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系统设计：索引
如果有人跟你谈索引，是不是你会第一时间想到数据库，那么索引解决了什么问题？比如查询SQL慢了，发生这种情况时，首先要做的事情之一是查看是否慢SQL走了数据库索引。 因此，当我们在表的列上创建索引时，我们将该列和指向索引中整行的指针存储在索引中。 索引是实现这一点的最佳方法。 索引为什么会降低写性能？ 索引可以极大地加快数据检索速度，但由于额外的键，索引本身可能很大，这会减慢数据插入和更新的速度。 题外笔者补充 谷歌系统设计指南指定了我们说的索引的好处和坏处，那么其实深层次去思考，索引是解决的读问题，数据存储是解决的写问题，而在我们设计系统，中间件的过程中，你会发现大量的设计都是读写分开的，比如写磁盘是顺序写 所以是否使用索引的目的在于我们进行权衡，索引是否对我们有帮助，如果只有一条数据记录那么没有索引也可以。如果数据非常庞大，构建了很多冗余索引那么无疑是给我们写入的性能增加了难度。
1.6K61发布于 2021-08-26 - 来自专栏圣杰的专栏
索引设计指南
Sql Server索引设计指南——脑图链接 参考资料： SQL Server 索引设计指南 Clustered and Nonclustered Indexes Described
40120发布于 2019-09-12 - 来自专栏爱可生开源社区
第21期：索引设计（函数索引）
json_unquote 调用结果的排序规则为 utf8mb4_bin，cast 调用结果的排序规则和当前 session 的排序规则一样，有可能不是 utf8mb4_bin，所以函数索引中要显式定义排序规则 | {"x": "A", "y": 20} | +----+---------------------+ 4 rows in set (0.00 sec) 执行下 SQL 2，并且看下执行计划，直接走了刚才创建的函数索引 _ai_ci 1 row in set (0.00 sec) 以下 SQL 3 、SQL 4、SQL 5 写法不一样，查询结果一样，走的索引不一样。 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) 此时删除掉函数索引 idx_func_index_3, SQL 4 就无法走正确的索引 `r1`,8) = 'de45c7d9') 1 row in set (0.00 sec) 4. 老版本如何实现函数索引 函数索引是 MySQL 8.0.13 才有的。那在老的版本如何实现呢？
1K10发布于 2021-02-26 - 来自专栏爱可生开源社区
第20期：索引设计（前缀索引）
这里主要介绍 MySQL 的前缀索引。从名字上来看，前缀索引就是指索引的前缀，当然这个索引的存储结构不能是 HASH，HASH 不支持前缀索引。 先看下面这两行示例数据： 你是中国人吗？ 那面对这样的数据，我们该如何建立索引呢？ 大致有以下 3 种方法： 拿整个串的数据来做索引 这种方法来的最简单直观，但是会造成索引空间极大的浪费。 把前面 6 个字符截取出来的子串做一个索引 能否不拆分字段，又能避免太多重复值的冗余？我们今天讨论一下前缀索引。 前缀索引 前缀索引就是基于原始索引字段，截取前面指定的字符个数或者字节数来做的索引。 select count(*) from t1 where r1 like 'sa%'； # SQL 6 select count(*) from t1 where r1 like 's%'; 那可否设计一个合适的前缀索引来让以上 对表 t2 克隆一张表 t4。
89920发布于 2021-02-01 - 来自专栏码上遇见你
MySQL索引设计原则
MySQL索引的设计原则： 索引设计原则一： 针对sql语句中的where,order by,group by条件设计索引。 并且注意where,order by,group by后面跟的字段的顺序，是不是某个联合索引的最左侧字段开始的部分字段 索引设计原则二： 需要考虑字段基数的问题,一般建立索引尽量使用那些基数较大的字段， 索引设计原则三 尽量对那些字段类型较小的字段来设计索引。 对于前缀索引，仅仅包含部分字符到索引树中，where查询是可以使用的，但是order by和group by就用不上了 索引设计原则四 设计索引需要考虑到数据插入更新时索引树也会进而更新，以及主键一定要是自增的 避免数据稀疏造成频繁的页分裂，其次就是索引不要设计的太多，毕竟维护成本较高，也占用磁盘，还有就是插入的数据不是按照顺序来的，从而会导致某个索引树里的索引页自动分裂这就会很浪费时间 总结： 简单来说建立索引需要考虑的点主要一下几个方面
40720编辑于 2023-06-28 - 来自专栏changxin7
4.MySQL索引原理
