一级索引 二级联合索引 假设这是一个多列索引(col1, col2,col3),对于叶子节点,是这样的:  PS:该图改自<MySQL索引背后的数据结构及算法原理>一文的配图. 也就是说,联合索引(col1, col2,col3)也是一棵B+Tree,其非叶子节点存储的是第一个关键字的索引,而叶节点存储的则是三个关键字col1.col2.col3三个关键字的数据,且按照col1.col2.col3的顺序进行排序. 配图可能不太让人满意,因为col1都是不同的,也就是说在col1就已经能确定结果

这两天有个非常强烈的感觉就是自己在一些特别的情况下还是hold不住,脑子easy放空或者说一下子不知道怎么去分析问题了,比方,问"hash和btree索引的差别",这非常难吗.仅仅要掌握了这两种数据结构稍加分析就能得出答案,结果是一下子不知道从何说起.进入正题吧.这两者有啥差别. 1. hash索引查找数据基本上能一次定位数据.当然有大量碰撞的话性能也会下降. 而btree索引就得在节点上挨着查找了,非常明显在数据精确查找方面hash索引的效率是要高于btree的. 2. 那么不精确查

说说复合索引 写索引的博客太多了,一直不想动手写,有一下两个原因:一是觉得有炒剩饭的嫌疑,有兄弟曾说:索引吗,只要在查询条件上建索引就行了,真的可以这么暴力吗?二来觉得,索引是个非常大的话题,很难概括出所有的情况,你不整出点新意来,倒是有抄袭照搬的嫌疑 既然写了,就写一点稍微不一样的东西出来,好了,废话打住,开搞 搭建测试环境: 创建一张表,模拟实际业务中的一个表,往里面填入数据,时间字段上,相对按照时间均匀地填充,其他字段以GUID填充 Create table BusinessInfoTab

摘录自博客:http://www.cnblogs.com/morvenhuang/archive/2009/03/30/1425534.html 一.引言 对数据库索引的关注从未淡出我的们的讨论,那么数据库索引是什么样的?聚集索引与非聚集索引有什么不同? 二.B-Tree 我们常见的数据库系统,其索引使用的数据结构多是B-Tree或者B+Tree.例如,MsSql使用的是B+Tree,Oracle及Sysbase使用的是B-Tree.所以在最开始,简单地介绍一下B-Tree. B-Tree不同于

目录 什么是索引 索引的分类 索引和AVL树.B-树.B+树的关系 AVL树.红黑树 B-树 B+树 SQL和NoSQL索引 什么是索引 索引时数据库的一种数据结构,数据库与索引的关系可以看作书籍和目录的关系.当用户通过索引查找数据时,好比用户通过目录查询某章节的某个知识点.这样可以帮助用户提高查找速度.所以,索引可以提高数据库的性能. 索引的分类 从物理存储角度: 聚簇索引和非聚簇索引 从数据结构角度: B-树.B+树.hash索引.FULLTEXT索引.R-Tree索引 从逻辑角度: 主键索

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

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6008477.html 关于统计信息对数据行数做预估,之前写过对非相关列(单独或者单独的索引列)进行预估时候的算法,参考这里. 今天来写一下统计信息对于复合索引在预估时候的计算方法和潜在问题. 本文原形来自于是个实际业务问题,某SQL在利用一个符合索引做查询的时候,发现始终会出现预估误差较大的情况, 而改变复合索引的列顺序,这个预估行数的误差会发生变化, 也就是说,Create index idx_index1 ON Ta

查看原表: SQL> select count(*) from t1; COUNT(*) ---------- 3229088 SQL> select count(*) from t1 where object_id is null; COUNT(*) ---------- 32 SQL> 创建单键索引: SQL> create index idx_t1 on t1(object_id); SQL> alter system flush buffer_cache; SQL&g

          索引这块从存储结构来分,有2大类,聚集索引和非聚集索引,而非聚集索引在堆表或者在聚集索引表都会对其 键值有所影响,这块可以详细查看本系列第二篇文章:SQL SERVER大话存储结构_(2)_非聚集索引如何查找到行记录.     非聚集索引内又分为多类:单列索引.复合索引.包含索引.过滤索引等.之前文章有具体分析过非聚集索引的存储情况,但是没有对复合索引及包含索引做过多说明,本文来讲讲这两个索引.         如果转载,请注明博文来源: www.cnblogs.com/xi

MySQL索引大都存储在B+树中,除此还有R树和hash索引.B+树的基础还是B树. B树由2部分组成,节点和索引.下面将构建一个B树,每个节点存2个数据,每个节点有前,中,后三个索引.插入数字的顺序为1,2,3,4,5,6. 每个节点存储2个数据,插入3时将进行分裂操作.节点一分为2,并在中间增加一个新的节点.新增节点将1,2,3中间的数字2进行存储. 数字2的前后有2个索引,左边的索引指向的节点中的数字都比2小,右边索引中指向的节点中的数字都比2大. 插入5时,节点1分为2,并将3,4,5中

