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  • 复合索引的底层数据结构 复合索引一定是一颗B+树 这是一张表格,col1 是主建,col2和col3 是普通字段。 主索引 对应的 B+树 结构是这样的: 对col3 建立一个单列索引: 如果对 col3 和 col2 建立 联合索引,那么 ...

    复合索引的底层数据结构

    复合索引一定是一颗B+树

    这是一张表格,col1 是主建,col2和col3 是普通字段。
    在这里插入图片描述
    主索引 对应的 B+树 结构是这样的:
    在这里插入图片描述

    对col3 建立一个单列索引:
    在这里插入图片描述
    如果对 col3 和 col2 建立 联合索引,那么 B+ 树会是一个什么样子的呢?
    首先可以肯定的是,肯定只有一棵树,又因为 最左原则的存在:
    在这里插入图片描述
    先根据col3 排序,在根据 col2 排序。

    建索引语句 CREATE INDEX IDX_XXX ON TABLE(COL3, COL2);

    为了更好的理解,在例子中的数据中增加了重复数据,
    在这里插入图片描述
    红色框是改动的地方,把col3 改成有重复数据了,然后 还是对 col3 ,col2建立联合索引,那么 B+树 如下:
    在这里插入图片描述
    复合索引在查找的时候,比如要找 Alice,34 这条记录WHERE COL3 = 'Alice' AND COL2 = 34

    先根据col3 查找 Alice ,找到了2条记录,再根据col2 查找 34,然后获取到主键 15 ,再根据主键去查找 主索引。

    如果 是 WHERE COL2 = 34,由于只有复合索引 (col3, col2),没有col2 的单列索引,且不符合最左原则,那么查找的时候,就没法根据上面的这棵树来查找 ,只能全表扫描,如果是 WHERE COL3 = Alice, 就可以用到复合索引。

    所以为什么会有最左原则,就是因为 B+树 是根据最左边的字段构建的:CREATE INDEX IDX_XXX ON TABLE(COL3, COL2);,所以查找时会以最左边的字段COL3为基础进行查找,而不能跨过左边的字段,去直接查找右边的字段,如果这样做,那么我们建立的复合索引就会失去作用,查找将会变成全表查询。

    注意:
    联合索引又叫复合索引。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。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 .当最左侧字段是常量引用时,索引就十分有效。

    参考文章:MySQL索引背后的数据结构及算法原理

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  • 比如mysql 单列索引是将该列数据当做关键字构建一颗b+tree,但是组合索引是如何实现的呢?比如两个字段的组合索引,SELECT * FROM TABLE1 WHERE A=22 AND b=33 ; 是要建两棵树吗?如果只建立一颗树,那b列是如何存放...
  • 教你创建Oracle复合索引(精)

    万次阅读 2018-11-13 20:43:39
    什么是复合索引? 复合索引顾名思义,区别于单列索引,是由两个或多个列一起构成的索引。...你可以想象以下,三个列组成的复合索引数据结构该是什么样的。 在实际开发中,我们经常会遇到创建表的情况。一...

    什么是复合索引?

    复合索引顾名思义,区别于单列索引,是由两个或多个列一起构成的索引。其在B树上的数据结构是什么样?如下图,是一个包含两列的复合索引。
    在这里插入图片描述
    如果你观察仔细,还会发现它的叶子节点是ASC递增排序的。现根据第一个值排序,然后根据第二个值排序。查的时候也一样,先查第一个值,在查第二个值。你可以想象以下,三个列组成的复合索引数据结构该是什么样的。

    在实际开发中,我们经常会遇到创建表的情况。一开始,只会创建一个主键id,oracle会为主键默认创建索引。随着经验的增加,开始心有余力去考虑性能,会开始研究索引,比如查询报表、订单等业务场景。这时候多多少少都会创建索引了,然后开始研究复合索引。复合索引首先带来的问题是你如何在脑海中构建一个B树上的复合索引结构?接下来就到了如何创建复合索引的问题。
    索引的建立,是为了提高查询效率,但索引设计不合理,又很影响写性能,这就像CAP只能满足其中两个条件一样。所以完美的东西不存在,万物是在矛盾中前行。说白了,就是要用最少、结构最简单的索引来达到目标。

    实例

    我们有这样一张表

    idabc
    112017
    212026
    3120343
    4120423
    5120433
    6020831
    7020234

    这张表有什么特点?
    第一、经a、b和c都经常要被查询,并且有经常a、b、c组合查询的可能性。这就给了我们建索引的理由。
    第二、a列区分度不大,b和c都有区分度。请问这种场景如何建索引?

