作者:沈杰 链接:https://www.zhihu.com/question/36996520/answer/93256153 来源:知乎 CREATE TABLE `student` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` ) DEFAULT NULL, `cid` ) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `name_cid_INX` (`name`,`cid`), KEY `name_INX` (`name`

我们在学习MySQL的时候经常会听到索引这个词,大概也知道这是什么,但是深究下去又说不出什么道道来.下面将会比较全面的介绍一下关于索引! 1 索引是什么? 这里用百度百科的一句话来说,在关系数据库中,索引是一种单独的.物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单. 简单来说,索引就是我们一本书的目录,通过目录我们才能更快在一本书中查找到我们所要看的内容.同样的,通过索引我们才能在数据库中查找到我们的数

索引失效 介绍 索引失效就是我们明明在查询时的条件为索引列(包括自己新建的索引),但是索引不能起效,走的是全表扫描.explain 后可查看type=ALL. 这是为什么呢? 首先介绍有以下几种情况索引会出现失效: 当我们使用了左模糊匹配和左右模糊匹配的时候,像like '%str'或者'%str%'. 当我们使用联合索引没有遵守最左匹配原则的时候. 当我们使用索引时对其索引字段进行计算.函数.类型转换的操作. 当我们在where条件子句中使用了OR运算,同时OR前为索引列,OR后的条件不是索引

[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名

第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1. 简单介绍B-tree B+ tree树 2. MyisAM索引结构 3. Annode索引结构 4. MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2) 

摘要: 第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1.简单介绍B-tree B+ tree树 2.MyisAM索引结构 3.Annode索引结构 4.MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)

摘要: 第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1.简单介绍B-tree B+ tree树 2.MyisAM索引结构 3.Annode索引结构 4.MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)

第一部分:基础知识第二部分:MYISAM和INNODB索引结构1. 简单介绍B-tree B+ tree树 2. MyisAM索引结构 3. Annode索引结构 4. MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)   

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

[摘要] 除了范围索引之外,点查找的Hash Map在DBMS中起着类似或更重要的作用. 从概念上讲,Hash Map使用Hash函数来确定性地将键映射到数组内的随机位置(参见图[9 ],只有4位开销,但速度降低3-7倍. 摘要: 原文: https://www.arxiv-vanity.com/papers/1712.01208/ 视频:https://www.youtube.com/watch?v=PWv4ROEvqmk 本文是Google的Fellow,Jeff Dean,把机器学习应用到

局部性原理 局部性原理是指CPU访问存储器时,无论是存取指令还是存取数据,所访问的存储单元都趋于聚集在一个较小的连续区域中. 首先要明白局部性原理能解决的是什么问题,也就是主存容量远远比缓存大, CPU执行程序的时候需要使用内存块,如果该内存块在缓存上,那么处理器直接从缓存上取该内存块就行了,因为缓存的数据传输的速率比内存快的多. 因为主存容量大,所以要取的内存块很可能不在缓存上,因此就要把这个内存块移到缓存上.局部性原理就是解决这个问题: 时间局部性:程序有在一段时间内多次访问同一个数据块的倾

重新学习MySQL数据库5:根据MySQL索引原理进行分析与优化 一:Mysql原理与慢查询 MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,

一.背景 我们工作中经常打交道的就是索引,那么到底什么是索引呢?例如,当一个SQL查询比较慢的时候,你可能会说给“某个字段加个索引吧”之类的解决方案. 总的来说索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率,就像书的目录一样.一本上千页页的英语字典,如果你想快速找到其中的某一个单词,在不借助目录的情况下,那我估计你可得找一会儿.同样,对于数据库的表而言,索引其实就是它的“目录”.实现索引的方式却有很多种,所以这里也就引入了索引模型的概念.可以用于提高读写效率的数据结构很多,接下里主要介绍常见.也比较简

一.MySQL索引原理 1.索引背景 生活中随处可见索引的例子,如火车站的车次表.图书的目录等.它们的原理都是一样的,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据. 数据库也是一样,但显然要复杂许多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>.<.between.in).模糊查询(like).并集查询(or)等等.数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?我们回想字典的例子,能不能把数据分成段,然后分段查询

几个重要的概念 1．对于mysql来说,一条sql中,一个表无论其蕴含的索引有多少,但是有且只用一条. 2．对于多列索引来说(a,b,c)其相当于3个索引(a),(a,b),(a,b,c)3个索引,又由于mysql的索引优化器,其where条件后的语句是可以乱序的,比如(b,c,a)也是可以用到索引.如果条件中a,c出现的多,为了更好的利用索引故最好将其修改为(a.c,b). ICP概念 看了一篇大神的博客,上面说了通用索引匹配原则,这里也顺便说下. 1．Index range 先确认索引的起止

前言 Hello我又来了,快年底了,作为一个有抱负的码农,我想给自己攒一个年终总结.自上上篇写了手动搭建Redis集群和MySQL主从同步(非Docker)和上篇写了动手实现MySQL读写分离and故障转移之后,索性这次把数据库中最核心的也是最难搞懂的内容,也就是索引,分享给大家. 这篇博客我会谈谈对于索引结构我自己的看法,以及分享如何从零开始一层一层向上最终理解索引结构. 从一个简单的表开始 create table user( id int primary key, age int, hei

前言 Hello我又来了,快年底了,作为一个有抱负的码农,我想给自己攒一个年终总结.索性这次把数据库中最核心的也是最难搞懂的内容,也就是索引,分享给大家. 这篇博客我会谈谈对于索引结构我自己的看法,以及分享如何从零开始一层一层向上最终理解索引结构,书接上文. 多页模式 在多页模式下,MySQL终于可以完成多数据的存储了,就是采用开辟新页的方式,将多条数据放在不同的页中,然后同样采用链表的数据结构,将每一页连接起来.那么可以思考第四个问题:多页情况下是否对查询效率有影响呢? 多页模式对于查询效率的

问题1. 数据库为什么要设计索引? 图书馆存了1000W本图书,要从中找到<架构师之路>,一本本查,要查到什么时候去? 于是,图书管理员设计了一套规则: (1)一楼放历史类,二楼放文学类,三楼放IT类… (2)IT类,又分软件类,硬件类… (3)软件类,又按照书名音序排序… 以便快速找到一本书. 与之类比,数据库存储了1000W条数据,要从中找到name=”shenjian”的记录,一条条查,要查到什么时候去? 于是,要有索引,用于提升数据库的查找速度. 问题2. 哈希(hash)比树(tre

首先要明白索引(index)是在存储引擎(storage engine)层面实现的,而不是server层面.不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型.即使多个存储引擎支持某一索引类型,它们的实现和行为也可能有所差别. MyISAM 和 InnoDB 存储引擎,都使用 B+Tree的数据结构,它相对与 B-Tree结构,所有的数据都存放在叶子节点上,且把叶子节点通过指针连接到一起,形成了一条数据链表,以加快相邻数据的检索效率. 一.先了解下 B-Tree 和 B+Tree 的区别   1.B-Tre

为什么选择b+树作为存储引擎索引结构 在数据库或者存储的世界里,存储引擎的角色一直处于核心位置.往简单了说,存储引擎主要负责数据如何读写.往复杂了说,怎么快速.高效的完成数据的读写,一直是存储引擎要解决的关键问题.在绝大部分介绍.讲解存储引擎的书籍或者文章里,大家都默认了读多写少的磁盘存储引擎采用的就是b+树,而极少有人来剖析选择b+树作为索引结构的背后,到底有着怎样的思考和权衡?为了解答上述问题,本文尝试从一个新的视角和大家讨论: 在处理读多写少的场景下,为什么基于磁盘的存储引擎会选择用b+树

说实话我从没有在实际项目中使用过索引,仅知道索引是一个相当重要的技术点,因此我也看了不少文章知道了索引的区别.分类.优缺点以及如何使用索引.但关于索引它最本质的是什么笔者一直没明白,本文是笔者带着这些问题研究msdn的一点小结以及一大堆疑惑. 1.表结构 当开发者在数据库中创建一个表时,此时默认为这个表创建了一个分区,注意是一个分区.分区是一种数据组织单元,在这个分区中可存在2种结构,分别是堆结构或B树结构(索引结构),也就是说一个分区里要么是堆结构要么是B树结构.为了在某些方面提高性能以及便于