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而建立在这些数据上的索引也是需要经常去维护的。否则这这些数据索引就起不到起应起的作用。甚至会成为数据库本身的负担。
通过合理配置索引，可以在GaussDB数据库中实现高效、稳定的查询性能。总体而言，深入理解GaussDB数据库索引的原理和使用方法，结合实际业务需求进行灵活配置，将有助于建立高性能、可维护的数据库系统。作者：hhh1218
2、在记录的note列相同的情况下，采用b列进行排序 从原理可知，为什么有最佳左前缀法则，就是这个道理 1.2.1.5.覆盖索引 既然多个列可以组合起来构建为联合索引，那么辅助索引自然也可以由多个列组成。
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,
不要对索引文件做任何修改！擅自重命名索引文件可能导致Broker崩溃无法启动的场景。虽然Kafka能重建索引，但随意删除索引文件很危险！ 建立分区初始化的时候，log-segment的位移索引和时间索引文件将近有10M的数据？
虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引，但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区，以便于大家掌握索引建立的方法。
优化方案：一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能，可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化 例如： -- 此语句耗时很长 select * from tb_sku limit 9000000, 10; -- 通过覆盖索引加快速度，直接通过主键索引进行排序及查询 select
CREATE INDEX 索引名 ON 表名(列名1, 列名2, 列名3, ...); 索引名称 全库不能重复
索引原理数据库存储数据最终是以文件的形式存储到硬盘的。讲索引原理前先铺垫下硬盘的存储原理。一般来说，在程序中使用的时候肯定要把磁盘文件中的数据读到内存中。那么就这个 “读” 的过程是什么样子的呢？
图2 Istio Gateway流程图 工作原理分析： Istio Gateway部署是一个基于Envoy代理的封装，也是类似nginx。
创建索引的三种方式与删除索引 在数据库中，索引是一种数据结构，用于提高查询效率和数据检索速度。通过创建索引，可以快速定位到满足查询条件的数据，减少数据库的扫描操作，提高查询性能。本文将介绍创建索引的三种方式：主键索引、唯一索引和普通索引，并讨论删除索引的相关操作。
InnoDB存储引擎实现Online DDL的原理 在执行创建或者删除操作的同时，将INSERT、UPDATE、DELETE这类DML操作日志写入到一个缓存中。待完成索引创建后再将重做应用到表上，以此达到数据的一致性。
如果是hasded的key就不能是unique，因为是hashed，unique**的时候hashed需要遍历相同哈希值的列数据判断是否重复，B+树则不会耗费多余的时间（B+数本来就需要遍历找到相同值的地方**）
自适应哈希索引的每个哈希桶实际上是一个小型的 B+ 树结构，存储多个键值对，减少了哈希冲突，提高了效率。 MySQL 没有采用哈希索引作为主要索引结构，主要因为哈希索引不支持顺序和范围查询。此外，每次 IO 只能取一个值，限制了查询性能。
1.索引的作用：提高数据查询效率 2.常见索引模型：哈希表、有序数组、搜索树 3.哈希表：键 - 值(key - value)。
1})，其中collection为要在集合上创建索引的集合名， Key 值为你要创建的索引字段，1为指定按升序创建索引，-1为指定按降序创建索引。
这也就是mysql索引规则中要求复合索引要想使用第二个索引，必须先使用第一个索引的原因。（而且第一个索引必须是等值匹配）。
如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值，称为‘覆盖索引’.什么是覆盖索引创建一个索引，该索引包含查询中用到的所有字段，称为“覆盖索引”。使用覆盖索引，MySQL 只需要通过索引就可以查找和返回查询所需要的数据，而不必在使用索引处理数据之后再进行回表操作。
/sphinx.conf 工作原理 indexer —> index data <— searched <— service/web 生成索引数据 /usr/bin/indexer --config /etc/sphinxsearch/sphinx.conf
查看索引的信息在创建索引以后，可以根据用户权限的不同通过“DB_INDEXES”和“ADM_INDEXES”视图查看索引信息。
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