    下面看我们思考的逻辑:

    1. 很直观的想法,分别在a、b和c上分别建单列索引,即我们最终有三个索引,分别是(a)、(b)、(c)。这当然可以。但还有没有更好的?
    2. 比如在(a、b)、(b、c)、(a、c)上建复合索引。这样当然也可以。但维护起来开销比较大,还有没有更好的?
    3. 在(a、b、c)上建复合索引。这样维护起来开销也很大。并且a作为先导列,区分度不大,不是一个很好的选择。
    4. 最好的,应该是在(b、c)上建立复合索引,在c上建单列索引,这样(b、c)索引可以覆盖到a and b和b and c查询,c单列索引可以覆盖到a和b查询。当然口说无凭,最终的效果还要看oracle的执行计划。这里不在贴执行计划了,感兴趣可以自己尝试以下。

    2018.11.29补充执行计划

    首先创建表

    CREATE TABLE sunyang_test( 
            id number, 
            a number, 
     b number, 
     c number 
    )tablespace ebiz; 
    alter table sunyang_test add constraint pk_sunyang_test primary key (id) using index tablespace ebiz; 
    

    插入数据

    begin 
            for i in 1 .. 100000 loop 
                    insert into sunyang_test values(i,mod(i,2),mod(i,20000),mod(i,20000)); 
            end loop; 
            commit; 
    end; 
    

    创建索引

    create index idx_sunyang_test_bc on sunyang_test(b,c) tablespace ebiz; 
    create index idx_sunyang_test_c on sunyang_test(c) tablespace ebiz; 
    

    我们开始执行下面的SQL
    1.

    select * from sunyang_test where b=5000; 
    

    执行计划:
    在这里插入图片描述
    2.

    select * from sunyang_test where c=5000; 
    

    执行计划:
    在这里插入图片描述
    3.

    select * from sunyang_test where a=1 and b=5000; 
    

    执行计划:
    在这里插入图片描述
    4.

    select * from sunyang_test where a=1 and c=5000; 
    

    执行计划:
    在这里插入图片描述
    5.

    select * from sunyang_test where b=5000 and c=5000; 
    

    执行计划:
    在这里插入图片描述
    6.

    select * from sunyang_test where a=1 and b=5000 and c=5000; 
    

    执行计划:
    在这里插入图片描述

    可以看到,在a列区分度不大,且需要a、b、c单列查询或组合查询时,这样建索引将所有查询情况都覆盖到了,并且索引不复杂。

    结束语

    复合索引的设计,对于前导列的选择(也就是复合索引中的第一个列)非常重要,至少不应该在这里选择a作为一个复合索引的前导列,因为a的区分度太低了。有人说,不是有INDEX SKIP SCAN吗?这个确实要看a的实际值,如果a的取值很少,比如这里的两个,那么可以走INDEX SKIP SCAN,否则开销是很大的,往往Oracle直接去FULL TABLE SCAN了,也不会去INDEX SKIP SCAN,因为其涉及到索引分裂。

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  • 聚集索引 非聚集索引 数据结构

    千次阅读 2018-10-02 21:17:42
    表和索引数据结构体系结构 SqlServer存储结构组织其分区中的数据或索引页 漫谈数据库索引 正文 SqlServer用三种方法来组织其分区中的数据或索引页: 1、聚集索引结构 聚集索引是按B树结构进行组织的,B树中的...

    Sql Server中的表组织和索引组织(聚集索引结构,非聚集索引结构,堆结构)

    参考文献

    表和索引数据结构体系结构

    SqlServer存储结构组织其分区中的数据或索引页

    漫谈数据库索引

    正文

    SqlServer用三种方法来组织其分区中的数据或索引页:

    1、聚集索引结构

    聚集索引是按B树结构进行组织的,B树中的每一页称为一个索引节点。每个索引行包含一个键值和一个指针。指针指向B树上的某一中间级页(比如根节点指向中间级节点中的索引页)或叶级索引中的某个数据行(比如中间级索引页中的某个索引行指向叶子节点中的数据页)。每级索引中的页均被链接在双向链接列表中。数据链内的页和行将按聚集索引键值进行排序,聚集索引保证了表格的数据按照索引行的顺序排列

