纯粹自己的理解,哪位大佬看到了还请指正. 首先贴一张<高性能MySQL>中的一段话: 这句话的意思是说,MyISAM使用b+树组织索引.也就是说无论索引压缩与否,组织方式一定是B+树. 下面再贴一张图片: 这句话是说,因为索引块中的索引都被压缩成前面索引的压缩形式了,所以在[某一个节点]中,不能再使用二分查找法查找到对应的索引或者子节点的引用,只能在[这个节点]中逐个遍历. 在找到适合的位置的时候,则通过B+树继续向下寻找,由于B+树的是[ ... )的形式,如下图所示: 所以,子节点中的第一…

myisam使用前缀压缩来减少索引的大小,从而让更多的索引可以放入内存中,默认只压缩字符串,但通过参数配置也可以对整数做压缩,myisam压缩每个索引块的方法是,先完全保存索引块中的第一个值,然后将其他值和第一个值进行比较得到相同前缀的字节数(长度)和剩余的不同后缀部分(即把相同部分去掉),把这部分存储起来即可(相同前缀长度和不同后缀部分字符串).如:索引块中的第一个值是perform,第二个是performance,那么第二个值的前缀压缩后存储的是类似7,ance,这样的形式,myisam对行…

myisam使用前缀压缩来减少索引的大小,从而让更多的索引可以放入内存中,默认只压缩字符串,但通过参数配置也可以对整数做压缩,myisam压缩每个索引块的方法是,先完全保存索引块中的第一个值,然后将其他值和第一个值进行比较得到相同前缀的字节数(长度)和剩余的不同后缀部分(即把相同部分去掉),把这部分存储起来即可(相同前缀长度和不同后缀部分字符串).如:索引块中的第一个值是perform,第二个是performance,那么第二个值的前缀压缩后存储的是类似7,ance,这样的形式,myisam对行…

转自:http://data.qq.com/article?id=817 三.Hermes设计概要 架构描述 系统核心进程均采用分散化设计,根据业务发展需求,可随意扩缩容机器; 周期性数据直接通过tdw处理落地到分布式文件系统; 实时数据加载采用先落地本地磁盘,最终落地到分布式文件系统,最终都由调度进程分发到计算层; 分析引擎设计 基于单个实例数据的分析处理,datasource主要包含两类数据:用户导入的数据(位图文件)以及源数据(索引文件),内核主要根据用户请求逻辑处理索引文件以及位图文件.…

有时需要索引很长的字符列,它会使索引变大而且变慢.一个策略就是模拟哈希索引.但是有时这也不够好,那? 通常可以索引开始的几个字符,而不是全部值,以节约空间并得到好的性能.这使索引需要的空间变小,但是也会降低选择性.索引选择性是不重复的索引值 和表中所有行的比值.高选择性的索引有好处,因为它使mysql在查找匹配的时候可以过波掉更多的行.唯一索引的选择率为1,为最佳值. 如果索引BLOG和TEXT列,或者很长的varchar列,就必须定义前缀索引,因为mysql不允许索引它们的全文化. 可以在同一…

MyISAM Myisam是Mysql的默认存储引擎,当create创建新表时,未指定新表的存储引擎时,默认使用Myisam. 它不支持事务,也不支持外键,尤其是访问速度快,对事务完整性没有要求或者以SELECT.INSERT为主的应用基本都可以使用这个引擎来创建表. myisam只支持表级锁. 支持FULLTEXT类型的索引 DELETE 表时,是一行一行的删除 myisam在磁盘存储上有三个文件,每个文件名以表名开头,扩展名指出文件类型. .frm 用于存储表的定义 .MYD 用于存放数据…

MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址.下图是MyISAM索引的原理图: 这里设表一共有三列,假设我们以Col1为主键,则上图是一个MyISAM表的主索引(Primary key)示意.可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址.在MyISAM中,主索引和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别,只是主索引要求key是唯一的,而辅助索引的key可以重复.如果我们在Col2上建立一个辅助索引,则此索引的结构如下图所示:  …

[20190910]索引分支块中TERM使用什么字符表示.txt --//做索引块转储,一些root,分支节点出现TERM,从来没有关注使用字符表示,简单探究看看. 1.环境:SCOTT@test01p> @ ver1 PORT_STRING                    VERSION        BANNER                                                                               CON_ID---…

MySQL的MyISAM.InnoDB引擎默认均使用B+树索引(查询时都显示为"BTREE"),本文讨论两个问题: 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构? 如何基于索引结构,理解常见的MySQL索引优化思路? 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存. 为什么索引无法全部装入内存?假设使用树结构组织索引,简单估算一下: 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵树最多20…

一. 介绍 二. 索引的原理 三. 索引的数据结构 四. 聚集索引与辅助索引 五. MySQL索引管理 六. 测试索引 七. 正确使用索引 八. 联合索引与覆盖索引 九. 查询优化神器-explain 十. 慢查询优化的基本步骤 十一. 慢日志管理 一 .介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到…