http://www.tamabc.com/article/85038.html 从MySQL Bug#67718浅谈B+树索引的分裂优化   原文链接:http://hedengcheng.com/?p=525 问题背景 今天,看到Twitter的DBA团队发布了其最新的MySQL分支:Changes in Twitter MySQL 5.5.28.t9,此分支最重要的一个改进,就是修复了MySQL 的Bug #67718:InnoDB drastically under-fills page…

原文链接:http://hedengcheng.com/?p=525 问题背景 今天,看到Twitter的DBA团队发布了其最新的MySQL分支:Changes in Twitter MySQL 5.5.28.t9,此分支最重要的一个改进,就是修复了MySQL 的Bug #67718:InnoDB drastically under-fills pages in certain conditions.关于此Bug的详细描述,以及如何重现此问题,可以阅读以上的Bug链接,以下简单描述下此Bug对应…

B树索引与索引优化 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…

原文链接:http://hedengcheng.com/?p=525 问题背景 今天,看到Twitter的DBA团队发布了其最新的MySQL分支:Changes in Twitter MySQL 5.5.28.t9,此分支最重要的一个改进,就是修复了MySQL 的Bug #67718:InnoDB drastically under-fills pages in certain conditions.关于此Bug的详细描述,以及如何重现此问题,可以阅读以上的Bug链接,以下简单描述下此Bug对应…

思考: 我们知道mysql最好的数据存储量级是百万级别,是的往往在百万级别或者几十万级别就会出现慢查询(我对慢查询的定义是大于1秒),几年前我所在的一个做pos机支付的联机交易的核心系统组,当时就做过一次索引优化最终的总的交易时间缩短了300毫秒,约占总耗时的1/3.就在近期我所在的部门的一个非常重要的商品结构组(目标是像淘宝商品看齐的),频频爆出慢查询据说最慢的有5-6秒,总感觉太不应该,虽然最重要的接口都是缓存在redis,但是太多慢查询有可能会拖垮整个数据库,当缓存被穿透了也是要查db的给…

上星期写了一个篇文章,数据库方面的面试技巧,如何从建表方面展示自己能力,承蒙管理员抬举,放入首页,也承蒙各位厚爱,两天内收获了将近770个点击,也一度进入48小时热榜. 为了感谢管理员和大家的支持,再根据我的面试经验原创一篇关于索引方面如何推销自己的文章.这内容也来自我写的书 java web轻量级开发面试教程. 如果我们需要招个Java方面的高级程序员,一方面看年限(本科3年),具体到数据库方面的技能要求,包括如下三个方面: 第一,是否会基本的增删改查,存储过程等技能,是否会用些group b…

索引是一种用于快速查询行的数据结构,就像一本书的目录就是一个索引,如果想在一本书中找到某个主题,一般会先找到对应页码.在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的行. 我们首先了解一下索引的几种类型和索引的结构. 索引类型 B树 大多数存储引擎都支持B树索引.b树通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子也到根的距离相同.B树索引能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据.下图就是一颗简单的B数. B树的查询…

一.各种数据结构介绍 这一小节结合哈希表.完全平衡二叉树.B树以及B+树的优缺点来介绍为什么选择B+树. 假如有这么一张表(表名:sanguo): (1)Hash索引 对name字段建立哈希索引: 根据name字段值进行hash计算,定位到数组的下标,因为字段值所对应的数组下标是哈希算法随机算出来的,所以可能出现哈希冲突.其中每一个节点存储的是name字段值及对应的行数据地址,那么对于这样一个索引结构,现在来执行下面的sql语句:  select * from sanguo where name…

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,本文讲的是B-Tree索引. 什么是索引 索引(Index)是帮助数据库高效获取数据的数据结构.索引是在基于数据库表创建的,它包含一个表中某些列的值以及记录对应的地址,并且把这些值存储在一个数据结构中.最常见的就是使用哈希表.B+树作为索引. 为什么要使用索引 我们知道,数据库查询是数据库最主要的功能之一.而查询速度当然是越快越好.而当数据量越来越大的时候,查询花费的时间会随之增…

简介: B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针,而B树则所有节点都带有 B+树索引可以分为聚集索引和非聚集索引 mysql使用B+树,其中Myisam是非聚集索引,innoDB是聚集索引 聚簇索引索引的叶节点就是数据节点:而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点,只不过有一个指针指向对应的数据块. B树: B+树: B+ 树的特点: (1)所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好是有序的; (2)不可能在非叶子结点命中; (3)非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引)…

