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…

数据库课索引部分的学习笔记. 教材: Database System: The Complete Book, Chapter 15 Database System Implementation, Chapter 3 为了便于解释原理,定义student类型: typedef struct student { unsigned int id; string name; double height; } student; 1. 传统索引 传统索引结构中存放“键值-位置”对.假设有一堆student类…

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…

1,索引谁实现的: 索引是搜索引擎去实现的,在建立表的时候都会指定,搜索引擎是一种插拔式的,根据自己的选择去决定使用哪一个. 2,索引的定义: 索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散存储的(不连续的)数据结构,硬盘级的. 索引意义:索引能极大的减少存储引擎需要扫描的数据量,索引可以把随机IO变成顺序IO.索引可以帮助我们在进行分组.排序等操作时,避免使用临时表.正确的创建合适的索引是提升数据库查询性能的基础. 3,为什么选择B+Tree: B+树索引是B+树在数据库中的一种实现,是最常…

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 ,…

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…

数据库原理之-索引 背景介绍: 用数据库的时候经常有几个疑问: 1:为啥通过加索引就能提升数据的查询料率? 2:为啥加多了索引会导致增删改的效率变低? 3:为啥有的人能用好有的人用不好? 这些问题我们可能不一定能说出答案.知道这些问题的答案有什么好处呢?如果开发的应用使用的数据库表中只有1万条数据,那么了解与不了解真的没有差别, 然而, 如果开发的应用有几百上千万甚至亿级别的数据,那么不深入了解索引的原理, 写出来程序就根本跑不动,就好比如果给货车装个轿车的引擎,这货车还能拉的动货吗? 这其中很…

先说Hash索引 在理想的情况下,key非常分散,不存在Hash碰撞的话,采用Hash索引可以唯一得确定一个key的位置,并且这个位置上就只有一个key,所以查找时间复杂度是O(1),非常快,这是Hash索引的最主要优势.但是呢,Hash索引不是没有缺点,不存在Hash碰撞这是理想情况,通常情况下,同一个Hash值都不只有一个key,也就是说你根据一个key找到了他的hash值位置之后,但是这个位置还有别的key,所以你还得从这个位置找到真正的key,至于怎么找,这个和具体的hash碰撞处理方式…

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…

什么是索引? 索引是一种数据结构,具体表现在查找算法上. 索引目的 提高查询效率 [类比字典和借书] 如果要查"mysql"这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql.如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的. 去图书馆借书也是一样,如果你要借某一本书,一定是先找到对应的分类科目,再找到对应的编号,这是生活中活生生的例子,通用索引,可以加快查询速度,快速定位. 数据结构--树 树 二叉树 每个节点最多含有两个子树的树称为二叉树.…

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…

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…

Mysql B-Tree和B+树索引 Mysql加快数据查找使用B-Tree数据结构存储索引数据,InnoDB存储引擎实际使用B+Tree.下面首先介绍下B-Tree和B+Tree的区别: 一.B树和B+树索引(手绘图简要说明) 1.B-Tree索引: 2.B+Tree索引: 3.B-Tree 和B+Tree索引查找原理: 非叶子节点存储索引关键字,叶子节点指针指向的是被索引的数据.节点槽中存放了指向子节点的指针(可以理解为两个关键字之间),存储引擎根据这些指针向下层查找.通过比较节点页的值和要…

哈希文件也称为散列文件,是利用哈希存储方式组织的文件,亦称为直接存取文件.它类似于哈希表,即根据文件中关键字的特点,设计一个哈希函数和处理冲突的方法,将记录哈希到存储设备上. 在哈希文件中,是使用一个函数(算法)来完成一种将关键字映射到存储器地址的映射,根据用户给出的关键字,经函数计算得到目标地址,再进行目标的检索. 转自:http://imysql.com/2016/01/06/mysql-faq-different-between-btree-and-hash-index.shtml B+树…

Mysql索引概念:说说Mysql索引,看到一个很少比如:索引就好比一本书的目录,它会让你更快的找到内容,显然目录(索引)并不是越多越好,假如这本书1000页,有500也是目录,它当然效率低,目录是要占纸张的,而索引是要占磁盘空间的.Mysql索引主要有两种结构:B+树和hash. hash:hsah索引在mysql比较少用,他以把数据的索引以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快.当时因为是hash结构,每个键只对应一个值,而且是散列的方式分布.所以他并不支持范围查找和排…

参考了多篇文章,分别记录,如下. 下面是第一篇的总结 http://www.jb51.net/article/76007.htm: 在MySQL中,InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table),而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table). 聚集索引是一种索引组织形式,索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序: 而非聚集索引则就是普通索引了,仅仅只是对数据列创建相应的索引,不影响整个表的物理存储顺序.…

--索引优化,可以说是数据库相关优化.理解尤其是查询优化中最常用的优化手段之一.所以,只有深入索引的实现原理.存储方式.不同索引间区别,才能设计或使用最优的索引,最大幅度的提升查询效率! 一.BTree索引 1.概述 Mysql数据库中使用最频繁的索引类型,基本所有存储引擎都支持BTree索引.正是其优异的检索表现,才使其有这样的地位. 2.存储结构 正如其名,这类索引的物理文件大多就是以BTree结构来存储的,但会有不同的存储引擎在使用BTree索引时,对存储结构稍作修改,比如MyISAM存储…

