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文章內容整理自【博學谷狂野架構師】 索引（index）是幫助MySQL高效獲取數據的數據結構(有序)。在數據之外，數據庫系統還維護着滿足 特定查找算法的數據結構，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 上實現高級查找算法，這種數據結構就是索引。 優缺點： 優點： 提高數據檢索效率，降低數據庫的IO成本 通過索引列對數據進行排序，降低數據排序的成本，降
昵稱 博學谷狂野架構師
背景 在 MySQL 中，當我們為表創建了一個或多個索引後，通常需要在索引定義完成後，根據具體的數據情況執行 EXPLAIN 命令，才能觀察到數據庫實際使用哪個索引、是否使用索引。這使得我們在添加新索引之前，無法提前預知數據庫是否能使用期望的索引。更為糟糕的是，有時甚至在添加新的索引後，數據庫在某些查詢中會使用它，而在其他查詢中則不會使用，這種情況下，我們無法確定索引是否發揮了預期的作用，讓人感到
昵稱 京東雲開發者
作者： vivo 互聯網服務器團隊- Li Xin 本文通過一個線上慢SQL案例，介紹了Join的兩種算法和Order by的工作原理，並通過Explain和Optimizer_trace工具完整推演了慢SQL的執行過程。基於對原理和執行過程的分析，本文給出一種“引導執行引擎選擇效率更高的算法”的方案，從而使查詢性能得到大幅提升。 1、線上慢 SQL 背景 慢 SQL 會影響用户使用體驗，
昵稱 vivo互聯網技術
C# SIMD向量索引實戰：從理論到高性能實現 性能革命的起點 想象這樣一個場景：你正在開發一個智能推薦系統，需要從100萬個商品向量中快速找出與用户查詢最相似的前10個商品。如果引入Qdrant的話會增加部署複雜度、嵌入式的Faiss對.NET生態並不友好，該怎麼辦？ 要不自己構建一個向量索引吧。確保同樣的查詢一樣只需要幾十毫秒，和Faiss性能相當！ 這不是紙上談兵，而是我在實際項目中實現的高
昵稱 葡萄城技術團隊