表的性能 表的性能取决于创建表之前所应用的数据库特性,数据库->表空间->表,创建数据库时确保为每个用户创建一个默认的永久表空间和临时表空间并使用本地管理,创建表空间设为本地管理并且自动段空间管理 本地管理表空间在每个数据文件中使用一个位图来管理对象扩展和空闲空间 查看数据库相关配置 SELECT * FROM DATABASE_PROPERTIES SELECT * FROM V$PARAMETER 查看表空间相关配置 select* from DBA_TABLESPACES 主要表类型 描…

本文内容主要来源于互联网上主流文章,只是按照个人理解稍作整合,后面附有参考链接. 一.摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 二.常见的查询算法及数据结构 为什么这里要讲查询算…

工欲善其事必先利其器 半藏说道:“若你在路途中遇到上帝,上帝也会被割伤.” 一.mysql 索引分类(默认使用B树结构)在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度.通过善用这些索引,可以令 MySQL的查询和运行更加高效.索引是快速搜索的关键.MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的.下面介绍几种常见的MySQL索引类型. 1.普通型索引 这是最基本的索引类型,而且它没有唯一性之类的限制.普通索引可以通过以下几种方式创建: (1)创建索引,例如CREATE INDEX 索引的…

一.写在前面 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 二.常见的查询算法及数据结构 为什么这里要讲查询算法和数据结构呢?因为之所以要建立索引,其实就是为了构建一种数据结构,可以在上面…

本文内容主要来源于互联网上主流文章,只是按照个人理解稍作整合,后面附有参考链接. 一.摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 二.常见的查询算法及数据结构 为什么这里要讲查询算…

一.索引概述 数据库的索引可以加快查询速度,原因是索引使用特定的数据结构(B-Tree)对特定的列额外组织存放,加快存储引擎(索引是存储引擎实现)查找记录的速度. 如果查询语句使用索引(通常是where条件匹配索引)就会利用树的结构加快查找,索引会按值查找到要查找的行在表中位置,不需回表查询数据的就是聚簇索引(索引和数据存放在一起).通常是需要回表再查数据,需要消耗额外的磁盘IO.所以有些时候(如按顺序读取数据)全表扫描会比使用索引快的原因就在于此. 查询条件只有一个字段时,在该字段建立索引即可…

 一.什么是索引? 索引是对数据库表中的一列或多列值进行排序的一种结构,使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息. 二.索引的作用? 索引相当于图书上的目录,可以根据目录上的页码快速找到所需的内容,提高性能(查询速度) 三.优点: 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中的每一行数据的唯一性. 可以加快数据的检索速度 可以加速表与表之间的连接 在使用分组和排序进行检索的时候,可以减少查询中分组和排序的时间 四.缺点 创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加. 索引需要占用物理空…

本文配合B站学习视频BV1es411u7we使用效果更佳. 1. MySQL版本 主流版本:5.x版 5.0 - 5.1:早期产品的延续,升级维护 5.4 - 5.x:MySQL整合了三方公司的新存储引擎(5.5) 安装:rpm -ivh xxx或tar -zxvf xxx.tar.gz 查看已有的相关文件:rpm -qa | grep xxx 安装过程中出现冲突时需将冲突的软件卸载掉:yum -y remove xxx或rpm -e --nodeps xxx 验证:mysqladmin --v…

一.常见查找算法: 1.顺序查找: 最基础的查找方法,对比每一个元素进行查找.在数据量很大的时候效率相当的慢. 数据结构:有序或者无需的队列 时间复杂度:O(n) 2.二分查找: 二分查找首先要求数组有序 每次查找从中间开始查找,比较查找对象和中间值,如果比中间值小,则去头到中间值的范围继续二分查找.如果比中间值大,则去中间值以后的数组进行二分查找. 如果某一步骤数组为空,则表示没有此对象 数据结构:有序数组 时间复杂度:O(logN) 3.二叉树排序: 二叉排序树的特点是: a.若它的左子树不…

索引模型 哈希表 适用于只有等值查询的场景,Memory引擎默认索引 InnoDB支持自适应哈希索引,不可干预,由引擎自行决定是否创建 有序数组:在等值查询和范围查询场景中的性能都非常优秀,但插入和删除数据需要进行数据移动,成本太高.因此,只适用于静态存储引擎 二叉平衡树:每个节点的左儿子小于父节点,父节点又小于右儿子,时间复杂度是 O(log(N)) 多叉平衡树:索引不止存在内存中,还要写到磁盘上.为了让一个查询尽量少地读磁盘,就必须让查询过程访问尽量少的数据块.因此,要使用"N 叉"…

