转载地址:http://www.jb51.net/article/62533.htm 这篇文章主要介绍了Mysql中的Btree与Hash索引比较,本文起讲解了B-Tree 索引特征.Hash 索引特征等内容,需要的朋友可以参考下 mysql最常用的索引结构是btree(O(log(n))),但是总有一些情况下我们为了更好的性能希望能使用别的类型的索引.hash就是其中一种选择,例如我们在通过用户名检索用户id的时候,他们总是一对一的关系,用到的操作符只是=而已,假如使用hash作为索引数据结构…

B-Tree 索引特征 B-Tree索引可以被用在像=,>,>=,<,<=和BETWEEN这些比较操作符上.而且还可以用于LIKE操作符,只要它的查询条件是一个不以通配符开头的常量.像下面的语句就可以使用索引: SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE 'Patrick%';SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE 'Pat%_ck%'; 下面这两种情况不会使用索引: SELECT * FROM t…

数据库表设计时一对一关系存在的必要性 2017年07月24日 10:01:07 阅读数:694 在表设计过程中,我无意中觉得一对一关系觉得好没道理,直接放到一张表中不就可以了吗?真是说,网上信息什么都有,也可以说与我一样困惑的有好多人.感谢大神在网上的活跃,我知道了一对一关系存在的必要性. 1.首先就是这种关系出现的场景是什么样子,最好可以举个实际中的需求. 这样的场景有很多,比如:就拿最普通的用户信息来说,数据库中有一个表为user,一个表为user_auth.user表主要存放的字段为用户基…

btree索引: 如果没有特别指明类型,多半说的就是btree索引,它使用btree数据结构来存储数据,大多数mysql引擎都支持这种索引,archive引擎是一个例外,5.1之前这个引擎不支持任何索引,5.1开始才支持单列自增的索引.innodb使用b+tree=btree(btree已经不使用了) 存储引擎以不同的方式使用btree索引,性能也各不相同,各有优劣,如:myisam使用前缀压缩技术使得索引更小(但也可能导致连接表查询性能降低),但innodb则按照原数据格式进行存储,再如:my…

建议默认使用BTree索引,如果时间太长,可以尝试HAST索引,但限制如下: 不支持between and 只支持 = IN <> 不支持范围查询如between and和like. 无法排序 因为转成Hash值了,所以排不了序. 复合查询时必全字段 因为是全字段组合后进行的HASH运算,所以只能全字段组合后进行HASH匹配. 无法避免全表扫描 由于多个索引字段存在HASH值相同的可能,需要进行二次对比,这时需要全表扫描,所以最好不要多字段用HASH索引. Hash碰撞时,效率不高 所以数据唯…

看一下mysql官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/create-index.html , 从上面的图中可以得知,mysql 是支持hash索引的,但支持和不支持又和具体的存储引擎有关系.从图中 看到InnoDB是支持Btree索引,这是我们众所周知的.我们具体查一下InnoDB文档那一部分:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-introduction.html . 表中表明,Inno…

explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表.可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句. 使用方法,在select语句前加上explain就可以了: 如: explain select surname,first_name form a,b where a.id=b.id EXPLAIN列的解释: table:显示这一行的数据是关于哪张表的 type:这是重要的列,显示连接使用了何种类型.从最好到最差的连接类型为const.eq_reg.ref.range.in…

测试mysql的like语句是否通过索引时得到结果如下: 图片1: 图片2: 图片3: 通过上述3组图片我想大家很容易愤青我使用的'%8888888%','%8888888'和'8888888%'3中不同的%形式作为查询语句,通过对比很容易得出结论: 在存在%前置的情况下我们的like语句不通过索引,后置的情况下通过索引.…

explain + sql: mysql> explain select * from user; +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+…

大家好,我是程序员啊粥. 今天给大家分享一个我遇到过的比较少见的面试题,那就是 MySQL 中如何计算一个索引的长度. 说实话,我第一次遇到这个问题的时候想当然的以为索引长度就是我们建表时定义的字段长度,如果是联合索引,那就是多个字段长度相加. 事实证明,在我说出上述回答之后,面试官就让我带着简历跑路了. 于是乎,我仔细查阅了相关资料,发现索引长度这个计算方式还是有点意思的,索性给大家分享一下. 首先,我们要知道 MySQL Innodb 引擎对于索引的长度是有限制的,最大为 767 字节. 你…

大家好,我是程序员啊粥,前边给大家分享了 *MySQL InnoDB 索引模型 在 MySQL InnoDB 中,为什么 delete 删除数据之后表数据文件大小没有变 如何计算一个索引的长度 如何查看 SQL 的执行计划 以上几篇都是偏理论知识,从今天开始,我们开始 MySQL 索引实战内容,具体介绍一下 MySQL 索引的用法. 首先介绍一下索引的相关语法: 索引语法 -- 创建索引 CREATE INDEX indexName ON table_name (column_name); AL…

mysql中实现行号需要用到MYSQL的变量,因为MySql木有rownumber. MYSQL中变量定义可以用 set @var=0 或 set @var:=0 可以用=或:=都可以,但是如果变量用在其他语句中,如:select那么必须用:=,因为=会被当作一个比较符号 1 select @rownum:=@rownum+1 as rownum, b.* from (select @rownum:=0) a, b 这个很有用哦,比如要取到排名好多的.…

原文地址:https://blog.csdn.net/allenjay11/article/details/76549503 今天在添加数据的时候,发现当数据类型为 int(11) 时,我当时让用户添加数据时,最大输入的长度为11位,结果,添加数据添加不上,导致出现问题,我又改为最大长度为10位,结果验证9个1的时候是正常的,再次验证9个9的时候又失败了. 经过查询资料,最终找到了关于mysql中的数据类型 int(11)的介绍 在SQL语句中int代表你要创建字段的类型,int代表整型,11代…

