mysql非聚簇索引和oracle 非聚簇索引？

一、mysql非聚簇索引和oracle 非聚簇索引？

mysql非聚簇索引

数据存储和索引分开放，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行，myisam通过 key_buffer 把索引先缓存到内存中，当需要访问数据时（通过索引访问数据），在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘相应数据，这也就是为什么索引不在 key buffer 命中时，速度慢的原因（磁盘 IO）。

oracle非聚集索引:

表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针，其行数量与数据表行数据量一致

二、python查找it所在的索引位置？

查找it的索引位置，可以使用python的index()方法即可。

三、单列索引多列索引的优点和缺点？

单列索引要扫描的行数要比同样的单列加另一个多列组成的联合索引要多，但多列索引会导致存储的数据量多

四、oracle单列索引怎么修改成多列索引？

不能直接修改，只能先drop单列的index.再创建多列的复合索引。

五、非主键索引字段

当谈到数据库索引时，我们经常会听到主键索引和非主键索引字段这两个术语。在数据库设计中，索引是一种重要的数据结构，它能够大大提高数据库的检索效率，减少数据的扫描次数，加快数据的访问速度。

主键索引 vs. 非主键索引字段

首先，让我们来看看主键索引和非主键索引字段的区别。主键索引是一种唯一索引，用来确保表中的每一行数据都有唯一的标识，通常是表的主键列。而非主键索引字段则是针对表中的其他列创建的索引，用来加快特定查询的速度。

在实际应用中，我们通常会选择在经常用于查询和排序的列上创建非主键索引字段，以提高相应查询的性能。然而，过多地创建索引也会导致数据库性能下降，因此在设计索引时需要权衡利弊。

如何选择非主键索引字段

在选择需要创建非主键索引字段时，我们需要考虑一些因素。首先是查询频率和查询条件，如果某个字段经常用于查询并且查询条件复杂，那么在该字段上创建索引会显著提高查询性能。

此外，还需要考虑字段的选择性，即字段中不重复的值与总行数的比率。选择性越高的字段创建索引效果越好，因为查询时可以快速缩小范围，找到目标数据。

另外，还需要考虑索引的覆盖性，即索引是否包含了查询所需的所有数据，如果索引能够完全覆盖查询，那么数据库可以直接使用索引进行查询而不需要访问表数据，从而提高查询效率。

创建非主键索引字段的注意事项

在创建非主键索引字段时，有一些注意事项需要我们注意。首先是避免一次性创建过多的索引，这样会导致数据库维护成本上升，同时也会增加数据插入、更新和删除的时间。

其次是定期对索引进行维护，包括重新构建索引、优化索引结构等，以保证索引的有效性和性能。同时，及时删除无用的索引也是很重要的，避免对数据库性能造成影响。

最后，需要注意索引的生命周期管理，根据业务需求和数据变化情况及时调整索引策略，确保索引的作用最大化。

总结

在数据库设计中，合理创建非主键索引字段是提高查询性能的重要手段之一。通过选择适当的索引列、合理的索引策略以及定期维护索引，可以有效提高数据库的检索效率，加快数据的访问速度。

六、索引字段非空

索引字段非空是在数据库设计中一个非常重要的概念。简单来说，它指的是在数据库表中的某个字段被定义为索引（Index）时，该字段的值不允许为空。这一设计原则在实际应用中起着至关重要的作用，能够提升数据库的查询效率、数据完整性和性能。

为什么索引字段非空很重要？

首先，索引字段非空能够极大地提高数据库的查询效率。当一个字段被定义为索引后，数据库会按照该字段的数值顺序进行存储，这样在执行查询时就可以通过索引快速定位到需要的数据，而如果该字段允许为空值，就会增加查询的复杂度和耗时。

其次，索引字段非空也有助于维护数据的完整性。通过强制要求索引字段非空，可以避免数据表中出现不符合业务逻辑的异常数据，保证数据的一致性和准确性。

此外，索引字段非空还能提升数据库系统的性能。在数据库执行增、删、改操作时，如果涉及到索引字段非空的表，由于不需要再处理空值的情况，可以减少数据库系统的负担，从而提升系统的整体性能。

如何设置索引字段非空？

要设置索引字段非空，首先需要在数据库表的设计阶段就考虑到该问题。在创建或修改表结构时，明确哪些字段需要定义为索引，并同时设置为非空约束。这通常可以通过数据库管理工具或SQL语句来实现。

在使用SQL语句创建表时，可以在字段定义的地方使用 NOT NULL 关键字来指定该字段为非空。例如：

CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50) NOT NULL, email VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL );

在上面的例子中，name 和 email 字段被定义为索引，并且添加了 NOT NULL 约束，保证了这两个字段不能为空。

除了在表的创建阶段设置索引字段非空外，也可以通过修改表结构的方式来添加非空约束。例如：

ALTER TABLE users
MODIFY email VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL;

以上命令将对 users 表的 email 字段添加非空约束。

潜在问题与解决方案

在设置索引字段非空时，可能会面临一些潜在问题。一些表中已存在数据的情况下，直接对字段添加非空约束可能会导致数据完整性约束失败，因为已有的数据中可能存在空值。

为解决这个问题，可以在添加非空约束前，先对数据表中的数据进行清洗和处理，确保不会存在空值。另外，在修改表结构时，也可以选择添加默认值或者对现有数据进行填充，以确保满足非空约束的要求。

总的来说，索引字段非空是数据库设计中一个基础而重要的原则，合理地设置索引字段非空能够提升数据库的性能、数据完整性和查询效率，是数据库优化中不可或缺的一环。

七、对比聚簇索引和非聚簇索引？

区别主要有以下几个：

聚簇索引叶子节点存储的是行数据；而非聚簇索引叶子节点存储的是聚簇索引（通常是主键 ID）。

聚簇索引查询效率更高，而非聚簇索引需要进行回表查询，因此性能不如聚簇索引。

聚簇索引一般为主键索引，而主键一个表中只能有一个，因此聚簇索引一个表中也只能有一个，而非聚簇索引则没有数量上的限制。

八、聚集索引和非聚集索引的区别底层？

实际上，可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：

其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。

如果遇到不认识的字，不知道它的发音，这时候，需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。

九、python变量名可以索引吗？

Python中的全局变量和局部变量都是可以索引的

十、python 中的序号支持什么索引？

支持顺序索引，可以通过索引进行查询元素。