索引的種類
普通索引
最基本的索引，沒有任何限制。
唯一索引
索引列的值必須唯一，但允許有空值。如果是組合索引，則列值的組合必須唯一。
主鍵索引
是一種特殊的唯一索引，乙個表只能有乙個主鍵，不允許有空值。建立主鍵時就自動生成了該索引。
組合索引
指多個欄位上建立的索引，只有在查詢條件中使用了建立索引時的第乙個字段，索引才會被使用。遵循最左匹配原則。
全文索引
主要用來查詢文字中的關鍵字，而不是直接與索引中的值相比較
索引的型別
fulltext
即為全文索引，目前只有myisam引擎支援。目前只有 char、varchar ，text 列上可以建立全文索引。
hash
由於hash的唯一(幾乎100%的唯一)及類似鍵值對的形式，很適合作為索引。hash索引可以一次定位，不需要像樹形索引那樣逐層查詢,因此具有極高的效率。
btree
要講b+樹，就要先講講b樹的規則：
而b+樹是b樹變體，其定義基本與b樹相同，除了：
非葉子節點的子樹指標與關鍵字個數相同
非葉子節點的的子樹指標p[i]，指向關鍵字值(k[i]，k[i+1])的子樹
非葉子節點只用來索引，資料都儲存在葉子節點中
所有葉子節點均有乙個鏈指標指向下乙個葉子節點
b+樹如圖所示：
rtree在mysql很少使用，僅支援geometry資料型別，支援該型別的儲存引擎只有myisam、bdb、innodb、ndb、archive幾種。
使用hash索引的缺點
(1)hash 索引僅僅能滿足"=","in"和"<=>"查詢，不能使用範圍查詢。
由於 hash 索引比較的是進行 hash 運算之後的 hash 值，所以它只能用於等值的過濾，不能用於基於範圍的過濾，因為經過相應的 hash 演算法處理之後的 hash 值的大小關係，並不能保證和hash運算前完全一樣。
(2)hash 索引無法被用來避免資料的排序操作。
由於 hash 索引中存放的是經過 hash 計算之後的 hash 值，而且hash值的大小關係並不一定和 hash 運算前的鍵值完全一樣，所以資料庫無法利用索引的資料來避免任何排序運算；
(3)hash 索引不能利用部分索引鍵查詢。
對於組合索引，hash 索引在計算 hash 值的時候是組合索引鍵合併後再一起計算 hash 值，而不是單獨計算 hash 值，所以通過組合索引的前面乙個或幾個索引鍵進行查詢的時候，hash 索引也無法被利用。
(4)hash 索引在任何時候都不能避免表掃瞄。
前面已經知道，hash 索引是將索引鍵通過 hash 運算之後，將 hash運算結果的 hash 值和所對應的行指標資訊存放於乙個 hash 表中，由於不同索引鍵存在相同 hash 值，所以即使取滿足某個 hash 鍵值的資料的記錄條數，也無法從 hash 索引中直接完成查詢，還是要通過訪問表中的實際資料進行相應的比較，並得到相應的結果。
(5)hash 索引遇到大量hash值相等的情況後效能並不一定就會比b-tree索引高。
對於選擇性比較低的索引鍵，如果建立 hash 索引，那麼將會存在大量記錄指標資訊存於同乙個 hash 值相關聯。這樣要定位某一條記錄時就會非常麻煩，會浪費多次表資料的訪問，而造成整體效能低下。
使用b+樹索引的優點
(1)b+樹的磁碟讀寫代價更低
b+樹的非葉子節點只儲存了關鍵字的資料，沒有儲存具體的資訊，這樣記憶體中一次性讀取的關鍵字就更多，相對來說io讀寫速度也就降低了
(2)b+樹的查詢效率更加穩定
由於內部節點並不是最終指向內容的節點，而只是葉子節點中關鍵字的索引，所以任何關鍵字必須從根節點到葉子節點，是穩定的
(3)b+樹更有利於對資料庫的掃瞄
b樹提高了io效能,但沒有解決效率低下的問題，b+樹只需要遍歷葉子節點就能進行資料庫常見的範圍查詢
聯合索引的最左匹配原則
1、最左字首匹配原則，非常重要的原則，mysql會一直向右匹配直到遇到範圍查詢(>、 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)順序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引則都可以用到，a,b,d的順序可以任意調整。