索引相当于字典的音序表，如果要查某个字，如果不使用音序表，则需要从几百页中逐页去查。 你是否对索引存在误解？ 索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。若索引太多，应用程序的性能可能会受到影响。 具体一页有多大数据跟操作系统有关，一般为4k或8k，也就是我们读取一页内的数据时候，实际上才发生了一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。 这就是为什么每个数据项，即索引字段要尽量的小，比如int占4字节，要比bigint8字节少一半。 四 聚集索引与辅助索引 在数据库中，B+树的高度一般都在2~4层，这也就是说查找某一个键值的行记录时最多只需要2到4次IO，这倒不错。 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
79910发布于 2019-09-10 - 来自专栏IT技术精选文摘
MySQL索引设计概要
在关系型数据库中设计索引其实并不是复杂的事情，很多开发者都觉得设计索引能够提升数据库的性能，相关的知识一定非常复杂。 本文会介绍 数据库索引设计与优化 中设计索引的一些方法，让各位读者能够快速的在现有的工程中设计出合适的索引。 如果一个页面的大小为 4KB，那么 1s 的时间就可以读取 10000 个页，读取一个页面所花费的平均时间就是 0.1ms，相比随机读取的 10ms 已经降低了两个数量级，甚至比内存中读取数据还要快。 索引的设计 作者相信文章前面的内容已经为索引的设计提供了充足的理论基础和知识，从总体来看如何减少随机读取的次数是设计索引时需要重视的最重要的问题，在这一节中，我们将介绍 数据库索引设计与优化 一书中归纳出的设计最佳索引的方法 总结 在单表上对索引进行设计其实还是非常容易的，只需要遵循固定的套路就能设计出一个理想的三星索引，在这里强烈推荐 《数据库索引设计与优化》 这本书籍，其中包含了大量与索引设计与优化的相关内容；在之后的文章中读者也会分析介绍书中提供的几种估算方法
1.9K60发布于 2018-01-30 - 来自专栏大数据学习笔记
Neo4J：索引
本文链接：https://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/102685464 创建索引 create index on :Dude(name) ? 使用索引查询 MATCH (n:Dude) WHERE n.name IN ["A1","C1"] RETURN n ? 显式使用索引 match (d:Dude{name:"B2"}) using index d:Dude(name) return d ?
89810发布于 2019-10-24 - 来自专栏爱可生开源社区
第26期：索引设计（索引下推）
索引下推（INDEX CONDITION PUSHDOWN，简称 ICP）是 MySQL 5.6 发布后针对扫描二级索引的一项优化改进。 MySQL 索引扫描：根据指定索引过滤条件（比如 where id = 1) ，遍历索引找到索引键对应的主键值后回表过滤剩余过滤条件。 4. MySQL 索引过滤：通过索引扫描并且基于索引进行二次条件过滤后再回表。 ICP 就是把以上索引扫描和索引过滤合并在一起处理，过滤后的记录数据下推到存储引擎后的一种索引优化策略。 1： 使用 ICP 扫描的过程： MySQL 存储引擎层，先根据过滤条件中包含的索引键确定索引记录区间，再在这个区间的记录上使用包含索引键的其他过滤条件进行过滤，之后规避掉不满足的索引记录，只根据满足条件的索引记录回表取回数据上传到 主键索引本身即是表数据，不存在下推操作。 4. ICP 不支持基于虚拟列上建立的索引，比如函数索引。 5. ICP 不支持引用子查询的条件。
77330发布于 2021-04-23 - 来自专栏爱可生开源社区
第31期：索引设计（索引数量探讨）
一般提到索引，大家都只关注索引的优点，一个优秀的索引的确会让查询请求的效率大幅提升、亦或是大幅提升带有索引键进行过滤的写入请求（update、delete)效率。 为了维护索引数据的准实时性而让优化器基于索引做出更优化的执行计划，数据库会自动更新索引数据分布，比如带来索引页的拆分与合并等。 那索引的存在对写入请求影响到底有多大？ （索引数量不包含主键，只包含二级索引）。 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci 1 row in set (0.00 sec) 在 shell 命令行批量建这 10 张表，并且分别加上对应的索引： root@debian-ytt1 从以上简单测试结果可以得到， 新增一个索引，就会导致额外的写入时间消耗。在写入优先的业务中，索引并不是越多越好，最好是保留必要的索引，删除掉不必要的索引。
40220发布于 2021-07-16 - 来自专栏小工匠聊架构
MySQL-索引优化篇(4)_索引的维护