    补充(PS:2012-7-9)

    从上图可以看出,聚集索引的叶子节点是由数据页组成的,表中所有的数据都包含在了聚集索引的叶子节点当中。这也是为什么前一篇博客中提到“If the index is a clustered index then an index scan is really a table scan.”的原因。

    补充(PS:2012-7-13)

    今天突然理解为什么说聚集索引是带真实数据的。这是因为数据本身也是索引的一部分了。数据内容本身按照一个规则排列,那么排列规则+数据就组成了聚集索引。

     

    举例:

           汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼音是“an”,而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的,那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字,那么就说明您的字典中没有这个字;同样的,如果查“张”字,那您也会将您的字典翻到最后部分,因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说,字典的正文部分本身就是一个目录,您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。如果正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录,则称之为“聚集索引”。

    2、堆结构

    堆是没有聚集索引的表,用"索引分配映射(IAM)"页将堆的页面联系在一起。如下图所示

     

    堆内的数据页和行没有任何特定的顺序;页面也不链接在一起,数据页之间唯一的逻辑连接是记录在IAM页内的信息,页面与页面之间没有什么紧密的联系;用IAM页查找数据页集合中的每一页。从数据存储管理上来讲,用堆去管理一个超大的表格是比较吃力的,经常使用的表格上都建立聚集索引。

    sql server默认是在主键上建立聚集索引的。就是可以让您的数据在数据库中按照id进行物理排序,但这样做意义不大,聚集索引的优势是很明显的,而每个表中只能有一个聚集索引的规则,这使得聚集索引变得更加珍贵。因为很少用id号来进行查询,这就使让id号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。

    3、非聚集索引

    非聚集索引与聚集索引具有相同的 B 树结构,但是他们之间还是存在显著差异,主要有一下三点:

    • 非聚集索引不影响数据行的顺序。
    • 基础表的数据行不按非聚集键的顺序排序和存储,
    • 非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成,非聚集索引不会去改变或改善数据页的存储模式。

    既可以使用聚集索引来为表或视图定义非聚集索引,也可以根据定义非聚集索引。非聚集索引中的每个索引行都包含非聚集键值行定位符此定位符指向聚集索引或堆中包含该键值的数据行。

    非聚集索引行中的行定位器可以是指向行的指针,也可以是行的聚集索引键,具体根据如下情况而定:

    • 如果表是堆(意味着该表没有聚集索引),则行定位器是指向行的指针。该指针由文件标识符 (ID)、页码和页上的行数生成。整个指针称为行 ID (RID)。
    • 如果表有聚集索引或索引视图上有聚集索引,则行定位器是行的聚集索引键。如果聚集索引不是唯一的索引,SQL Server 将添加在内部生成的值(称为唯一值)以使所有重复键唯一。此四字节的值对于用户不可见。仅当需要使聚集键唯一以用于非聚集索引中时,才添加该值。SQL Server 通过使用存储在非聚集索引的叶行内的聚集索引键搜索聚集索引来检索数据行。

    补充(PS:2012-7-9)

    从上图可以看出,非聚集索引的叶子节点是由索引页组成的,索引页中每一个索引行的格式是“索引键值+指针”的形式,索引键值就是我们表中的一个列,如果是复合索引,索引键值就是多个列。而指针的具体指向需要根据表的组织结构而定,如果这张表中已经存在聚集索引了,那么指针指向的是聚集索引,如果表中没有加聚集索引,那么这张表就是无序的堆结构,指针指向表中每一条记录所在的位置。因此,索引行跟数据行是一一对应的,假如一个查询中select后面查询的列和where后面的条件列都在索引当中,那么就是索引覆盖,此时不需要再通过索引行的指针去找数据页,直接返回索引页中的内容就可以了。

    举例

    聚集索引与非聚集索引的区分

    区分聚集索引和非聚集索引的一个主要方法是查看叶子节点,如果叶子节点是真实的数据,那么就是聚集索引;如果叶子节点是指针,那么就是非聚集索引。

    如果是在一个有聚集索引的表中使用非聚集索引,那么这个非聚集索引叶子节点指向的是聚集索引的位置,如果没有聚集索引, 那么就指向数据页的rowid,这样的表示无序的,也叫做堆表。