什么是索引? 所谓的索引,就是帮助 MySQL 高效获取数据的排好序的数据结构.因此,根据索引的定义,构建索引其实就是数据排序的过程. 平时常见的索引数据结构有: 二叉树 红黑树 哈希表 B Tree 谈谈一个潜在的误区 我们首先需要澄清一点:MySQL 跟 B+ 树其实没有直接的关系,真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的「默认存储引擎 InnoDB」.存储引擎的主要作用是负责数据的存储和提取(简单来说就是读写),MySQL 的一个简单架构如下图所示: 我们在创建表时就可以为当前表指定使用…

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…

大家好,我是melo,一名大三后台练习生 专栏回顾 索引的原理&&设计原则 欢迎关注本专栏:MySQL高级篇 本篇速览 在我们上一篇文章中,讲到了索引的原理&&设计原则,知道了索引如何使用. emm?那具体什么场景需要用到索引,我们要怎么分析SQL语句,并对其进行优化呢,这篇将从以下几点带你攻破ta: 详解explain分析SQL 索引失效的几个场景 ...... SQL优化的几个场景 大批量插入 order by group by limit分页 insert操作 嵌套查…

引言 关于数据库索引,google一个oracle index,mysql index总 有大量的结果,其中很多的使用方法推荐,**索引之n条经典建议云云.笔者认为,较之借鉴,在搞清楚了自己的需求的基础上,对备选方案的原理有个尽可能深 入全面的了解会更有利于我们的选择和决策. 因为某种方案或者技术呈现出某种优势(包括可能没有被介绍到的一定存在的限制),不是定义出来的,而是因为其实现机制决定的.就像LinkedList和 ArrayList分别适用于什么应用不是docment里面定义的,是由其本身…

B树 每个节点都存储key和data,所有节点组成这棵树,并且叶子节点指针为null. B+树 只有叶子节点存储data,叶子节点包含了这棵树的所有键值,叶子节点不存储指针. 后来,在B+树上增加了顺序访问指针,也就是每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针,这样一棵树成了数据库系统实现索引的首选数据结构. 原因有很多,最主要的是这棵树矮胖,呵呵.一般来说,索引很大,往往以索引文件的形式存储的磁盘上,索引查找时产生磁盘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…

索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本.MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的.MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化. 一.导致SQL执行慢的原因 1.硬件问题.如网络速度慢,内存不足,I/O吞吐量小,磁盘空间满了等. 2.没有索引或者索引失效.(一般在互联网公司,DBA会在半夜把表锁了,重新建立一遍索引,因为当你删除某个数据的时候,索引…

b-树(m阶): 1.根节点至少有2个子节点; 2.中间节点包含k个子节点和k-1个元素,m/2 <= k <= m; 3.每个节点中的元素从小到大排列,节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域分划: 4.每一个叶子节点都包含k-1个元素,其中 m/2 <= k <= m: 5.所有叶子节点都在同一层. b+树(m阶): 在b-树的基础上添加了新的特性: 1.有k个子树的中间节点包含有k个元素(B树中是k-1个元素),每个元素不保存数据,只存储索引,所有数据都保存在叶子节…

今天查看MySQL慢查询日志,查看一个四表关联的SQL操作,耗时1006s.这次也是基于基于子查询的思路,对上表进行优化.使时间复杂度降到n^2级别.但优化之后时间反而是原来的三倍多. 原SQL语句: explain select distinct b.businessId from gte_order o, gte_jy_contract c, flow_ru_participant tp, flow_ru_business b where b.businessId = o.businessI…

一.索引的利弊   优点: 1.大大加快数据的检索速度: 2.创建唯一性索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性: 3.加速表和表之间的连接: 4.在使用分组和排序子句进行数据检索时,可以显著减少查询中分组和排序的时间. 缺点: 1.索引需要占物理空间: 2.当对表中的数据进行增加.删除和修改的时候,索引也要动态的维护,降低了数据的维护速度: 3.索引过多,生成执行计划的时候,也可能导致优化器需要更多的时间去选择一个合适的索引,消耗更多的CPU时间. 二. 索引的优化方法 : 1  索引缺失---…

查看表相关命令 - 查看表结构   desc 表名- 查看生成表的SQL   show create table 表名- 查看索引   show index from  表名 使用索引和不使用索引 由于索引是专门用于加速搜索而生,所以加上索引之后,查询效率会快到飞起来. # 有索引 mysql> select * from tb1 where name = 'zhangqiye'; +-----+-------------+---------------------+--------------…