mysql innodb建立普通索引怎么写
先从数据结构的角度来答。
题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。
这就决定了B+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。
从Mysql（Inoodb）的角度来看，B+树是用来充当索引的，一般来说索引非常大，尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上。
那么Mysql如何衡量查询效率呢？磁盘IO次数，B-树（B类树）的特定就是每层节点数目非常多，层数很少，目的就是为了就少磁盘IO次数，当查询数据的时候，最好的情况就是很快找到目标索引，然后读取数据，使用B+树就能很好的完成这个目的，但是B-树的每个节点都有data域（指针），这无疑增大了节点大小，说白了增加了磁盘IO次数（磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的，单个数据变大，每次读出的就少，IO次数增多，一次IO多耗时啊！），而B+树除了叶子节点其它节点并不存储数据，节点小，磁盘IO次数就少。这是优点之一。
另一个优点是什么，B+树所有的Data域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串起来。这样遍历叶子节点就能获得全部数据，这样就能进行区间访问啦。
至于MongoDB为什么使用B-树而不是B+树，可以从它的设计角度来考虑，它并不是传统的关系性数据库，而是以Json格式作为存储的nosql，目的就是高性能，高可用，易扩展。首先它摆脱了关系模型，上面所述的优点2需求就没那么强烈了，其次Mysql由于使用B+树，数据都在叶节点上，每次查询都需要访问到叶节点，而MongoDB使用B-树，所有节点都有Data域，只要找到指定索引就可以进行访问，无疑单次查询平均快于Mysql（但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多）。
总体来说，Mysql选用B+树和MongoDB选用B-树还是以自己的需求来选择的。
数据库怎么建
建立数据库需要先确定需求，然后设计数据库结构，包括表的字段和关系。接着选择合适的数据库管理系统，如MySQL、Oracle或者MongoDB。使用SQL语言创建表和建立索引来优化数据查询和操作。考虑数据安全性和备份策略，设置权限和用户访问控制。最后进行数据导入和测试，确保数据库的稳定性和性能。建立数据库是一个复杂的过程，需要仔细规划和严格执行，以满足业务需求并确保数据的完整性和可靠性。
怎么创建数据存储区
具体可以按照以下步骤进行操作：
1. 确定您要使用的数据存储解决方案。这可能包括数据库、云存储服务或本地文件系统等。
2. 如果您选择使用数据库，首先需要选择适合您需求的数据库类型，例如关系型数据库（如MySQL、Oracle）或非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。
3. 安装和配置所选的数据库软件。根据所选的数据库类型，您可能需要下载并安装相应的软件，并按照它们的文档进行配置。
4. 创建数据库实例。在数据库软件中，通常有一个管理界面或命令行工具，用于创建新的数据库实例。使用该工具创建一个新的数据库实例，并为其指定一个唯一的名称。
5. 创建数据表或集合。在已创建的数据库实例中，您可以创建表（对于关系型数据库）或集合（对于非关系型数据库）。这些表或集合将用来存储您的数据。
6. 定义表结构或集合模式。对于关系型数据库，您需要定义表结构，包括列名、数据类型和约束等信息。对于非关系型数据库，则可以根据需要自由定义模式。
7. 编写代码或使用工具与数据存储区交互。根据您的需求和选择的编程语言，编写代码来连接到数据存储区，并执行读取、写入、更新和删除等操作。您也可以使用数据库管理工具来可视化管理数据存储区。
请注意，以上步骤是一个通用的指南，具体的操作可能因您选择的数据存储解决方案而有所不同。在实际操作中，请参考所选数据库或存储服务的文档和指南，以确保正确创建和配置数据存储区。
到此，以上就是小编对于mongodb 创建索引的问题就介绍到这了，希望介绍的3点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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