『壹』 資料庫中的索引問題
索引記錄：具有索引的數據（記錄）
索引的欄位：即具有索引的欄位——創建索引的時候，選擇的欄位
所有的索引都是按照有索引的欄位就行排序的
不同的就是
聚集索引 把數據放在原表中排序並存儲
非聚集索引 把數據排序後放在其它地方存儲
『貳』 資料庫中的索引是什麼意思
什麼是索引：
索引是資料庫存儲引擎用於快速查找到指定數據的一種數據結構。
可以用新華字典做類比：如果新華字典中對每個字的詳細解釋是資料庫中表的記錄，那麼按部首或拼音等排序的目錄就是索引，使用它可以讓我們快速查找的某一個字詳細解釋的位置。
在Mysql中，存儲引擎也是用了類似的方法，先在索引中找到對應的值，然後再根據匹配的索引值找到對應表中記錄的位置。
面試中為什麼問索引：
之所以在索引在面試中經常被問到，就是因為：索引是資料庫的良好性能表現的關鍵，也是對查詢能優化最有效的手段。索引能夠輕易地把查詢性能提高幾個數量級。
然而，糟糕的索引也同樣會影響查詢性能，當表中的數據量越來越多的時候，索引對性能的影響就越大。在數據量比較少並且負責比較低的時候，糟糕的索引對性能的影響可能不明顯，但是當數據量逐漸增多的時候，性能會急劇下降。
索引的類型：
不同類型的索引，可以為不同場景提供更好的性能。在MySQL中，索引是在存儲引擎層面實現的，而不是在伺服器層面實現的。正如大家所知道，MySQL支持多種類型的存儲引擎。所以，在不同存儲引擎中索引的實現方式並不是一樣的，也不是所有類型的索引都被所有存儲引擎支持的，即使多個存儲引擎支持同一種類型的索引，它底層的實現也有可能是不相同的。
『叄』 資料庫索引是什麼，有什麼用，怎麼用
1、資料庫索引是什麼，有什麼用
資料庫索引是對資料庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構，使用索引可快速訪問資料庫表中的特定信息。如果想按特定職員的姓來查找他或她，則與在表中搜索所有的行相比，索引有助於更快地獲取信息。
索引的一個主要目的就是加快檢索表中數據的方法，亦即能協助信息搜索者盡快的找到符合限制條件的記錄ID的輔助數據結構。
2、資料庫索引的用法
當表中有大量記錄時，若要對表進行查詢，第一種搜索信息方式是全表搜索，是將所有記錄一一取出，和查詢條件進行一一對比，然後返回滿足條件的記錄，這樣做會消耗大量資料庫系統時間，並造成大量磁碟I/O操作；
第二種就是在表中建立索引，然後在索引中找到符合查詢條件的索引值，最後通過保存在索引中的ROWID（相當於頁碼）快速找到表中對應的記錄。
索引是一個單獨的、物理的資料庫結構，它是某個表中一列或若干列值的集合和相應的指向表中物理標識值的數據頁的邏輯指針清單。
(3)刷新存儲庫索引擴展閱讀：
一、索引的原理：
對要查詢的欄位建立索引其實就是把該欄位按照一定的方式排序；建立的索引只對該欄位有用，如果查詢的欄位改變，那麼這個索引也就無效了，比如圖書館的書是按照書名的第一個字母排序的，那麼你想要找作者叫張三的就不能用改索引了；還有就是如果索引太多會降低查詢的速度。
二、資料庫索引的特點：
1、避免進行資料庫全表的掃描，大多數情況，只需要掃描較少的索引頁和數據頁，而不是查詢所有數據頁。而且對於非聚集索引，有時不需要訪問數據頁即可得到數據。
2、聚集索引可以避免數據插入操作，集中於表的最後一個數據頁面。
3、在某些情況下，索引可以避免排序操作。
『肆』 Linux裡面apt是什麼
apt，全稱Advanced Packaging Tool，是一個在Debian和Ubuntu中的shell前端軟體包管理器。
apt命令提供了查找、安裝、升級、刪除某一個、一組甚至全部軟體包的命令，這些命令既簡潔又好記。不過apt命令執行需要超級管理員許可權。
apt語法格式：
apt[options][command][package...]
