的索引key：显示MySQL实际决定使用的键（索引）。如果没有选择索引，键是NULL（1）全值匹配全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配。例如上面的People表的索引（last_name,first_name
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