传统的做法 , 数据库 的 B Tree 索引 在 磁盘上是 顺序存储 的 , 这是考虑到 磁盘 机械读写 的 特性 . 实际上 , B Tree 是一个 树形结构 , 可以采用 链式 存储 , 就是像 链表 那样 . 而 链式存储 就是 离散存储 . 固态硬盘 是 电子读写 , 所以 随机读写 和 顺序读写 的效率是一样的 . 所以 , 在 固态硬盘 上 , B Tree 索引 可以 采用 链式存储(离散存储) 的 方式 . 我之前说 数据库的瓶颈在于 大数据量频繁 Insert 索引排序 ,…

1.什么是索引? 索引:加速查询的数据结构. 2.索引常见数据结构 顺序查找: 最基本的查询算法-复杂度O(n),大数据量此算法效率糟糕. 二叉树查找:(binary tree search): O(log2n) ,二叉查找树根节点固定,非平衡.树高度深,高度决定io次数,io耗时大. hash索引 无法满足范围查找. 二叉树.红黑树 :导致树高度非常高(平衡二叉树一个节点只能有左子树和右子树),逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远,无法利用局部性,IO次数多查找慢,效率低.todo 逻辑上相…

在Oracle中,索引基本分为以下几种:B*Tree索引,反向索引,降序索引,位图索引,函数索引,interMedia全文索引等,其中最常用的是B*Tree索引和Bitmap索引. (1).与索引相关视图 查询DBA_INDEXES视图可得到表中所有索引的列表:访问USER_IND_COLUMNS视图可得到一个给定表中被索引的特定列. (2).组合索引概念 当某个索引包含有多个已索引的列时,称这个索引为组合(concatented)索引. 注意:只有在使用到索引的前导索引时才可以使用组合索引 (…

在Oracle中,索引基本分为以下几种:B*Tree索引,反向索引,降序索引,位图索引,函数索引,interMedia全文索引等,其中最常用的是B*Tree索引和Bitmap索引.(1).与索引相关视图查询DBA_INDEXES视图可得到表中所有索引的列表:访问USER_IND_COLUMNS视图可得到一个给定表中被索引的特定列.(2).组合索引概念当某个索引包含有多个已索引的列时,称这个索引为组合(concatented)索引.注意:只有在使用到索引的前导索引时才可以使用组合索引(3).B*T…

一.B-Tree索引的底层结构 所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同,如图所示,B-Tree索引的底层数据结构一般是B+树,反应了MyISAM索引是如何工作的.     二.B-Tree索引的使用规则     B-Tree索引适用于全键值.键值范围和键前缀查找,其中键前缀查找只适用于根据最左前缀查找.B-Tree索引支持的查询原则如下所示: 全值匹配:全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配. 匹配最左前缀:前边提到的索引可以用于查找所有姓Allen的人,即只使用索引中的第一列…

数据库的索引非常重要,基本面试数据库的问题都在索引上,所以这里小编整理出来,一方面为了自己复习,一方面也方便大家. 一,索引前传 在了解数据库索引之前,首先有必要了解一下数据库索引的数据结构基础,那么什么样的数据结构可以作为索引呢? B-tree是最常用的用于索引的数据结构.因为它们是时间复杂度低, 查找.删除.插入操作都可以可以在对数时间内完成.另外一个重要原因存储在B-Tree中的数据是有序的.数据库管理系统(RDBMS)通常决定索引应该用哪些数据结构.但是,在某些情况下,你在创建索引时可以…

B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中:否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树的搜索性能逼…

一.B+tree示意图 二.为什么要用索引 1.索引能极大减少存储引擎需要扫描的数据量:因为索引有序所以可以快速查找并且不用全表查找: 2.索引可以把随机IO变为顺序IO:因为B+tree在数据中保存了下个数据的信息: 3.索引在分组.排序等操作时,不使用临时表. 三.sql数据库优化 1.索引列数数据长度能少则少:数据也是分片的,一次可以加载回更多数据,减少磁盘io: 2.索引不是越多越好,越全越好:只要设计索引字段修改.插入就需要调整B+tree,会降低写效率: 3.匹配列前缀可用到索引:如…

原文地址:http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html 数据结构及算法基础 索引的本质 MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是数据结构. 我们知道,数据库查询是数据库的最主要功能之一.我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化.最基本的查询算法当然是顺序查找(linear searc…

B-树 B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路自平衡的搜索树 它类似普通的平衡二叉树,不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点.下图是 B-树的简化图. B-树有如下特点: 所有键值分布在整颗树中: 任何一个关键字出现且只出现在一个结点中: 搜索有可能在非叶子结点结束: 在关键字全集内做一次查找,性能逼近二分查找: B+ 树 B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树, 它与 B- 树的不同之处在于: 所有关键字存储在叶子节点出现,内部节点(非叶子节点并不存…