options：可選，選項包括-h、-y、-q等等。
command：要進行的操作。
package：安裝的包名。
apt常用命令
sudo apt update：列出所有可更新的軟體清單命令;
sudo apt upgrade：升級軟體包;
apt list --upgradeable：列出可更新的軟體包及版本信息;
sudo apt full-upgrade：升級軟體包，升級前先刪除需要更新的軟體包;
sudo apt install ：安裝指定的軟體命令;
sudo apt install ：安裝多個軟體包;
sudo apt update ：更新指定的軟體命令;
sudo apt show ：顯示軟體包具體信息，比如：版本號、安裝大小、依賴關系等;
sudo apt remove ：刪除軟體包命令;
sudo apt autoremove：清理不再使用的依賴和庫文件;
sudo apt purge ：移除軟體包及配置文件;
sudo apt search ：查找軟體包命令。
『伍』 資料庫迷惑求解 關於索引
索引有三種：聚集索引（一個表中只能有一個）、非聚集索引、唯一索引（保證表中每一行數據的唯一性）。其實你添加表主鍵的時候，你就建立了一個聚集索引。索引的目的是能加快資料庫的查詢速度，像一本書的目錄一樣，在你要找那一頁時，通過目錄找到那一頁，資料庫中也是一樣，你要查找那一條數據，它也可以通過索引找到數據行。而且索引可以加速表和表之間的連接，在使用分組和排序子句進行數據檢索時，同樣可以顯著減少查詢中分組和排序的時間。
但是索引並不是越多越好的，因為他要佔用物理內存，又要去維護他，在更新數據時（改、插入等）也會用的時間更多，因為索引這時也要變
你建了索引在你對資料庫中資料庫中數據進行檢索時就會在有索引的表中用到索引了
『陸』 資料庫索引的實現原理
資料庫索引的實現原理
一、概述資料庫索引，是資料庫管理系統中一個排序的數據結構，以協助快速查詢、更新資料庫表中數據。索引的實現通常使用B樹及其變種B+樹。在數據之外，資料庫系統還維護著滿足特定查找演算法的數據結構，這些數據結構以某種方式引用(指向)數據，這樣就可以在這些數據結構上實現高級查找演算法。這種數據結構，就是索引。其實說穿了，索引問題就是一個查找問題。二、索引的原理當我們的業務產生了大量的數據時，查找數據的效率問題也就隨之而來，所以我們可以通過為表設置索引，而為表設置索引要付出代價的：一是增加了資料庫的存儲空間，二是在插入和修改數據時要花費較多的時間(因為索引也要隨之變動)。
上圖展示了一種可能的索引方式。左邊是數據表，一共有兩列七條記錄，最左邊的是數據記錄的物理地址(注意邏輯上相鄰的記錄在磁碟上也並不是一定物理相鄰的)。為了加快Col2的查找，可以維護一個右邊所示的二叉查找樹，每個節點分別包含索引鍵值和一個指向對應數據記錄物理地址的指針，這樣就可以運用二叉查找在O(log2n)的復雜度內獲取到相應數據。索引是建立在資料庫表中的某些列的上面。在創建索引的時候，應該考慮在哪些列上可以創建索引，在哪些列上不能創建索引。一般來說，應該在這些列上創建索引：在經常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度;在作為主鍵的列上，強制該列的唯一性和組織表中數據的排列結構;在經常用在連接的列上，這些列主要是一些外鍵，可以加快連接的速度;在經常需要根據范圍進行搜索的列上創建索引，因為索引已經排序，其指定的范圍是連續的;在經常需要排序的列上創建索引，因為索引已經排序，這樣查詢可以利用索引的排序，加快排序查詢時間;在經常使用在WHERE子句中的列上面創建索引，加快條件的判斷速度。創建索引可以大大提高系統的性能第一，通過創建唯一性索引，可以保證資料庫表中每一行數據的唯一性。第二，可以大大加快數據的檢索速度，這也是創建索引的最主要的原因。第三，可以加速表和表之間的連接，特別是在實現數據的參考完整性方面特別有意義。第四，在使用分組和排序子句進行數據檢索時，同樣可以顯著減少查詢中分組和排序的時間。第五，通過使用索引，可以在查詢的過程中，使用優化隱藏器，提高系統的性能。也許會有人要問：增加索引有如此多的優點，為什麼不對表中的每一個列創建一個索引呢?因為，增加索引也有許多不利的方面。創建索引的弊端第一，創建索引和維護索引要耗費時間，這種時間隨著數據量的增加而增加。