一、 MySQL: 索引以B树格式保存 Memory存储引擎可以选择Hash或BTree索引，Hash索引只能用于=或的等式比较。 1、普通索引：create index on Tablename(列的列表) alter table TableName add index (列的列表) create table TableName([…], index [IndexName] (列的列表) 2、唯一性索引：create unique index alter … add u
实现环境：
PHP 5.4.24
MySQL 5.6.19
OS X 10.9.4/Apache 2.2.26
一、代码
CREATE TABLE `session` (
`skey` char(32) CHARACTER SET ascii NOT NULL,
`data` text COLLATE utf8mb4_bin,
`expire` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`skey`),
KEY `index_session_expire` (`expire
Physical Structure of an InnoDB Index
所有的innodb索引都是btree索引，索引记录保存在叶子上，默认的索引页大小是16K。当有新的记录插入时，innodb出于对将来的insert和update操作的考虑，会尝试留下1/16的空闲页大小。
如果索引记录是完全按照索引记录的大小顺序插入的，那么索引也将填满整个页大小的15/16，如果插入顺序完全随机，那么索引页基本上填充为1/2至15/16自建。如果填充因子低于1/2,innodb会尝试重建b-tree。
前言
一直以来，对于搜索时模糊匹配的优化一直是个让人头疼的问题，好在强大pgsql提供了优化方案，下面就来简单谈一谈如何通过索引来优化模糊匹配
案例
我们有一张千万级数据的检查报告表，需要通过检查报告来模糊搜索某个条件，我们先创建如下索引：
CREATE INDEX lab_report_report_name_index ON lab_report USING btree (report_name);
然后搜个简单的模糊匹配条件如 LIKE “血常规%”，可以发现查询计划生成如下，索引并没有