     

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  • 5.2.4 复合索引结构5.2.1 Lucene索引介绍: 文档索引 是 Lucene系统的核心功能。 有专门的API用来实现索引的建立和管理功能。可处理多种格式的文档,如磁盘文件、电子邮件地址、网页及数据库记录等。 Lucene

    5.2 Lucene索引器:
    5.2.1 Lucene索引介绍
    5.2.2 Lucene索引结构
    5.2.3 多文件索引结构
    5.2.4 复合索引结构

    5.2.1 Lucene索引介绍:
    文档索引 是 Lucene系统的核心功能。
    有专门的API用来实现索引的建立和管理功能。可处理多种格式的文档,如磁盘文件、电子邮件地址、网页及数据库记录等。
    Lucene的索引格式采用 独立索引模式 和 复合索引模式:
    1、独立索引模式:
    指每个Document独立索引成一个文件,这种方式检索速度比较快,但不是和大量文件的处理。
    2、复合索引模式:
    把等待索引的全部Document索引成一个文件,这个文件包含的文档内容各不相同,甚至包括域项目不同的异构型文档;

    Lucene的索引,通常以单个或者一系列索引文件形式放在系统目录中,可以存在内存(RAMDirectory)或者硬盘(FSDirectory)中。
    内存索引检索速度快,但关机后会丢失;硬盘索引可以长期保存,但是检索时需要进行IO操作,速度相对比较慢;实际多为两者结合。

    Lucene其他特点:
    1、索引结构以文件形式存储,不必依赖于数据库或者某种特定平台;
    2、支持分块索引,对新加入的文件建立新的索引,缩短索引生效的时间,然后通过索引合并建立整体索引;

    Lucene系统根据选用的索引生成形式不同可分为:复合索引格式和多文件索引格式。
    系统默认为复合索引格式,减少索引文件的数量,便于管理和使用。
    索引建立的过程会处理海量的数据,生成的索引段和索引文件会非常庞大。具体实现应根据任务特点来选择特定形式。
    复合索引通常在静态索引中比较合适,而在动态索引中采用多文件索引更为方便。

    5.2.2 Lucene索引结构:
    索引结构可以分为索引、索引段、索引文档、索引域和索引项几个不同层次。
    Lucene每个索引结构由一个或者多个段组成,每个段包含一个或多个文档,每个文档管理了一个或多个域,
    每个域由一个或多个索引项组成,每个索引项是一个索引数据。
    1、索引(Index):
    Lucene的索引结构最终体现到特定格式的磁盘文件来存储。索引在内存和磁盘中,都使用相同的逻辑结构。
    在磁盘上Lucene索引以格式化的文本形式存储,每个索引结构由一个或多个段来组成。
    磁盘文件包括当前活跃索引段 和 新建的索引文件, 通过工具可以把分段合并为统一的索引段。
    2、索引段(Segment):
    在每次创建的过程,文档都是添加到了特定的段里,然后索引段会根据参数合并。
    一个索引中只有一个没有后缀的Segment_* 文件,它记录当前索引中所有的segment情况。它的后缀根据包含段的不同而变化。
    索引段相当于子索引,新建的索引通常以一个新段形式出现,在合并操作后,每个索引体系只包含一个段。

    3、索引文档(Document):
    Document是索引器可以直接添加的对象,每个索引可以包含多个不同的文档,每个文档又管理了数目不等的域集合。
    这里的文档是一个逻辑概念,不同于我们通常意义所说的电子文本文件、Word文件等。
    它是Lucene索引对的真正可以检索索引项的一级管理框架。

    4、索引域(Field):
    域Field 是Document对象的基本组成单位。
    每个域内存储了时间的索引文本数据,这些文本数据在内部调用了分析器Analyzer的索引项结果。
    域内数据的检索查询最终是以索引项为单位的,比索引项更小的单位无法检索到。
    英文的索引项以单词为检索单位,中文以中文分词结果作为检索单位。
    Field有5种生成函数:
    - Field(String name, byte[] value, Field.Store store);
    - Field(String name, Reader reader);
    - Field(String name, Reader reader, Field.TermVector termVector);
    - Field(String name, String value, Field.Store store, Field.Index index);
    - Field(String name, String value, Field.Store store, Field.Index index, Field.TermVector termVector);