摘要: 对于MongoDB的多键查询,创建复合索引可以有效提高性能. 什么是复合索引? 复合索引,即Compound Index,指的是将多个键组合到一起创建索引,这样可以加速匹配多个键的查询.不妨通过一个简单的示例理解复合索引. students集合如下: db.students.find().pretty(){ "_id" : ObjectId("5aa7390ca5be7272a99b042a"), "name" : "zhang

①复合索引 对多个字段创建索引被称为复合索引或者组合索引 ②创建组合索引 创建组合索引(以后台模式创建) db.user.ensureIndex({"username": 1, "age": 1}, {"background": true}) ③hint()强制使用索引查询 如果查询时发现没有使用到索引,可以使用hint函数强制使用索引查询 db.user.find().hint({"username": 1, "a

数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询.更新数据库表中数据.索引的实现通常使用B树及其变种B+树. 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. 为表设置索引要付出代价的:一是增加了数据库的存储空间,二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动). 上图展示了一种可能的索引方式.左边是数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物

有关普通索引和组合索引问题: 索引分单列索引和组合索引:单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引:组合索引,即一个索包含多个列.   MySQL索引类型包括:   (1)普通索引是最基本的索引,它没有任何限制.它有以下几种创建方式:   ◆创建索引   CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));   如果是 CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型

更新时间:2018年03月26日 10:17:37   作者:Fundebug    我要评论 对于MongoDB的多键查询,创建复合索引可以有效提高性能.这篇文章主要给大家介绍了关于MongoDB复合索引的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习   为什么需要索引? 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候,可能你就需要考虑使用索引了,为了方便后续介绍,先科普下MongoDB里的索引机制(同样适用于其他的数据库比如mysql). ? 1 2 3 4 5 6 mongo-955

一. 索引 1. 索引的定义 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.索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容. 2. 二分查找 二分查找法(binary search)也称为折半查找法,用来查找一组有序的记录数组中的某一记录,其基本思想是:将记录按有序化(递增或递减)排列,在查找过程中采用跳跃式方式查找,即先以有序数列的中点位置作为比较对象,如果要找

一. 1.索引越少越好,在修改数据时,第个索引都要进行更新,降低写速度.2.最窄的字段放在键的左边3.避免file sort排序,临时表和表扫描. 二.复合索引的建立原则: 如果您很可能仅对一个列多次执行搜索,则该列应该是复合索引中的第一列.如果您很可能对一个两列索引中的两个列执行单独的搜索,则应该创建另一个仅包含第二列的索引.如上图所示,如果查询中需要对年龄和性别做查询,则应当再新建一个包含年龄和性别的复合索引.包含多个列的主键始终会自动以复合索引的形式创建索引,其列的顺序是它们在表定义中出现

对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分.例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找,但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时,索引就十分有效.下面用几个例子对比查询条件的不同对性能影响. create table test(a int,b int,c int,KEY a(a,b,c)); 优: select * from test where a=10 and

  概要什么是单一索引,什么又是复合索引呢? 何时新建复合索引,复合索引又需要注意些什么呢?本篇文章主要是对网上一些讨论的总结. 一.概念 单一索引是指索引列为一列的情况,即新建索引的语句只实施在一列上. 用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引(组合索引).复合索引的创建方法与创建单一索引的方法完全一样.但复合索引在数据库操作期间所需的开销更小,可以代替多个单一索引.当表的行数远远大于索引键的数目时,使用这种方式可以明显加快表的查询速度. 同时有两个概念叫做窄索引和宽索引,窄索引是指索

1.定义: 单一索引: 单一索引是指索引列为一列的情况,即新建索引的语句只实施在一列上; 复合索引: 复合索引也叫组合索引: 用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引(组合索引). 复合索引在数据库操作期间所需的开销更小,可以代替多个单一索引; 同时有两个概念叫做窄索引和宽索引,窄索引是指索引列为1-2列的索引,宽索引也就是索引列超过2列的索引; 设计索引的一个重要原则就是能用窄索引不用宽索引,因为窄索引往往比组合索引更有效; 2.使用: 创建复合索引 : CREATE INDEX co

当我们的查询条件不只有一个时,就需要建立复合索引,比如插入一条{x:1,y:2,z:3}记录,按照我们之前建立的x为1的索引,可是使用x查询,现在想按照x与y的值查询,就需要创建如下的索引     创建复合索引 > db.test2.ensureIndex({x:1,y:1}) { "createdCollectionAutomatically" : false, , , } 查询索引 > db.test2.getIndexes() [ { , "key"