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案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。
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使用索引 索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX()，MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。
适当的索引索引基本上是一种数据结构，有助于加速整个数据检索过程。唯一索引是创建不重叠的数据列的索引。正确的索引可以更快地访问数据库，但是索引太多或没有索引会导致错误的结果。
选取适当的字段属性。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255)，显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。或者使用MEDIUMINT来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。
1、简介mysql索引的数据结构是树，常用的存储引擎innodb采用的是B+Tree。这里对B+Tree及其相关的查找树进行简要介绍。
2、索引是为检索而存在的。如一些书籍的末尾就专门附有索引，指明了某个关键字在正文中的出现的页码位置，方便我们查找，但大多数的书籍只有目录，目录不是索引，只是书中内容的排序，并不提供真正的检索功能。
3、再说说索引的基本结构。一说到这里肯定会脱口而出：B+树！了解B+树前先要了解二叉查找树和二叉平衡树。 二叉查找树 ：左节点比父节点小，右节点比父节点大，所以二叉查找树的中序遍历就是树的各个节点从小到大的排序。
1、简介mysql索引的数据结构是树，常用的存储引擎innodb采用的是B+Tree。这里对B+Tree及其相关的查找树进行简要介绍。
2、MySQL支持的索引结构有四种：B+树，R树，HASH，FULLTEXT。B树是一种多叉的AVL树。B-Tree减少了AVL数的高度，增加了每个节点的KEY数量。其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。
3、我们之前说过，B树可以近似的认为是一棵m叉搜索树，所以上图中，根节点的左子树中的所有值都小于根节点的值50，而右边子树中所有节点的值大于根节点的值50。
4、B tree： 二叉树（Binary tree），每个节点只能存储一个数。 B-tree： B树（B-Tree，并不是B“减”树，横杠为连接符，容易被误导） B树属于多叉树又名平衡多路查找树。
1、每个节点最多有两棵子树，即二叉树不存在度大于2的节点 二叉树的子树有左右之分，其子树的次序不能颠倒 这种额外的记录所带来的结果就是对于大多数查询来说根本就不需要获得一个锁。
2、合并的第一个步骤，是在修改【表1】结构，增加【经验值】列，可以写SQL，也可以在管理界面点鼠标完成。
3、直接先用union all合并所有的表，再包一层select语句，将合并表作为子表查询，加where条件即可，如果记录重复，可以加distinct关键字去重。
4、在 InnoDB 表里，每个数据页默认16K 大小，默认 MERGE_THRESHOLD 值为 50，取值范围从 1 到 50，默认值即是最大值。
5、在新的单元格输入=a1&b1&c1&d1 就可将abcd1四列单元格的内容合并到e列 也可选中这个合并的单元格——数据——分列——设置分列线——把刚刚合并的单元格又分成多列。
6、现有情况首先，先假设有这么一颗树，一共9个节点，1是root节点，一共深3层。