重新学习Mysql数据库4:Mysql索引实现原理 MySQL索引类型 (https://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6289714.html) 一.简介 MySQL目前主要有以下几种索引类型: 1.普通索引 2.唯一索引 3.主键索引 4.组合索引 5.全文索引 二.语句 CREATE TABLE table_name[col_name data type][unique|fulltext][index|key][index_name](col_name[lengt…

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,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能…

Mysql数据库的数据类型.索引.锁.事务和视图 数据的类型 1)数据类型: 数据长什么样? 数据需要多少空间来存放? 系统内置数据类型和用户定义数据类型 2)MySql 支持多种列类型: 数值类型 日期/时间类型 字符串(字符) 类型 3)选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要,三大原则: 更小的通常更好,尽量使用可正确存储数据的最小数据类型 简单就好,简单数据类型的操作通常需要更少的CPU 周期 尽量避免NULL,包含为NULL的列,对MySQL更难优化 4)整型 tinyint(m) 1…

为什么要使用索引? 最简单的方式实现数据查询:全表扫描,即将整张表的数据全部或者分批次加载进内存,由于存储的最小单位是块或者页,它们是由多行数据组成,然后逐块逐块或者逐页逐页地查找,这样查找的速度非常慢.优点:在数据量小比如只有几十行数据的情况下很快.但数据量大时不适用.更通常情况下,我们应该避免全表扫描,我们可以通过索引来大幅提升查询数据的速度. 什么信息能够成为索引? 能把记录限制在一定查找范围内的字段,比如键,唯一键,主键等 B+ Tree更适合用来做索引原因: 1.B+ 树的磁盘读写代价…

索引的作用是操作数据库时避免全表扫描. 索引的机制 B Tree与B+Tree索引 B(blance) 树可以看作是对2-3查找树的一种扩展,即他允许每个节点有M-1个子节点. 根节点至少有两个子节点 每个节点有M-1个key,并且以升序排列 位于M-1和M key的子节点的值位于M-1 和M key对应的Value之间 其它节点至少有M/2个子节点 下图是一个M=4 阶的B树: 可以看到B树是2-3树的一种扩展,他允许一个节点有多于2个的元素. B树的插入及平衡化操作和2-3树很相似,这里就不…

前一段被问到一个平时没有关注到有关于MYSQL索引相关的问题点,被问到一个表有3000万记录,假如有一列占8位字节的字段,根据这一列建索引的话索引树的高度是多少? 这一问当时就被问蒙了,平时这也只关注MySQL索引一般都是都是用B+Tree来存储维护索引的,还有一些复合索引的最左匹配原则等等,还真没有实际关注过始即然用到索引能提升 查询的效率,那么这个索引树高是多少,给定表和索引字段后怎么计算出索引树的高度?下面将用举例的形式来说明如何计算索引树的高度. 在举例之前,先给出一个千万级记录表的索引…

本文转自互联网 本系列文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star哈 文章首发于我的个人博客: www.how2playlife.com 本文是微信公众号[Java技术江湖]的<重新学习MySQL数据库>其中一篇,本文部分内容来源于网络,为了把本文主题讲得清晰透彻,也整合了很多我认为不错的技术博客内容,引用其中了一些比较好的博客文章,如有…

1.什么是数据库的索引 每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上,例如二分查找要求被检索数据有序,而二叉树查找只能应用于二叉查找树上,但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构(例如,理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织),所以,在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法.这种数据结构,就是索引. 在向数据库中插入新的数据时,同时也需要向数据库索引中插入相应的索引键值 ,则需要向 B+树…

索引基础 索引是数据结构 1.图例 2.B+tree 特征 1.非叶子节点不保存数据,只用来索引,数据都保存在叶子节点 2.查询任何一条数据,查询的索引深度都是一样的 3. B+ 树中各个页之间是通过双向链表连接的,叶子节点中的数据是通过单向链表连接的,所有叶子节点形成有序链表,方便范围查询 4.所有的中间节点元素都同时存在于子节点,在子节点元素中是最大(或最小)元素 5.B+树索引并不能根据键值找到具体的行数据,B+树索引只能找到行数据所在的页,然后通过把页读到内存,再在内存中查找到行数据 3…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_206 举凡后端面试,面试官不言数据库则已,言则必称SQL优化,说起SQL优化,网络上各种"指南"和"圣经"难以枚举,不一而足,仿佛SQL优化已然是妇孺皆知的理论常识,然后根据多数无知(Pluralistic ignorance)理论,人们印象里觉得多数人会怎么想怎么做,但这种印象往往是不准确的.那SQL优化到底应该怎么做?本次让我们褪去SQL华丽的躯壳,以最浅显,最粗俗,最下里巴人的方式讲解一下S…

http://www.blogjava.net/allen-zhe/archive/2010/07/23/326966.html 性能优化之索引篇 近期项目需要, 做了一段时间的SQL Server性能优化,遇到了一些问题,也积累了一些经验,现总结一下,与君共享.SQL Server性能优化涉及到许多方面,如良好的系统和数据库设计,优质的SQL编写,合适的数据表索引设计,甚至各种硬件因素:网络性能.服务器的性能. 操作系统的性能,甚至网卡.交换机等.这篇文章主要讲到如何改善索引,还将有另一篇讨论…

