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…

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…

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…

MySQL InnoDB表和索引之聚簇索引与第二索引 By:授客QQ:1033553122 每个InnoDB表都有一个称之为聚簇索引(clustered index)的特殊索引,存储记录行数据.通常,聚簇索引和主索引是近义的. l   当在表上定义一个主键时, InnoDB把它当聚簇索引用.为每个表都定义一个主键,如果没有逻辑上唯一且NOT-NULL的列,则添加一个自动增长(auto-increment)的列 l   如果没为表定义主键,mysql定位所有索引列都为NOT NULL的第一个唯一索…

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 ,…

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…

1.什么是索引? 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…

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.…

MySQL索引的索引长度问题   MySQL的每个单表中所创建的索引长度是有限制的,且对不同存储引擎下的表有不同的限制. 在MyISAM表中,创建组合索引时,创建的索引长度不能超过1000,注意这里索引的长度的计算是根据表字段设定的长度来标量的,例如:create table test(id int,name1 varchar(300),name2 varchar(300),name3 varchar(500))charset=latin1 engine=myisam;create index…

浅析InnoDB引擎的索引和索引原理 什么是InnoDB的索引 InnoDB的索引就是一颗B+树.页是InnoDB引擎在内存和磁盘之间交换数据的基本单位,页的大小一般是16KB,页的大小可以在启动MySQL服务的时候通过更改innodb_page_size参数来设置.而InnoDB索引的节点就是页. B+树的叶节点上的页是数据页,用于存放用户存入数据库中的一条一条的记录,而非叶子节点上的页是索引页,存放索引记录.一个节点存一个页,所以又有"索引就是数据,数据就是索引"之说.B+树同一层…

普通二叉搜索树当索引的劣势: (1)每个节点占用的空间太少,不能很好的利用磁盘的预读性 (2)数据不规律的话,很可能形成链表 (3)频繁IO b树当索引机制相比于二叉树的优势和劣势: (1)每个节点有关键字.数据区.子节点指针 (2)每个节点存储的数据多,可以充分的利用预读性(mysql一个磁盘页默认是16KB) b+树相比于b树的优势: (1)因为每个节点不存数据区(内存地址)了,所有每个节点的度可以更多,这样树的高度可以变矮很多,更利于查找 (2)数据区都在叶子节点存着,一条链表,在排序时更…

在Oracle 和SQL Server等数据库中只有一种存储引擎,所有数据存储管理机制都是一样的.而MySql数据库提供了多种存储引擎.用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎,用户也可以根据自己的需要编写自己的存储引擎. 1.MySQL主要存储引擎的区别 MySQL默认的存储引擎是MyISAM,其他常用的就是InnoDB,另外还有MERGE.MEMORY(HEAP)等. (1)主要的几个存储引擎 MyISAM管理非事务表,提供高速存储和检索,以及全文搜索能力.MyISAM是Mysql的…

1.引言         InnoDB 存储引擎支持以下几种觉的索引:             1.1    B+ 树索引 (平衡树索引)             1.2    全文索引             1.3    哈希索引             InnoDB 存储引擎支持的哈希索引是自适应的, InnoDB 存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引,也就是说无法人为在表中生成哈希索引.             B+ 树索引就是传统意义上的索引,目前关系型数据库中查找最为常用和…

好久不碰数据库底层细节的东西,前几天,一个小家伙跑来找我,非要说复合b*tree index branch block中只包含先导列键值信息,并不包含非先导列键值信息,而且还dump了branch block,用以证明他的说法,从常理和SQL的语句执行信息就可以知道,他的说法是有问题的,但如何证明这一点呢?为了证明这点,也麻烦一次,玩玩多年不碰的dump.下面是他证明自己观点的两个dump结果(一个为单键索引,另一个是复合索引): 下面是本人的测试过程和结果: create table t1(c…

一.InnoDB索引 InnoDB支持以下几种索引: B+树索引 全文索引 哈希索引 本文将着重介绍B+树索引.其他两个全文索引和哈希索引只是做简单介绍一笔带过. 哈希索引是自适应的,也就是说这个不能人为干预在一张表生成哈希索引,InnoDB会根据这张表的使用情况来自动生成. 全文索引是将存在数据库的整本书的任意内容信息查找出来的技术,InnoDB从1.2.x版本支持.每张表只能有一个全文检索的索引. B+树索引是传统意义上的索引,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…

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…

先做好准备,创建InnoDB引擎数据表,并添加了相应的索引 DROP TABLE IF EXISTS `innodb_lock`; CREATE TABLE `innodb_lock` ( `a` ) NOT NULL, `b` varchar() NOT NULL DEFAULT '', KEY `index_a` (`a`), KEY `index_b` (`b`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; -- -------------------…

