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简单来说就是根据 ==数组首地址 + 索引 * 元素大小== 来进行定位获取 觉得不错的小伙伴可以==一键三连哦！==，感谢支持！！！
数据库索引的工作原理 假设你有一个图书馆的图书数据库，其中包含数万条图书记录。如果要找到特定的书籍，没有索引的情况下，可能需要从头到尾查看每一条记录，这是非常耗时的。而有了索引，就可以像查字典一样，迅速找到所需图书的具体位置。
普通索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值 复合索引：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 聚簇索引(聚集索引)：并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。
如何创建索引？ 创建索引有三种方式。
在创建索引时，MySQL 会根据表中数据的分布情况，自动选择一种最优的索引类型，例如 B 树索引、哈希索引等。 索引的维护也是由 MySQL 自动进行的。当表中的数据发生变化时，MySQL 会自动更新索引，以保证索引的正确性和有效性。
下面首先对列存及其min\max稀疏索引的原理进行简要介绍，再此基础上，进一步介绍psort索引的基本原理。
查看表及索引大小SELECT t.tablename, indexname, c.reltuples AS num_rows, pg_size_pretty(pg_relation_size(quote_ident(t.tablename)::text
哈希索引 哈希索引是一种基于哈希函数实现的索引方式。它将记录的关键字作为输入，通过哈希函数计算得到一个固定长度的哈希值，并将该哈希值和记录的位置信息保存在索引中。当需要访问某个记录时，只需计算其关键字的哈希值，并在索引中查找对应的位置信息，从而快速定位到目标记录。
哈希索引与B+树索引 Mysql的索引有哈希索引，B+树索引等，哈希索引的底层是使用哈希表来实现的，当我们进行单条数据查询的时候适合哈希索引，而范围查找的时候，哈希索引在存储的时候原先有序的哈希键经过哈希运算后就可能不连续了，这时候就不合适用哈希索引了，哈希索引也不能利用索引排序和模糊查询
Gaussdb10 如何创建Hash索引 和聚簇索引，有了解的大佬吗，在官方手册上没有找到相关内容呀？
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那就又会涉及到另一个概念那就是局部性原理：数据和程序都有聚集成群的倾向，在访问了一条数据之后，在之后有极大的可能再次访问这条数据和这条数据的相邻数据。 所以说MySQL的Innodb存储引擎，在读取数据时也会采取这种局部性原理，每次读取的数据是16kb。
4.2.1 词条字典 : 词条字典是倒序索引的核心组成部分，它记录了所有文档的词条，并为每个词条分配一个唯一的ID。 词条字典通常采用树形结构(如B树)或哈希表来组织，以支持快速的词条查找。
索引个数对性能的具体影响：过度索引：如果索引过多，尤其是对不常用于查询条件的列建立索引，可能会导致不必要的性能开销。索引选择：查询优化器可能会在多个相关索引之间犹豫不决，导致不理想的查询计划。
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。
这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取,I/O存取的消耗要高几个数量级.所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度.换句话,索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数.索引内部原理-Hash算法索引内部原理
索引可以提高查询的速度，但并不是使用带有索引的字段查询时，索引都会起作用。使用索引有几种特殊情况，在这些情况下，有可能使用带有索引的字段查询时，索引并没有起作用，下面重点介绍这几种特殊情况。1.
工作原理 图1 流程图 Ingress controller：核心是一个deployment，实现方式有很多，比如nginx, Contour, Haproxy, trafik, Istio，需要编写的yaml有：Deployment,
其次，当我们用explain去观察语句的执行计划时，若计划中扫描表只是全表扫描 seq scan， 那索引其实是没有用到的。这种情况是没必要建索引的哦！建过多索引反而会引起表的膨胀问题。
1.联合索引失效的条件 联合索引又叫复合索引。两个或更多个列上的索引被称作复合索引。 对于复合索引：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。
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