最近没事做了一个数据库project,要求实现一个简单的数据库,能满足几个特定的查询,这里主要介绍一下我们的实现过程,代码放在过ithub,可参看这里.都说python的运行速度很慢,但因为时间比较急,工作量大,我们还是选择了高效实现的python. 一.基本要求 1.设计存储方式 测试的数据量大小为1.5GB,最大的表有6,001,215条记录.最大限度减少I/O次数,减少磁盘占有空间. 2.实现和优化group by,order by 对大表进行group by 聚集.排序,提高查询效率 3…

 -- 查询一个数据库表中的索引及索引列use [RuPengWangDB]GOSELECT  indexname = a.name , tablename = c. name , indexcolumns = d .name , a .indidFROM    sysindexes a JOIN sysindexkeys b ON a .id = b .id  AND a .indid = b.indid        JOIN sysobjects c ON b .id = c .id   …

接着上一篇 MySQL 数据库性能优化之表结构,这是 MySQL数据库性能优化专题 系列的第三篇文章:MySQL 数据库性能优化之索引优化 大家都知道索引对于数据访问的性能有非常关键的作用,都知道索引可以提高数据访问效率. 为什么索引能提高数据访问性能?他会不会有“副作用”?是不是索引创建越多,性能就越好?到底该如何设计索引,才能最大限度的发挥其效能? 这篇文章主要是带着上面这几个问题来做一个简要的分析,同时排除了业务场景所带来的特殊性,请不要纠结业务场景的影响. 索引为什么能提高数据访问性能?…

Oracle数据库之视图与索引 1. 视图简介 视图是基于一个表或多个表或视图的逻辑表,本身不包含数据,通过它可以对表里面的数据进行查询和修改. 视图基于的表称为基表,视图是存储在数据字典里的一条SELECT语句.通过创建视图可以提取数据的逻辑上的集合或组合. 我们可以像使用表一样使用视图,但需要注意的是:查询视图没有什么限制,插入/更新/删除视图的操作会受到一定的限制:所有针对视图的操作都会影响到视图的基表:为了防止用户通过视图间接修改基表的数据,可以将视图创建为只读视图(带上with rea…

1.索引: 索引是一种与表有关的结构,它的作用相当于书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容. 当表中有大量记录时,若要对表进行查询,没有索引的情况是全表搜索:将所有记录一一取出,和查询条件进行一一对比,然后返回满足条件的记录.这样做会消耗大量数据库系统时间,并造成大量磁盘 I/O 操作. 而如果在表中已建立索引,在索引中找到符合查询条件的索引值,通过索引值就可以快速找到表中的数据,可以大大加快查询速度. 对一张表中的某个列建立索引,有以下两种语句格式: ALTER TABLE 表名字…

数据库索引就象书的目录一样,如果在字段上建立了索引,那么以索引列为查询条件时可以加快查询数据的速度.查询数据库,按主键查询是最快的,每个表只能有一个主键列,但是可以有多个普通索引列,主键列要求列的所有内容必须唯一,而普通索引列不要求内容必须唯一.主键就类似我们在学校学习时的学好一样,班级里是唯一的,整个表的每一条记录的主键值在表内都是唯一的,用来唯一标识一条记录 创建表的时候同时为表创建主键索引和普通索引:例子如下 mysql> create table student( id int(4) n…

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {…

索引是帮助mysql获取数据的数据结构.最常见的索引是Btree索引和Hash索引. 不同的引擎对于索引有不同的支持:Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引:而Mermory默认的索引是Hash索引. Hash索引 哈希索引包含以数组形式组织的 Bucket 集合. 哈希函数将索引键映射到哈希索引中对应的 Bucket. 下图展示映射到哈希索引中三个不同 Bucket 的三个索引键. 出于演示目的,哈希函数的名称为 f(x). 用于哈希索引的哈希函数具有以下特征: SQL Serv…

测试于:MySQL 5.5.25 当前测试的版本是Mysql 5.5.25只有BTree和Hash两种索引类型,默认为BTree.Oracle或其他类型数据库中会有Bitmap索引(位图索引),这里作为比较也一起提供. BTree索引 BTree(多路搜索树,并不是二叉的)是一种常见的数据结构.使用BTree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度.按照翻译,B 通常认为是Balance的简称.这个数据结构一般用于数据库的索引,综合效率较高.——百度百科 不适合: 单列索引的…