第二，索引需要佔物理空間，除了數據表占數據空間之外，每一個索引還要佔一定的物理空間，如果要建立聚簇索引，那麼需要的空間就會更大。第三，當對表中的數據進行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態的維護，這樣就降低了數據的維護速度。同樣，對於有些列不應該創建索引。一般來說，不應該創建索引的的這些列具有下列特點：第一，對於那些在查詢中很少使用或者參考的列不應該創建索引。這是因為，既然這些列很少使用到，因此有索引或者無索引，並不能提高查詢速度。相反，由於增加了索引，反而降低了系統的維護速度和增大了空間需求。第二，對於那些只有很少數據值的列也不應該增加索引。這是因為，由於這些列的取值很少，例如人事表的性別列，在查詢的結果中，結果集的數據行佔了表中數據行的很大比例，即需要在表中搜索的數據行的比例很大。增加索引，並不能明顯加快檢索速度。第三，對於那些定義為text, image和bit數據類型的列不應該增加索引。這是因為，這些列的數據量要麼相當大，要麼取值很少。第四，當修改性能遠遠大於檢索性能時，不應該創建索引。這是因為，修改性能和檢索性能是互相矛盾的。當增加索引時，會提高檢索性能，但是會降低修改性能。當減少索引時，會提高修改性能，降低檢索性能。因此，當修改性能遠遠大於檢索性能時，不應該創建索引。三、索引的類型根據資料庫的功能，可以在資料庫設計器中創建三種索引：唯一索引、主鍵索引和聚集索引。唯一索引唯一索引是不允許其中任何兩行具有相同索引值的索引。當現有數據中存在重復的鍵值時，大多數資料庫不允許將新創建的唯一索引與表一起保存。資料庫還可能防止添加將在表中創建重復鍵值的新數據。例如，如果在employee表中職員的姓(lname)上創建了唯一索引，則任何兩個員工都不能同姓。主鍵索引資料庫表經常有一列或列組合，其值唯一標識表中的每一行。該列稱為表的主鍵。在資料庫關系圖中為表定義主鍵將自動創建主鍵索引，主鍵索引是唯一索引的特定類型。該索引要求主鍵中的每個值都唯一。當在查詢中使用主鍵索引時，它還允許對數據的快速訪問。聚集索引在聚集索引中，表中行的物理順序與鍵值的邏輯(索引)順序相同。一個表只能包含一個聚集索引。如果某索引不是聚集索引，則表中行的物理順序與鍵值的邏輯順序不匹配。與非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的數據訪問速度。四、局部性原理與磁碟預讀由於存儲介質的特性，磁碟本身存取就比主存慢很多，再加上機械運動耗費，磁碟的存取速度往往是主存的幾百分分之一，因此為了提高效率，要盡量減少磁碟I/O。為了達到這個目的，磁碟往往不是嚴格按需讀取，而是每次都會預讀，即使只需要一個位元組，磁碟也會從這個位置開始，順序向後讀取一定長度的數據放入內存。這樣做的理論依據是計算機科學中著名的局部性原理：當一個數據被用到時，其附近的數據也通常會馬上被使用。程序運行期間所需要的數據通常比較集中。由於磁碟順序讀取的效率很高(不需要尋道時間，只需很少的旋轉時間)，因此對於具有局部性的程序來說，預讀可以提高I/O效率。預讀的長度一般為頁(page)的整倍數。頁是計算機管理存儲器的邏輯塊，硬體及操作系統往往將主存和磁碟存儲區分割為連續的大小相等的塊，每個存儲塊稱為一頁(在許多操作系統中，頁得大小通常為4k)，主存和磁碟以頁為單位交換數據。當程序要讀取的數據不在主存中時，會觸發一個缺頁異常，此時系統會向磁碟發出讀盤信號，磁碟會找到數據的起始位置並向後連續讀取一頁或幾頁載入內存中，然後異常返回，程序繼續運行。五、B樹和B+樹數據結構1、B樹B樹中每個節點包含了鍵值和鍵值對於的數據對象存放地址指針，所以成功搜索一個對象可以不用到達樹的葉節點。成功搜索包括節點內搜索和沿某一路徑的搜索，成功搜索時間取決於關鍵碼所在的層次以及節點內關鍵碼的數量。在B樹中查找給定關鍵字的方法是：首先把根結點取來，在根結點所包含的關鍵字K1,…,kj查找給定的關鍵字(可用順序查找或二分查找法)，若找到等於給定值的關鍵字，則查找成功;否則，一定可以確定要查的關鍵字在某個Ki或Ki+1之間，於是取Pi所指的下一層索引節點塊繼續查找，直到找到，或指針Pi為空時查找失敗。2、B+樹B+樹非葉節點中存放的關鍵碼並不指示數據對象的地址指針，非也節點只是索引部分。所有的葉節點在同一層上，包含了全部關鍵碼和相應數據對象的存放地址指針，且葉節點按關鍵碼從小到大順序鏈接。如果實際數據對象按加入的順序存儲而不是按關鍵碼次數存儲的話，葉節點的索引必須是稠密索引，若實際數據存儲按關鍵碼次序存放的話，葉節點索引時稀疏索引。B+樹有2個頭指針，一個是樹的根節點，一個是最小關鍵碼的葉節點。所以 B+樹有兩種搜索方法：一種是按葉節點自己拉起的鏈表順序搜索。一種是從根節點開始搜索，和B樹類似，不過如果非葉節點的關鍵碼等於給定值，搜索並不停止，而是繼續沿右指針，一直查到葉節點上的關鍵碼。所以無論搜索是否成功，都將走完樹的所有層。B+ 樹中，數據對象的插入和刪除僅在葉節點上進行。這兩種處理索引的數據結構的不同之處：1、B樹中同一鍵值不會出現多次，並且它有可能出現在葉結點，也有可能出現在非葉結點中。而B+樹的鍵一定會出現在葉結點中，並且有可能在非葉結點中也有可能重復出現，以維持B+樹的平衡。2、因為B樹鍵位置不定，且在整個樹結構中只出現一次，雖然可以節省存儲空間，但使得在插入、刪除操作復雜度明顯增加。B+樹相比來說是一種較好的折中。3、B樹的查詢效率與鍵在樹中的位置有關，最大時間復雜度與B+樹相同(在葉結點的時候)，最小時間復雜度為1(在根結點的時候)。而B+樹的時候復雜度對某建成的樹是固定的。六、B/+Tree索引的性能分析到這里終於可以分析B-/+Tree索引的性能了。上文說過一般使用磁碟I/O次數評價索引結構的優劣。先從B-Tree分析，根據B-Tree的定義，可知檢索一次最多需要訪問h個節點。資料庫系統的設計者巧妙利用了磁碟預讀原理，將一個節點的大小設為等於一個頁，這樣每個節點只需要一次I/O就可以完全載入。為了達到這個目的，在實際實現B-Tree還需要使用如下技巧：每次新建節點時，直接申請一個頁的空間，這樣就保證一個節點物理上也存儲在一個頁里，加之計算機存儲分配都是按頁對齊的，就實現了一個node只需一次I/O。B-Tree中一次檢索最多需要h-1次I/O(根節點常駐內存)，漸進復雜度為O(h)=O(logdN)。一般實際應用中，出度d是非常大的數字，通常超過100，因此h非常小(通常不超過3)。而紅黑樹這種結構，h明顯要深的多。由於邏輯上很近的節點(父子)物理上可能很遠，無法利用局部性，所以紅黑樹的I/O漸進復雜度也為O(h)，效率明顯比B-Tree差很多。綜上所述，用B-Tree作為索引結構效率是非常高的。
『柒』 資料庫索引的定義
資料庫索引是一種專用數據結構，允許我們快速定位信息。它的組織方式類似於二叉樹結構，左側值較小，右側值較大。索引可以比較樹狀結構中的行值，以更快地定位所需數據，而不是強制掃描整個表。
當我們在一個或多個列上創建索引時，我們將它們的值存儲在新結構中,還存儲指行的指針。這行為會重新組織並排序信息，但不會改變信息本身。可以將資料庫索引視為書後面的索引。雖然它存儲了一些實際信息，但它還包含指針，指針指向可以找到更多詳細信息的位置。
按照我們的搜索條件對數據進行排序後，查找所需的記錄會變得更加簡單。想像一下按字母順序排序的舊電話簿。知道某人的姓氏，名字和地址意味著您可以很快找到他們的電話號碼。但是如果你只知道別人的地址和名字怎麼辦？沒有姓氏，找到電話號碼將非常困難。您可以使用反向電話簿做得更好，該目錄列出了基於地址的電話號碼。
在資料庫中，更改搜索條件通常意味著為屬性組合創建新索引。如前所述，添加這些索引需要額外的磁碟空間。添加，刪除或更新值時，還會對索引進行更改。
『捌』 sql 怎麼 更新索引
可以創建索引、修改索引和優化索引，沒聽說過更新索引
如果確實有，請告知。謝謝。
『玖』 資料庫索引建立問題
1. 如果不考慮聚集索引的話，你可以認為數據表中的數據無序存儲的（當然不完全正確）
最開始的時候，數據當然是按照順序存儲的，但是，我們經常會進行delete操作什麼的，後加進來的數據當然要盡可能使用前面空出來的空間。
所以我覺得不考慮聚集索引的話，可以認為數據表中的數據無序存儲的。
2. 再來說聚集索引，一個表中只能有一個聚集索引，數據是按照聚集索引的順序存儲的。
所以，如果表中原先沒有聚集索引，而現在增加聚集索引的話，數據存儲順序是會調整的。
3. 對於普通索引來說，不會調整數據本身的存儲順序，但是索引表（姑且這么認為）自己的順序也會隨著數據的增加、刪除、索引重建等操作，會調整。
『拾』 怎樣用命令刷新SQL server 中 資料庫
命令刷新SQL server 中 資料庫:
你提交正常的數據更新後，SQL server 中 資料庫，也會自動更新，在你想刷新的時候，重新讀取載入一次即可刷新，不需要你額外做什麼。