2、=和in可以亂序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意順序，mysql的查詢優化器會幫你優化成索引可以識別的形式
我對最左匹配原則的理解為每個索引點都儲存了聯合索引項，以建立了(a,b,c)索引為例，會從左到右建立b+樹，也就是說先從a進行查詢，如果a是等值查詢，找到a會繼續從b進行查詢，b如果也是等值查詢，找到b後會繼續從c進行查詢，這樣a,b,c都走到了索引。但是如果從a開始查詢的時候，若a是範圍查詢，還是能依據索引進行查詢，但根據最左匹配原則的第一條，會停止後面的匹配，也就是說查詢去a的範圍後，後面b的值和c的值都只能去a的範圍中進行查詢，走不了索引了。
下面就能很好理解為什麼下面兩個查詢語句都能走索引了。
select * from test where a=10 and b =10 and c<10;
select * from test where a<10 and b <10 and c<10;
聚集索引和非聚集索引
myisam的索引是非聚集索引，具體表現在結構與資料的分離。myisam的b+樹的葉子結點的data域中儲存的是位址，與該位址相對映的是另乙個檔案中所儲存的資料。因此需要從主鍵值獲取到資料位址，再從位址獲取具體資料。myisam的輔助索引與主鍵索引區別不大，只是主鍵索引的key不能重複。
innodb的索引是聚集索引，因為innodb的b+樹的葉子結點的data域儲存的就是資料，省去了根據位址查詢資料的步驟。innodb的輔助索引的data域就是主鍵的數值，所以進行輔助索引前，會先獲取主鍵的資訊，所以主鍵不宜過大，因為會到致輔助索引過大，很消耗資源。innodb的主鍵是主鍵索引，非主鍵是輔助索引。
索引是建立越多越好嗎？
資料量小的表不需要建立索引，建立索引會增加額外的索引開銷
資料變更需要維護索引，因此需要更多的索引意味著更多的維護成本
更多的索引意味著也需要更多的空間
索引的注意要點
1.列上進行函式計算將不會使用索引；
2.對於建立索引的列，避免儲存null，null會使索引更加複雜、效率變低，可以使用not null進行約束；
3.對於模糊查詢like '%abc%'，將不會使用索引，而like 'abc%'將會使用索引；
4.對於not in、not exists、!=等負向查詢將不會使用索引；
5.每次查詢只使用乙個索引，如果where條件使用了索引，order by將不再使用索引；
6.對於where子句中有多個查詢條件的，單列索引的效率不如復合索引，因為查詢每次只能使用乙個索引；
7.mysql只對以下操作符才使用索引：、>=、between、in，但是需要注意in的範圍值不要太多；
8.union all可以使用索引，但本身效率不是很高，不建議使用；
9.列上進行型別轉換的將不會使用索引；
10.老版本mysql對or條件不使用索引，新版本才支援，不建議使用or。
參考：
android中的 inflate是什麼意思
inflate 的作用就是將乙個用xml定義的布局檔案查詢出來，注意與findviewbyid 的區別，inflate是載入乙個布局檔案，而findviewbyid則是從布局檔案中查詢乙個控制項。1.獲取layoutinflater物件有三種方法 layoutinflater inflater la...
matplotlib inline 是什麼意思
使用 matplotlib命令可以將matplotlib的圖表直接嵌入到notebook之中，或者使用指定的介面庫顯示圖表，它有乙個引數指定matplotlib圖表的顯示方式。inline表示將圖表嵌入到notebook中。python提供了許多魔法命令，使得在ipython環境中的操作更加得心應手...
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