一.Mysql索引主要有两种结构:B+Tree索引和Hash索引 Hash索引 mysql中,只有Memory(Memory表只存在内存中,断电会消失,适用于临时表)存储引擎显示支持Hash索引,是Memory表的默认索引类型,尽管Memory表也可以使用B+Tree索引.Hash索引把数据以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快.但是因为hash结构,每个键只对应一个值,而且是散列的方式分布.所以它并不支持范围查找和排序等功能. B+Tree索引 B+Tree是mysql…

高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引,这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关,下面通过例子说明最左前缀原理. 一.最左前缀索引 这里先说一下联合索引的概念.MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列,这种索引叫做复合(联合)索引,一般的,一个联合索引是一个有序元组<a1, a2, …, an>,其中各个元素均为数据表的一列,实际上要严格定义索引需要用到关系代数,但是这里我不想讨论太多关系代数的话题,因为那样会显得很枯燥,所以这里就不再做严格定义.另外,单列索引可以看成联…

没有索引时mysql是如何查询到数据的 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索…

——索引优化,可以说是数据库相关优化.理解尤其是查询优化中最常用的优化手段之一.所以,只有深入索引的实现原理.存储方式.不同索引间区别,才能设计或使用最优的索引,最大幅度的提升查询效率! 一.BTree索引 1.概述 Mysql数据库中使用最频繁的索引类型,基本所有存储引擎都支持BTree索引.正是其优异的检索表现,才使其有这样的地位. 2.存储结构 正如其名,这类索引的物理文件大多就是以BTree结构来存储的,但会有不同的存储引擎在使用BTree索引时,对存储结构稍作修改,比如MyISAM存储…

一.MySQL中常见索引类型 普通索引:仅加速查询 主键索引:加速查询.列值唯一.表中只有一个(不可有null) 唯一索引:加速查询.列值唯一(可以有null) 组合索引:多列值组成一个索引,专门用于组合搜索,其效率大于索引合并 索引合并:使用多个单列索引组合搜索. 覆盖索引:select的数据列只用从索引中就能够取得,不必读取数据行:换句话说,查询列要被所建的索引覆盖. 普通索引 -- 创建表同时添加name字段为普通索引 create table tb( id int not null au…

今天我们来探讨一下数据库中一个很重要的概念:索引. 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,即索引是一种数据结构. 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 search),这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的,好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法,例如二分查找(binary searc…

文章目录 摘要 索引 索引概述 索引优势劣势 索引结构 BTREE 结构 B+TREE 结构 页 索引分类 索引语法 索引设计原则 聚触索引 & 非聚触索引 你的鼓励也是我创作的动力 Posted by 微博@Yangsc_o 原创文章,版权声明:自由转载-非商用-非衍生-保持署名 | Creative Commons BY-NC-ND 3.0 摘要 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中MyISAM和InnoDB数据存储引擎中索…

Mysql高级操作 索引概述: 索引是高效获取数据的数据结构 索引结构: B+Tree() Hash(不支持范围查询,精准匹配效率极高) 树的区别: 二叉树:可能产生不平衡,顺序数据可能会出现链表结构 平衡二叉树:插入需要自旋,性能根据层级而定,性能不稳定 b+tree: 主键聚簇叶子节点存放数据,非叶子节点存放索引, 二级索引非叶子节点存放索引,叶子节点存放主键 索引优缺点: 优点: 大大加快查询速度 使用分组和排序时候可以显著减少分组和排序时间 唯一索引可以保证字段唯一 可以加速表与表之间的…

SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上) 上篇主要说聚集索引 下篇的地址:SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(下) 由于本人还是SQLSERVER菜鸟一枚,加上一些实验的逻辑严谨性, 单写<SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上)>就用了12个小时,两篇文章加起来最起码写了20个小时, 本人非常非常用心的努力完成这两篇文章,希望各位看官给点意见o(∩_∩)o 为了搞清楚索引内部工作原理和结构,真是千头万绪,这篇文章只是作为参考,里面的观点不一定正确 有…

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). 位图索引 1.1 位图索引概述 位图索引通过位图向量,表示索引键值在表中的分布. 适用于没有大量更新操作的对象,如:OLAP数据库. 对于存在大量更新操作的索引列,不适用位图索引.因此…

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). 函数索引 1.1 概述 在实际应用中,当条件列使用函数运算进行数据匹配时,即使该列建立了索引,索引也不会被使用. 如下示例,其中在owner列上建立一个普通b-tree索引,观察两种查…

Mysql索引实现: B-tree,B是balance,一般用于数据库的索引.使用B-tree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.而B+tree是B-tree的一个变种,MySQL就普遍使用B+tree实现其索引结构. 一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上.这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取,I/O存取的消耗要高几个数量级,所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘…