作者:IT王小二 博客:https://itwxe.com MySQL 索引相关的数据结构有两种,一种是 B+tree,一种是 Hash,那么为什么在 99.99% 的情况下都使用的是 B+tree索引呢? 索引的底层数据结构是怎样的呢? 接下来就听小二娓娓道来. 一.索引是什么 MySQL 官方对索引的定义:索引是帮助 MySQL 高效获取数据的排好序的数据结构.所以,可以得出:索引是数据结构! 当然啦,上面两句话可能看起来很抽象,那么生活中有哪些索引的例子呢. 小二以上图<书籍>这本为例,…

索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构 索引数据结构对比 二叉树 左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据. 如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址. 如果col1是索引,查找索引为6的行元素,那么需要查找六次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址,即得到了该索引为6的行元素.因此二叉树不适合存储单边增长的序列字段,近乎全表扫描获取数据. 红黑树 本质二叉树,属于二叉平衡树,jdk1.8 hashma…

MySQL 的常用引擎 1. InnoDB InnoDB 的存储文件有两个,后缀名分别是 .frm 和 .idb,其中 .frm 是表的定义文件,而 idb 是数据文件. InnoDB 中存在表锁和行锁,不过行锁是在命中索引的情况下才会起作用. InnoDB 支持事务,且支持四种隔离级别(读未提交.读已提交.可重复读.串行化),默认的为可重复读:而在 Oracle 数据库中,只支持串行化级别和读已提交这两种级别,其中默认的为读已提交级别. 2. Myisam Myisam 的存储文件有三个,后缀…

https://mp.weixin.qq.com/s/qHJiTjpvDikFcdl9SRL97Q…

Java进阶(二十五)Java连接mysql数据库(底层实现) 前言 很长时间没有系统的使用java做项目了.现在需要使用java完成一个实验,其中涉及到java连接数据库.让自己来写,记忆中已无从搜索.特将之前使用的方法做一简单的总结.也能够在底层理解一下连接数据库的具体步骤. 实现 首先需要导入相关的jar包,我使用的为:mysql-connector-java-5.1.7-bin.jar. 下面来看一下我所使用的数据库连接方法类: MysqlUtil.java package cn.edu…

第一部分 入门篇 本篇首先介绍MySQL的应用领域.基础架构和版本,然后介绍MySQL的基础知识,如查询的执行过程.权限机制.连接.存储引擎,最后阐述一些基础概念. 第1章 理解MySQL 本章将介绍MySQL的一些常识,以及目前MySQL的发展现状.然后简要说明MySQL的基础架构.存储引擎.运行机制,以及工作中应该如何使用MySQL,为后面章节的学习做个铺垫.1.1 MySQL介绍 1.1.1 应用领域和适用场景 MySQL是目前世界上最流行的开源关系数据库.在国内,MySQL大量应用于互联…

转自:理解MySQL——索引与优化 写在前面: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-Tr…

深入理解MySQL开发性能优化.pptx,依旧上传baidu pan http://pan.baidu.com/s/1jIwGslS,视频暂未出,培训完成后会更新.…

    深入理解mysql之BDB系列(1) ---BDB相关基础知识 作者:杨万富   一:BDB体系结构 1.1.BDB体系结构 BDB总体的体系结构如图1.1所看到的,包括五个子系统(见图1.1中相关数).1)数据存取子系统,2)事务子系统,3)锁子系统,4)内存池管理子系统,5)日志子系统. 在一个应用程序中,并不一定须要全然具备这5大子系统. 假设程序仅仅使用了数据存取子系统,它的体系结构如图1.2.在图1.2中,我们仅仅使了两个子系统:数据存取以及内存池子系统.(备注:另外三个子系统…

本篇深入了解查询优化和服务器的内部机制,了解MySql如何执行特定查询,从中也可以知道如何更改查询执行计划,当我们深入理解MySql如何真正地执行查询,明白高效和低效的真正含义,在实际应用中就能扬长避短. 声明:本人使用的数据库版本为MySql 5.1 一.基本原则:优化数据访问 查询性能低下的最基本原因就是访问了太多数据,一些查询要不可避免地筛选大量的数据,大部分性能欠佳的查询都可以用减少数据访问的方式进行优化. 1.首先分析应用程序是否正在获取超过需要的数据,这通常表现在获取了过多的行或列.…

Mysql加锁过程详解(1)-基本知识 Mysql加锁过程详解(2)-关于mysql 幻读理解 Mysql加锁过程详解(3)-关于mysql 幻读理解 Mysql加锁过程详解(4)-select for update/lock in share mode 对事务并发性影响 Mysql加锁过程详解(5)-innodb 多版本并发控制原理详解 Mysql加锁过程详解(6)-数据库隔离级别(1) Mysql加锁过程详解(6)-数据库隔离级别(2)-通过例子理解事务的4种隔离级别 Mysql加锁过程详解…

本文首发于vivo互联网技术微信公众号 mp.weixin.qq.com/s/JFSDqI5ya… 作者:张硕 本文对 MySQL 数据库中有关锁.事务及并发控制的知识及其原理做了系统化的介绍和总结,希望帮助读者能更加深刻地理解 MySQL 中的锁和事务,从而在业务系统开发过程中可以更好地优化与数据库的交互. 目录 MySQL 服务器逻辑架构 MySQL 锁 事务 隔离级别 并发控制 与 MVCC MySQL 死锁问题 1.MySQL 服务器逻辑架构 (图片来源MySQL官网) 每个连接都会在…

便于理解mysql内幕的各种逻辑图组 http://blog.sina.com.cn/s/blog_445e807b0101ggtl.html 以下是个人一直以来从网络等各种途径收集到的一些对理解mysql有重要意义的图,现共享给大家,共同学习,希望能够为您更好的理解mysql的各种内幕有所帮助,废话不多说,直接上图: 1,顶顶有名的官方mysql架构图,理解mysql整体机构必不可少 2,更直观性mysql整体逻辑机构图: f3,innodb引擎架构图,对理解innodb内部结构大有裨益 f…

本文主要是针对MySQL/InnoDB的并发控制和加锁技术做一个比较深入的剖析,并且对其中涉及到的重要的概念,如多版本并发控制(MVCC),脏读(dirty read),幻读(phantom read),四种隔离级别(isolation level)等作详细的阐述,并且基于一个简单的例子,对MySQL的加锁进行了一个详细的分析.本文的总结参考了何登成前辈的博客,并且在前辈总结的基础上,进行了一些基础性的说明,希望对刚入门的同学产生些许帮助,如有错误,请不吝赐教.按照我的写作习惯,还是通过几个关键…

本篇深入了解查询优化和服务器的内部机制,了解MySql如何执行特定查询,从中也可以知道如何更改查询执行计划,当我们深入理解MySql如何真正地执行查询,明白高效和低效的真正含义,在实际应用中就能扬长避短. 声明:本人使用的数据库版本为MySql 5.1 一.基本原则:优化数据访问 查询性能低下的最基本原因就是访问了太多数据,一些查询要不可避免地筛选大量的数据,大部分性能欠佳的查询都可以用减少数据访问的方式进行优化. 1.首先分析应用程序是否正在获取超过需要的数据,这通常表现在获取了过多的行或列.…

轻松理解MYSQL MVCC 实现机制 转载https://blog.csdn.net/whoamiyang/article/details/51901888 1. MVCC简介 1.1 什么是MVCC MVCC是一种多版本并发控制机制. 1.2 MVCC是为了解决什么问题? 大多数的MYSQL事务型存储引擎,如,InnoDB,Falcon以及PBXT都不使用一种简单的行锁机制.事实上,他们都和MVCC–多版本并发控制来一起使用. 大家都应该知道,锁机制可以控制并发操作,但是其系统开销较大,而M…

深入理解mysql索引 1 深入理解索引 1.1 索引基础理论知识: 1.2 B+树索引 1.3 哈希索引 1.4 理解B+树.哈希索引结构及区别: 1.5 理解常见索引的基本概念:主键索引.唯一索引.普通索引.联合索引等之间的区别:1.6 理解MyISAM和InnoDB的索引结构区别:1.7 理解如何通过索引提高SQL效率: binary search,二分查找法,也叫折半查找法(折半搜索.二分查找算法.二分搜索),是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法这种搜索算法每一次比较都使搜索范围…

深入理解 MySQL ——锁.事务与并发控制 https://segmentfault.com/a/1190000018658828 太长了 没看完.. 数据库 并发  mysql 639 次阅读  ·  读完需要 46 分钟 21 本文首发于 vivo 互联网技术微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/JF...作者:张硕 本文对 MySQL 数据库中有关锁.事务及并发控制的知识及其原理做了系统化的介绍和总结,希望帮助读者能更加深刻地理解 MySQL 中的锁和事务,从…

深入理解 MySQL—锁.事务与并发控制 http://www.itpub.net/2019/04/28/1723/ 跟oracle也类似 其实所有的数据库都有相同的机制.. 学习了机制才能够更好的工作,. 数据和云 2019-04-28 10:45:07 本文共11796个字,预计阅读需要30分钟. 本文对 MySQL 数据库中有关锁.事务及并发控制的知识及其原理做了系统化的介绍和总结,希望帮助读者能更加深刻地理解 MySQL 中的锁和事务,从而在业务系统开发过程中可以更好地优化与数据库的交互…

使用golang理解mysql的两阶段提交 文章源于一个问题:如果我们现在有两个mysql实例,在我们要尽量简单地完成分布式事务,怎么处理? 场景重现 比如我们现在有两个数据库,mysql3306和mysql3307.这里我们使用docker来创建这两个实例: # mysql3306创建命令 docker run -d -p 3306:3306 -v /Users/yjf/Documents/workspace/mysql-docker/my3306.cnf:/etc/mysql/mysql.c…

HashMap结构 HashMap的底层是数组+链表,百度百科找了张图: 先写个链表节点的类 package com.xzlf.collection2; public class Node { int hash; Object key; Object value; Node next; } 自定义一个HashMap,实现了put方法增加键值对,并解决了键重复的时候覆盖相应的节点 package com.xzlf.collection2; /** * 自定义一个hashMap * 实现了put方法…

从原理上理解MySQL的优化建议 预备知识 B+树索引 mysql的默认存储引擎InnoDB使用B+树来存储数据的,所以在分析优化建议之前,了解一下B+树索引的基本原理. 上图是一个B+树索引示意图,每个节点表示一个磁盘块,也可以理解为数据库中的页. 分析下B+树索引的查找过程,如果我要查询主键为35的数据,索引会怎么走? 首先会判断35小于根节点37,继续查询左子树 判断35大于22和33,那么进入右子树,找到了叶子节点33 继续遍历找到35 最后取出其data即可 在索引的情况下,查询35只…

按锁思想分类 悲观锁 优点:适合在写多读少的并发环境中使用,虽然无法维持非常高的性能,但是在乐观锁无法提更好的性能前提下,可以做到数据的安全性 缺点:加锁会增加系统开销,虽然能保证数据的安全,但数据处理吞吐量低,不适合在读书写少的场合下使用 乐观锁 优点:在读多写少的并发场景下,可以避免数据库加锁的开销,提高DAO层的响应性能,很多情况下ORM工具都有带有乐观锁的实现,所以这些方法不一定需要我们人为的去实现. 缺点:在写多读少的并发场景下,即在写操作竞争激烈的情况下,会导致CAS多次重试,冲突频…

sql查询 explain的详细用法 操作时间:寻道时间+旋转时间 引入索引:采用二叉树结构 把第二列做为索引生成二叉树结构,此时查询89 只做了两次io操作 但是mysql 为什么不用二叉树作为底层索引结构? 红黑树 hash where col1 > 6 如果使用哈希结构无法使用索引 mysql B+ tree的每一个节点的大小正好是磁盘逻辑块的页大小 4kb.分配节点时不管用不用的了都正好分配1页的大小4kb,这样这些数据在物理磁盘上就是连续的. 叶子节点的指针利于预读操作. mysql的…

关键字的个数等于路的个数减1. 一个二叉树节点可以存储4kb大小的数据,假如关键字是整型的一个关键字占用4byte,其他数据冗余4个字节 4 kb = 4*1024 byte = 4096 byte. 4096/8 = 512 也就是说一个节点中可以存储512个关键字. 多路平衡查找树如何保证绝对的平衡? 分裂 辅助索引最后子节点存储的并不是最后的数据或者数据的地址而是对应的主键索引.为何要这样做? B+ 树是绝对平衡树,那么新增或者删除会导致节点的分裂移动从而导致子必须同时修改子节点的数据区.…

说到线程的底层运行原理,想必各位也应该知道我们今天不可避免的要讲到 JVM 了.其实大家明白了 Java 的运行时数据区域,也就明白了线程的底层原理,不过把这些东西明明白白写在纸面上的,网络上的文章并不多,所以今天我总结了一下,带着大家一步一步 DEBUG,来看看线程到底是怎么运行的,顺便把 IDEA 的 DEBUG 方法简单讲一下. 工具的使用应该是大部分同学都缺失的,我自己就深受其害,经常不由自主地习惯性用肉眼一行一行排 BUG(狗头). Java 运行时数据区域 友情提示:这部分内容可能大…

参考资料:http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html ———————————— 全文: 写在前面: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1…

转自http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html 写在前面: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…

引言:工具不可谓给我们的生活带来了便利,但有些时候我们却忘记了事物本身的意义.在大多数人都在追捧甚至是盲从各种各样的工具有多先进的时候,你是否有反思过:你目前是否有使用它的资格. 假设你学会了使用一款软件,那么你仅仅是会一款软件而已,但是只有透过现象看本质,你才能理解它真正的意义. 假设没有工具 假设没有phpmyadmin,没有navicat等等这样的mysql可视化的管理工具,那么我们要如何来操作mysql?答案就是command line. 使用mysql命令行或许比可视化工具来的要复杂和…

简介 redis[1]是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).通常我们并不需要理解其底层数据结构,但如果能了解一下相关知识将会有助于我们更有效地使用Redis,并能够将这些知识应用到我们的工作中. Redis内部实现如下数据结构[2,3,4,10]: 1 String 2 Hash Table 3 Doubly…