---- 删除重复索引 举个例子 ，对id 建立了多个索引 ，重复索引 primary key(id) 【主键索引】, unique key(id) 【唯一索引】, index(id)【普通索引】 主键上 MySQL会自动创建索引的，所以就么有必要再对主键建立 唯一索引，更没有必要建立普通索引了。 ---- 删除冗余索引 举个例子 index(a) , index(a,b) 在a上建立普通索引 ， 在a 、b 建立了联合索引。 这种情况是冗余的， 只需要保存 那个联合索引中就行了，删除 对a 单独建立的普通索引即可。 因为 a 都在左侧， 所以 查询a， 也是可以走那个联合索引的。 ---- primary key(id), index(a, id) 这种情况是冗余的，因为Innodb中对于二级索引会自动增加 主键索引，所以 也是没必要对a 和 主键id 建立联合索引的。
50730发布于 2021-08-17 - 来自专栏爱可生开源社区
第17期：索引设计（主键设计）
InnoDB 表是索引组织表，主键既是数据也是索引。 主键的设计原则 1. 举个例子，假设武汉市每个区都有自己的医保数据，并且以前每个区都是自己独立设计的数据库，现在医保要升级为全市统一，以市为单位设计新的数据库模型。 那基于原始表 ID 与原始表名的映射关系建立一个多值索引。 可以新建一个自增主键或者 uuid_short() 函数字段，实际业务字段非主键设计，变为普通唯一索引。 但是如果有与业务不相关的主键，只需要更改业务字段（二级索引）就可以，不需要更改依赖这张表的子表。 关于 MySQL 主键的设计思路大致介绍到此，有问题欢迎留言，欢迎指正本篇任何不足之处。 ----
82210发布于 2020-12-14 - 来自专栏逸鹏说道
维护索引（4）——通过重组索引提高性能
总得来说，重组会清空当前的B-TREE，特别是索引的叶子节点，重组数据页和消除碎片。和重建不同，重组不会添加任何新数据页。 准备工作： 为了了解是否有必要重组索引，需要首先查看碎片程度，如果在10%以下，那一般没必要做什么维护，如果在10%~30%，就建议进行重组。 步骤： 1、 以下各种重组索引的方法： --不指定参数重组索引： ALTER INDEX [idx_refno] ON [ordDemo] REORGANIZE GO --重组表中所有索引 ： ALTER INDEX ALL ON [ordDemo] REORGANIZE GO --使用DBCC INDEXDEFRAG重建表上所有索引： DBCC INDEXDEFRAG 分析： 索引重组，也可以称为碎片重组，对单独索引的操作将使用单独的线程。不可以并行操作。所以同一时刻只有一个索引被操作。
96080发布于 2018-04-11 - 来自专栏爱可生开源社区
第29期：索引设计（监测全文索引）
接着讲 MySQL 全文索引，这篇主要探讨 MySQL 全文索引的监测。 MySQL 有很完整的元数据表来监测全文索引表的插入，更新，删除；甚至全文索引表以及辅助表的数据追踪。 第一部分， 全文索引监测相关参数： innodb_ft_aux_table ：动态设置被监测的全文索引表名。这个参数必须显式设置，才能对全文索引正常监测。 innodb_optimize_fulltext_only ：默认关闭，不整理全文索引，设置为 ON ，则只整理全文索引。 第二部分，全文索引数据监测元数据表： MySQL 目前提供以下字典表，用来监测全文索引信息 INNODB_FT_CONFIG ：存放全文索引元数据以及相关内部处理数据。 : 4 depth: 1 [Note] [MY-011825] [InnoDB] n: 512 相信了解观测全文索引的方法后，对 MySQL 如何处理全文索引的理解会更加透彻。
67920发布于 2021-06-16 - 来自专栏爱可生开源社区
第28期：索引设计（使用全文索引）
上一篇介绍了全文索引的基本原理，这篇来讲讲如何更好的使用全文索引。 下面SQL 4，按照关键词'mysql'的相关性倒序输出。 # SQL 4 SELECT MATCH (s1) AGAINST ('mysql' IN NATURAL LANGUAGE MODE) AS relevance FROM fx WHERE MATCH (s1) AGAINST ('mysql' IN NATURAL LANGUAGE MODE) > 0 此时查看SQL 4的执行计划，就发现与之前的几个SQL有一点不同，多了一个排序过程 ，后面会继续讲解如何提高全文索引结果的准确性以及全文索引的优化与中文插件的使用。
86630发布于 2021-06-16 - 来自专栏爱可生开源社区
第16期：索引设计（MySQL 的索引结构）
上一章（第15期：索引设计（索引组织方式 B+ 树））讲了数据库基本上都用 B+ 树来存储索引的原因：适合磁盘存储，能够充分利用多叉平衡树的特性，磁盘预读，并且很好的支持等值，范围，顺序扫描等。 MYISAM 表数据的管理依赖文件系统，比如文件系统一般默认 4KB，MYISAM 的块大小也是 4KB，MYISAM 表的没有自己的一套崩溃恢复机制，全部依赖于文件系统。 INNODB 表这样设计的优点有两个： 1. 数据按照主键顺序存储。主键的顺序也就是记录行的物理顺序，相比指向数据行指针的存放方式，避免了再次排序。我们知道，排序消耗最大。 二级索引由于同时保存了主键值，体积会变大。特别是主键设计不合理的时候，比如用 UUID 做主键。下一篇我详细介绍如何设计合理的主键。 2. 对二级索引的检索需要检索两次索引树。 本篇主要介绍 MySQL 常见的两种引擎 MYISAM 和 INNODB 的索引组织方式以及各自的优缺点。有问题欢迎批评指正，下一篇我来介绍 MySQL 如何很好的对主键进行设计。
1.1K20发布于 2020-11-19 - 来自专栏格姗知识圈
MySQL索引原理及设计
引擎的 MySQL 索引的相关概念，以及如何针对 InnoDB 进行索引的设计和使用，以及三星索引的概念，会从我所了解到的知识去解释为什么需要这样，如果有错误的地方还请指出。 主索引和辅助索引 在 InnoDB 存储引擎中，每一个索引都对应一棵 B+ Tree，InnoDB 的索引主要分为主索引和辅助索引： 主索引：包含记录的文件按照某个 key 制定的顺序排序，这个 key ，然后通过相邻的节点链接继续查找，发现下一个数据也符合条件，继续根据节点链接查找，直到发现数据已经不符合条件了，于是命中索引的就是 id 为 3，4，5 的几条数据，然后继续根据这几个 id 值进行回表操作 查询 4: SELECT * FROM employees WHERE name like 'B%' AND age=17; SELECT * FROM employees WHERE name=' 中，会给每个线程分配一块内存空间 buffer 用于排序，还有一个参数叫做 max_length_for_sort_data，这个参数作用是用来规定排序返回行的字段长度，默认值是 1024，最小值为 4，
91530发布于 2019-07-19 - 来自专栏飞鸟的专栏
Elasticsearch 性能优化-索引设计
索引设计原则在进行索引设计时，我们需要考虑以下几个方面：索引的存储需求在设计索引时，我们需要考虑到所需的存储空间，尤其是在存储大规模数据集时。 索引的查询需求在设计索引时，我们还需要考虑到所需的查询需求，包括搜索查询、聚合查询、排序查询等。 索引设计实践下面我们将通过一个实际的例子来介绍 Elasticsearch 索引设计的实践。假设我们有一个数据集包含用户信息，包括用户 ID、用户名、性别、年龄、所在城市、注册时间等字段。 索引的字段设计在进行索引设计时，我们需要先考虑索引的字段设计。根据上述查询需求，我们可以设计以下字段：id: 用户 ID，使用 keyword 类型存储。 } }{ "id": "4", "username": "user4", "gender": "female", "age": 50, "city": "Shenzhen", "registered_at
841101编辑于 2023-05-09 - 来自专栏程序生涯
MySQL设计索引的原则
如仅用列值的第一个字符进行索引是不可能有多大好处的 ，因为这个索引中不会有许多不 同的值。） 4. 利用最左前缀。 在创建 一个 n 列的索引时，实际是创建了 MySQL 可利用的 n 个索引。 多列索引可起几个索引的作用，因为可利用索引中最左边的列集来匹配行。这样的列 集 称为最左前缀。（这与索引一个列的前缀不同，索引一个列的前缀是利用该的前 n 个 字符作为索引值。） 5. 不要过度索引。 不要以为 索引 “ 越多越好 ” ，什么东西都用索引是错的。每个额外的 索引都要占用额外的磁盘空间，并降低写操作的性能，这一点我们前面已经介绍 过。 此外， MySQL 在生成一个执行计划时，要考虑各个索引，这也要费时间。创建多余的 索引给查询优化带来了更多的工作。索引太多，也可能会使 MySQL 选择不到所要使用的最好索引。 只保持所需的索引有利于查询优化。如果想给已索引的表增加索引，应该考虑所要增加的索引是否是现有多列索引的最左 索引。如果是，则就不要费力去增加这个索引了，因为已经有了。 6.
91730发布于 2020-08-14 - 来自专栏悠扬前奏的博客
Neo4j-3.1 索引
Neo4j支持节点或关系上的索引，以提高程序的性能 可以为具有相同标签名称的所有节点的属性创建索引 可以在MATCH或WHERE或IN运算上使用索引来提高语句的执行效率 索引操作： CREATE Index 创建索引 语法，冒号（:)运算符用于引用节点或关系标签名称： CREATE INDEX ON :<label_name> (<property_name>) Drop Index 丢弃索引 语法,
47520发布于 2019-12-11
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