众所周知,InnoDB使用的索引结构是B+树,但其实它还支持另一种索引:自适应哈希索引. 哈希表是数组+链表的形式.通过哈希函数计算每个节点数据中键所对应的哈希桶位置,如果出现哈希冲突,就使用拉链法来解决.更多内容可以参考 百度百科-哈希表 从以上可以知道,哈希表查找最优情况下是查找一次.而InnoDB使用的是B+树,最优情况下的查找次数根据层数决定.因此为了提高查询效率,InnoDB便允许使用自适应哈希来提高性能. 可以通过参数 innodb_adaptive_hash_index 来决定是否…

要想分析MySQL查询语句中的相关信息,如是全表查询还是部分查询,就要用到explain. 一.explain 用法:explain +查询语句. id:查询语句的序列号,上面图片中只有一个select 语句,所以只会显示一个序列号.如果有嵌套查询,如下 select_type:表示查询类型,有以下几种 simple: 简单的 select (没有使用 union或子查询) primary: 最外层的 select. union: 第二层,在select 之后使用了 union. depende…

一.ICP优化原理 Index Condition Pushdown (ICP),也称为索引条件下推,体现在执行计划的上是会出现Using index condition(Extra列,当然Extra列的信息太多了,只能做简单分析)ICP原理通俗讲就是,查询过程中,直接在查询引擎层的API获取数据的时候实现"非直接索引"过滤条件的筛选,而不是查询引擎层查询出来之后在Server层筛选.换句话说就是ICP在获取数据的同时实现了where的次选条件中无法直接使用索引的情况下的筛选,避免了没…

今天写了一个sql,其中涉及的表中的数据量都差不多为50w左右,查询发现用了8s.这个只是测试服上数据,放到正式服上,肯定一运行就挂了. SELECT Orders. NO, GuidNo, Orders.CreateTime, sum(OrderItem.Quantity) AS Quantity, Brand. NAME AS BrandName, member.Mobile, Street AS deliveryaddress, Area FROM Orders INNER JOIN Or…

1.唯一约束和唯一索引,都可以实现列数据的唯一,列值可以有null.2.创建唯一约束,会自动创建一个同名的唯一索引,该索引不能单独删除,删除约束会自动删除索引.唯一约束是通过唯一索引来实现数据的唯一.3.创建一个唯一索引,这个索引就是独立,可以单独删除.4.如果一个列上想有约束和索引,且两者可以单独的删除.可以先建唯一索引,再建同名的唯一约束.5.如果表的一个字段,要作为另外一个表的外键,这个字段必须有唯一约束(或是主键),如果只是有唯一索引,就会报错. 约束是业务检查,比方说非空约束,chec…

摘自 "高性能mysql" 对于一些字符串类型较长的字段搜索时, 可以参考如下方法…

今天看了一篇对于like使用对索引的影响的文章,发现自己实践的跟文章得出结论不大一样.所以还是建议自己再看别人文章的时候自己亲自动手实践一下.以免学到不全面的知识. 列子: 先建立一张表: -- 创建表 CREATE TABLE test( id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, uname VARCHAR(255), PRIMARY KEY(id) ); 再在uname字段上创建索引: -- 添加索引 ALTER TABLE test ADD INDEX una…

修改后 详细见楼下链接 http://ustb80.blog.51cto.com/6139482/1287847…

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以…

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以…

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以…

所有MySQL列类型可以被索引.根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度.所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节.大多数存储引擎有更高的限制. 索引的存储类型目前只有两种(btree和hash),具体和存储引擎模式相关:MyISAM btreeInnoDB btreeMEMORY/Heap hash,btree 默认情况MEMORY/Heap存储引擎使用hash索引 MySQL的btree索引和hash索引的区别hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引…

上篇文章中说道,Mysql中的Btree索引和Hash索引的区别,没做展开描述,今天有空,上Mysql官方文档找到了相关答案,看完之后,针对两者的区别做如下总结: 引用维基百科上的描述,来解释一下这两种数据结构,这些知识在<数据结构与算法>这门课程中也有讲述: 在计算机科学中,B树(英语:B-tree)是一种自平衡的树,能够保持数据有序.这种数据结构能够让查找数据.顺序访问.插入数据及删除的动作,都在对数时间内完成.B树,概括来说是一个一般化的二叉查找树(binary search tree)…

原文链接: http://www.91w.net/database/330.html 1. Hash索引: Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash…

创建索引 MySQL创建索引的语法如下: ? 1 2 3 CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [USING index_type] ON table_name (index_col_name,...) 其中对应的语法变量信息如下: [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL]中括号中的这三个关键字表示创建的索引类型,它们分别表示唯一索引.全文索引.空间索引三种不同的索引类型.如果我们不指定任何关键字,则默认为普通索引.inde…

对于 B-tree 和 hash 数据结构的理解能够有助于预测不同存储引擎下使用不同索引的查询性能的差异,尤其是那些允许你选择 B-tree 或者 hash 索引的内存存储引擎. B-Tree 索引的特点 B-tree 索引可以用于使用 =, >, >=, <, <= 或者 BETWEEN 运算符的列比较.如果 LIKE 的参数是一个没有以通配符起始的常量字符串的话也可以使用这种索引.比如,以下 SELECT 语句就使用索引: SELECT * FROM tbl_name WHER…

Hash索引 Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引.      可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了…