    – 其中第一个生成函数用于二进制数据索引,第2、3个生成函数用于文件内容的索引,第4、5个函数用于直接索引给定字符串。
    – 参数:域的名字和存储的值是两个最基本的属性。
    a. 域的名字:
    是相对固定的一个参数,用来指定添加域的标识,在检索时可以用来限定检索范围或提取属性值;
    b. 域存储的值:
    是一个必须的参数,使用形式包括 二进制(byte)串、Reader数据流 和 直接字符串 三种形式。
    更多时候,搜索引擎把一系列网页或文档的内容添加到索引中,使用Reader数据流的形式。
    Reader方式以流模式传送文件内容,便于使用和管理。
    c. 域的Store属性:
    表示数据本身是否需要存储,也就是说索引中是否要加一个原始数据项。
    支持三种类型的值:
    Store.NO(只存储索引,节省空间)
    Store.YES(同时保存索引和原始信息)
    Store.COMPRESS(压缩存储原始信息)
    d. 域的Index属性:
    表示数据是否需要索引,也就是当前域是否用来检索。
    Index支持四种属性:
    Index.NO(生成的域不需要索引,只是作为存储数据的单元提供辅助信息)
    Index.TOKENIZED(使用分析器分词来建立索引)
    Index.UN_TOKENIZED(如果某些内容系统整体作一个索引,避免分词带来的麻烦)
    Index.NO_NORMS(禁用分析器进行处理)
    e. Field.TermVector
    用来表示域内的信息是否需要分词,在中文信息搜索应用中,往往需要分词作为索引的基础。

    • lucene常见Field:
      IntField 主要对int类型的字段进行存储,需要注意的是如果需要对InfField进行排序使用SortField.Type.INT来比较,如果进范围查询或过滤,需要采用NumericRangeQuery.newIntRange()
      LongField 主要处理Long类型的字段的存储,排序使用SortField.Type.Long,如果进行范围查询或过滤利用NumericRangeQuery.newLongRange(),LongField常用来进行时间戳的排序,保存System.currentTimeMillions()
      FloatField 对Float类型的字段进行存储,排序采用SortField.Type.Float,范围查询采用NumericRangeQuery.newFloatRange()
      BinaryDocVluesField 只存储不共享值,如果需要共享值可以用SortedDocValuesField
      NumericDocValuesField 用于数值类型的Field的排序(预排序),需要在要排序的field后添加一个同名的NumericDocValuesField
      SortedDocValuesField 用于String类型的Field的排序,需要在StringField后添加同名的SortedDocValuesField
      StringField 用户String类型的字段的存储,StringField是只索引不分词
      TextField 对String类型的字段进行存储,TextField和StringField的不同是TextField既索引又分词
      StoredField 存储Field的值,可以用IndexSearcher.doc和IndexReader.document来获取此Field和存储的值

    5、索引项(Term):
    索引项是索引管理的最小的单位。
    在程序中没有显示的调用,是利用分析器,在后台自动把一个域的值进行分割。得到的每个独立元素作为一个索引项,用来建立索引。

    5.2.3 多文件索引结构:
    使用一系列索引文件分别存储索引,分散管理数据的索引存储格式。
    多文件索引在打开时需要读取大量的文件,会大大占用系统的文件句柄等资源,造成系统响应速度慢,甚至系统崩溃。
    在创建索引的过程中,使用IndexWriter的useCompoundfile属性来控制索引文件的类型。默认为true,保存成只包括3个文件的复合索引。
    如果希望采用多文件索引,必须调用SetUseCompoundFile(boolean)方法来指定,语法格式如下:
    - IndexWriter textIndex = new IndexWriter(Dest_Index_Path, TextAnalyzer, true);
    - textIndex.useCompoundFile(true);

    多文件格式包含了一系列的文件:
    - segments_* 文件:
    描述一组索引的参数,使用文件头固定格式描述后面的内容,包括每个独立新建索引的大小和属性等。
    - fnm 文件:
    是索引域描述文件。一个独立的索引(PerIndex)叫做一个Segment(索引段)。
    一个fnm文件描述了本索引的File数、各个Field的属性编号。
    - fdx文件:
    文档域值索引文件,采用定长方式存储,根据docId排序可以直接定位。
    用来记录每个文档的stord fields值的存储位置(文件偏移)
    - fdt文件:
    文档域值存储文件,存储stored field值的文件。
    通过fdx文件中记录的偏移来访问
    - tis文件:
    是存储每个term在文档中的分布信息,如文档频率、每个含term文档出现次数记录的偏移和位置记录的偏移排列顺序。
    先按Field名字字典排序,在每个Field按Term字典排序。
    - tii文件:
    是tis文件的索引和精简,排列格式是一致的,但是不包含每个term属性的信息,这个文件完全可以读入内存。
    - frq文件:
    是tis文件的扩展。记录每个term在每个文档中出现的频率。
    - prx文件:
    也是tis文件的延伸,记录每个term在每个文档偏移信息。这个文件忽略了docId,必须配合frq文件使用。
    - tvx、tvd、tvf文件:
    用来索引和保持每个文档的向量化字段的信息。

    5.2.4 复合索引结构:
    复合索引结构是把索引相关的一系列数据结构组织到少数几个文件中进行管理的索引存储模式。
    复合索引把所有的索引数据被组合成简单的3个文件,大大减少了打开大量文件的压力。
    但是使用统一文件存储大量数据会造成数据更新的问题,每次更改需要操作一个大的数据文件,读取和存储都会比较慢。
    复合索引文件格式:
    - segments_* 文件:
    描述一组索引的参数,使用文件头固定格式描述后面的内容,包括每个独立新建索引的大小和属性等。
    - segments_gen文件:
    存储索引创建参数。
    - cfs文件:
    存储实际的索引数据段,不同子索引在内部按照一定格式存储,仍然可以区分,知道索引优化压缩操作发生时。

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  • 数据库索引数据结构和原理介绍

    千次阅读 2019-01-20 21:19:14
    当我们要查询表中数据时,这时就要拿着查询条件一条一条逐一的与数据库中的数据进行比较,如果匹配到的数据正好是最后一条,这样就把所有的数据都匹配了一遍。如果数据库中只有几百条数据,这样的查询或许不会让你...
  • 复合索引如何用

    千次阅读 2016-04-26 23:29:39
    复合索引结构与电话簿类似,人名由姓和名构成,电话簿首先按姓氏对进行排序,然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。如果您知道姓,电话簿将非常有用;如果您知道姓和名,电话簿则更为有用,但如果您只知道名不姓,
  • 普通索引、唯一索引和复合索引
  • mysql联合索引数据结构

    千次阅读 2020-08-05 16:16:53
    联合索引在B+树上的存储结构 联合索引的查找方式 为什么会有最左前缀匹配原则 在分享这篇文章之前,我在网上查了关于MySQL联合索引在B+树上的存储结构这个问题,翻阅了很多博客和技术文章,其中有几篇讲述的与事实...
  • oracle复合索引介绍(多字段索引)

    千次阅读 2019-10-31 16:31:44
    首先,在大多数情况下,复合索引比单字段索引好.以税务系统的SB_ZSXX(申报类_征收信息表)为例,该表为税务系统最大的交易表.如果分别按纳税人识别号,税务机关代码,月份3个字段查询,每个字段在该表中的可选性或约束性都...
  • mySql的普通索引和复合索引

    千次阅读 2018-02-22 18:10:08
    mySql的普通索引和复合索引有关普通索引和组合索引问题:索引分单列索引和组合索引:单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引;组合索引,即一个索包含多个列。 MySQL索引...
  • 索引在数据结构上可以分为三种B树索引、位图索引和散列索引   B树索引   结构:           特点:   1.索引不存储null值。    更准确的说,单列索引不存储null值,复合索引不存储...
  • pymongo 创建复合索引的方式

    千次阅读 2018-08-05 15:05:17
    pymongo 创建复合索引的方式 pymongo中创建复合索引的方式与直接操作mongodb创建复合索引的命令写法有所不同: mongodb命令: 某个数据库db, 数据集document,存在字段 age,username,升序排列: db.document....
  • mysql 复合索引,联合索引

    千次阅读 2013-04-13 09:01:21
    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。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 .当最...
  • 这两天有个很强烈的感觉就是自己在一些特别的情况下还是hold不住,脑子容易放空或者说一下子不知道怎么去分析问题了,比如,问“hash和btree索引的区别”,这很难吗,只要掌握了这两种数据结构稍加分析就能得出答案...
  • mysql 复合索引 总结

    千次阅读 2016-06-30 13:47:59
    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。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 .当最...

空空如也

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