索引分类: 1.聚集索引:索引顺序与物理顺序一致. MySql 的 InnoDB 中,主键索引就是聚集索引.好处是,进行搜索的时候,因为索引和物理顺序一致,所以找数据的时候更快. 2.非聚集索引:索引顺序与物理顺序不一致. 非主键索引. 在非主键索引中,又有组合索引(最左索引:也就是查询的时候如果where条件里面没有最左边的一到多列,索引就不会起作用). 区别: 由于聚集索引的有序性,因此十分适合范围查找.当找到相应的范围区间,就直接获取数据.(类比为数组) 由于非聚集索引的索引顺序月物理存储…

B+树索引:使用B+树索引查找数据时,并不能找到一个给定键值的具体行,只是找到被查找数据行所在的页,然后数据库通过把页读取到内存,再在内存中进行查找,最后得到要查找的数据. 聚集索引:按照表中主键构造一棵B+树,同时叶节点中存放的即为整张表的行记录数据,存储在物理上不是连续的,是逻辑连续的. 非聚集索引:叶子节点不包括全部数据,叶子节点除了包含键值以外,还包含一个书签(bookmark),该书签用来告诉innodb引擎哪里可以找到与索引相对应的行数据,该书签也就是聚集索引键(主键). 联合索引:…

链表=>二叉树=>平衡二叉树=>红黑树=>B-Tree=>B+Tree 1.链表 链表结构是由许多节点构成的,每个节点都包含两部分: 数据部分:保存该节点的实际数据. 地址部分:保存的是下一个节点的地址. 链表的特点: 结点在存储器中的位置是任意的,即逻辑上相邻的数 据元素在物理上不一定相邻 访问时只能通过头指针进入链表,并通过每个结点的 指针域向后扫描其余结点,所以寻找第一个结点和最后一 个结点所花费的时间不等 链表的优点: 数据元素的个数可以自由扩充 .插入.删除等操作不…

上面我们通过推断得出B+树的高度通常是1-3,下面我们从另外一个侧面证明这个结论.在InnoDB的表空间文件中,约定page number为3的代表主键索引的根页,而在根页偏移量为64的地方存放了该B+树的page level.如果page level为1,树高为2,page level为2,则树高为3.即B+树的高度=page level+1:下面我们将从实际环境中尝试找到这个page level. 在实际操作之前,你可以通过InnoDB元数据表确认主键索引根页的page number为3,你…

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: 图8 这里设表一共有三列,假设我们以Col1为主键,则图8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…

1.MyISAM 使用B+Tree 作为索引结构,叶子节点的data存放指针,也就是记录的地址.对于主键索引和辅助索引都是一样的.2.InnoDB 也使用B+Tree作为索引结构,也别需要注意的是,对于主键索引,InnoDB 使用聚集索引,InnoDB的数据文件本身就是就是索引文件.而MyISAM,主键索引和数据文件是分离的.3.InnoDB数据文件,要按主键聚集索引,这就要求InnoDB的表必须要有主键(MyISAM可以没有).如果没有显式指定主键,InnoDB会自动选择一个可以唯一标识记录的…

部分内容转自:http://www.2cto.com/database/201211/172380.html 比较好的文章:http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html MyISAM 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…

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.…

1.MyISAM 使用B+Tree 作为索引结构,叶子节点的data存放指针,也就是记录的地址.对于主键索引和辅助索引都是一样的.2.InnoDB 也使用B+Tree作为索引结构,也别需要注意的是,对于主键索引,InnoDB 使用聚集索引,InnoDB的数据文件本身就是就是索引文件.而MyISAM,主键索引和数据文件是分离的.3. InnoDB数据文件,要按主键聚集索引,这就要求InnoDB的表必须要有主键(MyISAM可以没有).如果没有显式指定主键,InnoDB会自动选 择一个可以唯一标识记…

首先来讲MyISAM: 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…

在 MySQL 中,主要有四种类型的索引,分别为: B-Tree 索引, Hash 索引, Fulltext 索引和 R-Tree 索引.我们主要分析B-Tree 索引. B-Tree 索引是 MySQL 数据库中使用最为频繁的索引类型,除了 Archive 存储引擎之外的其他所有的存储引擎都支持 B-Tree 索引.Archive 引擎直到 MySQL 5.1 才支持索引,而且只支持索引单个 AUTO_INCREMENT 列. 不仅仅在 MySQL 中是如此,实际上在其他的很多数据库管理系统中…

看了很多关于索引的博客,讲的大同小异.但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引....或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问! 索引是什么? 索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构. 索引能干什么? 提高数据查询的效率. 索引:排好序的快速查找数据结构!索引会影响where后面的查找,和order by 后面的排序. 一.索引的分类 1️⃣从存储结构上来划分:BTree索引(B-Tree…