索引：特殊的數據結構，存儲表的數據的一小部分以實現快速查詢
優點：
1、大大減少了服務器需要掃描的數據量
2、索引可以幫助服務器避免排序或使用臨時表
3、索引可以將隨機io轉換為順序io
索引評估：三星（非常好）
一星：索引如果能將相關的記錄放置到一起
二星：索引中數據的存儲順序與查找標準中順序一致
三星：如果索引中包含查詢中所需要的全部數據：（覆蓋索引）
DBA書：關系型數據庫索引設計與優化
索引類別：
順序索引
散列索引：將索引映射至散列桶上，映射是通過散列函數進行的
評估索引的標準：
訪問類型：做等值比較用散列索引，用范圍比較時用順序索引
訪問時間：
插入時長：
刪除時長：
空間開銷：
順序索引：
聚集索引：如果某記錄文件中的記錄順序是按照對應的搜索碼指定的順序排序，聚集索引頁成為主索引
非聚集索引：搜索碼中的指定的次序與記錄文件中的記錄次序不一致
有聚集索引的數據文件，也叫做索引順序文件
根據索引中是否為每個記錄相應的創建索引項，可分為稠密索引和稀疏索引
多級索引：（但對頻繁修改的數據，性能很差）
輔助索引必須是稠密索引
B+樹索引：順序索引
Balance Tree:平衡樹索引
順序索引的特性：
全值匹配：Name='user12'
匹配最左前綴：Name LIKE 'User1%',無效：Name LIKE '%User1%'
匹配列前綴：Name LIKE 'User1%',無效：Name LIKE '%User1%'
匹配范圍值
精確匹配某一列并范圍匹配另外一列：
只訪問索引的查詢
散列索引：
散列函數：
分布隨機
分布均勻
適用場景：
精確匹配:=,IN(),<=>
Mysql:全文索引，fulltext
sphinx，lucene
空間索引：必須使用空間索引函數獲取相應的查詢結果
主鍵、唯一鍵
Mysql：創建索引
create index index_name on table (col1,…)
alter table add index
alter table drop index
drop index index_name from table
show indexes from table
Mongodb創建索引：
id字段就有主索引
在Name創建索引：
查看所有：
默認在id上創建了主索引
唯一索引：
db.collection.ensureIndex({"user_id":1},{unique:true})
sparse index:稀疏索引
db.collection.ensureIndex({"user_id":1},{sparse:true})
Mongodb：
索引可以創建在collection上，也可以創建在子文檔中
Mongodb索引類型：
單鍵索引
組合索引
多鍵索引：
空間索引
文本索引
hash索引
hash索引：
刪除索引：
或者
db.mycoll.dropIndexes()：刪除mycoll的所有索引
查詢過程：explain
掃描了100個數據
創建索引后，只掃描一個數據
指定索引：
創建組合索引：
通過組合索引查詢：
> db.testcoll.find({Name:'User19'}).hint({Name:1,Age:1}).explain()
{
"cursor" : "BtreeCursor Name_1_Age_1",
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 1,
"nscanned" : 1,
"nscannedObjectsAllPlans" : 1,
"nscannedAllPlans" : 1,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 0,
"indexBounds" : {
"Name" : [
[
"User19",
"User19"
]
],
"Age" : [
[
{
"$minElement" : 1
},
{
"$maxElement" : 1
}
]
]
},
"server" : "stu:27017"
}
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