前一段被问到一个平时没有关注到有关于MYSQL索引相关的问题点,被问到一个表有3000万记录,假如有一列占8位字节的字段,根据这一列建索引的话索引树的高度是多少? 这一问当时就被问蒙了,平时这也只关注MySQL索引一般都是都是用B+Tree来存储维护索引的,还有一些复合索引的最左匹配原则等等,还真没有实际关注过始即然用到索引能提升 查询的效率,那么这个索引树高是多少,给定表和索引字段后怎么计算出索引树的高度?下面将用举例的形式来说明如何计算索引树的高度. 在举例之前,先给出一个千万级记录表的索引

Mysql B-Tree和B+树索引 Mysql加快数据查找使用B-Tree数据结构存储索引数据,InnoDB存储引擎实际使用B+Tree.下面首先介绍下B-Tree和B+Tree的区别: 一.B树和B+树索引(手绘图简要说明) 1.B-Tree索引: 2.B+Tree索引: 3.B-Tree 和B+Tree索引查找原理: 非叶子节点存储索引关键字,叶子节点指针指向的是被索引的数据.节点槽中存放了指向子节点的指针(可以理解为两个关键字之间),存储引擎根据这些指针向下层查找.通过比较节点页的值和要

[摘要] 最近在看Mysql的存储引擎中索引的优化,神马是索引,支持啥索引.全是浮云,目前Mysql的MyISAM和InnoDB都支持B-Tree索引,InnoDB还支持B+Tree索引,Memory还支持Hash.今天从最基础的学起,学习了解BTree,B-Tree和B+Tree. [主题] B-Tree 介绍 B-Tree 特性搜索插入等 B+Tree 介绍 B*Tree 介绍 [内容] 1. B-Tree 介绍 1970年,R.Bayer和E.mccreight提出了一种适用于外查找的树,

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

使用联合索引需要注意的列顺序比如在使用select * from user where x=1 and y=2;的时候,应该需要建立的索引可能是 add key(x,y)如何确定索引的顺序一般经验而言可以使用select count(distinct x)/count(x) as x_selectivity, count(distinct y)/count(y) as x_selectivity, count(*), from user;************************row1*

回顾前文: 一文学会MySQL的explain工具 (同时再次强调,这几篇关于MySQL的探究都是基于5.7版本,相关总结与结论不一定适用于其他版本) MySQL官方文档中(https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/optimization-indexes.html)有这样一段描述: The best way to improve the performance of SELECT operations is to create indexes on one

文章原地址:http://mp.weixin.qq.com/s/oRXJRz_Y5drmIrcbxSKOcw 1. 选择合适的存储引擎: InnoDB 除非你的数据表使用来做只读或者全文检索 (相信现在提到全文检索,没人会用 MYSQL 了),你应该默认选择 InnoDB . 你自己在测试的时候可能会发现 MyISAM 比 InnoDB 速度快,这是因为: MyISAM 只缓存索引,而 InnoDB 缓存数据和索引,MyISAM 不支持事务.但是 如果你使用 innodb_flush_log_a

Mysql的优化方面,一般我们很少去考虑它,即使想到优化一般也更多是程序级别的,比如不要写过于消耗资源的SQL语句,但是除此以外,在整个系统上其实仍然有很多可以优化的地方. 1. 选择合适的存储引擎: InnoDB 除非你的数据表使用来做只读或者全文检索 (相信现在提到全文检索,没人会用 MYSQL 了),你应该默认选择 InnoDB . 你自己在测试的时候可能会发现 MyISAM 比 InnoDB 速度快,这是因为: MyISAM 只缓存索引,而 InnoDB 缓存数据和索引,MyISAM 不

BTree,和二叉查找树和红黑树中一样,与关键字相联系的数据作为关键字存放在同一节点上. 一颗BTree树具有如下的特性:(根为root[T]) 1)每个节点x有以下域: (a)n[x],当前存储在节点x中的关键数总数: (b)n[x]个关键字本身以升序存放,因此key1<=key2<=keyi …<=keyn: (c)leaf[x],是一个布尔值,如果x是叶子的话,则为TRUE,如果是内节点,则为FALSE: 2)每个内节点包含n[x]+1个子女对象的地址,叶节点没有子女: 子女地址表

第一种方法 1.选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快.因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小.例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚 至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了.同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段. 另外一

摘要: https://edu.aliyun.com/a/29036?spm=5176.11182482.related_article.1.hbeZbF 摘要: MYSQL 应该是最流行了 WEB 后端数据库.WEB 开发语言最近发展很快,PHP, Ruby, Python, Java 各有特点,虽然 NOSQL 最近越來越多的被提到,但是相信大部分架构师还是会选择 MYSQL 来做数据存储.MYSQL 如此方便和稳定,以至于我们在开发 WEB 程序的时候很少想到它.即使想到优化也是程序级别的

转载自:http://blog.eood.cn/mysql#rd?sukey=fc78a68049a14bb29c60f21c5254b15a1a9234459cf25ff467de14129ca1193806f26d2b87fb50dec98292d5996d09a7 MYSQL 应该是最流行了 WEB 后端数据库.WEB 开发语言最近发展很快,PHP, Ruby, Python, Java 各有特点,虽然 NOSQL 最近越來越多的被提到,但是相信大部分架构师还是会选择 MYSQL 来做数据

第一种方法 1.选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快.因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小.例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚 至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了.同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段. 另外一

MySQL.MongoDB.Redis 数据库之间的区别与使用 MySQL.MongoDB.Redis 数据库之间的区别与使用(本章迭代更新) update:2019年2月20日 15:21:19(本章迭代更新) 一.数据库之间的区别 MySQL MySQL概述 关系型数据库.无论数据还是索引都存放在硬盘中.到要使用的时候才交换到内存中.能够处理远超过内存总量的数据. 在不同的引擎上有不同 的存储方式. 查询语句是使用传统的 SQL 语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高. 开源数据库的份额在不断

[干货总结]:可能是史上最全的MySQL和PGSQL的对比材料 运维了MySQL和PGSQL已经有一段时间了,最近接到一个数据库选型需求,于是便开始收集资料整理了一下,然后就有了下面的对比表 关键词:PostgreSQL 11.MySQL5.7 比较版本:PostgreSQL 11    VS      MySQL5.7(innodb引擎) Oracle官方社区版 版权情况:PostgreSQL 11(免费开源).MySQL5.7 Oracle官方社区版(免费开源) 1. CPU限制 PGSQL

mysql索引原理深度解析 一.总结 一句话总结: mysql索引是b+树,因为b+树在范围查找.节点查找等方面优化 hash索引,完全平衡二叉树,b树等 1.数据库中最常见的慢查询优化方式是什么? 加索引 2.为什么加索引能优化慢查询? 因为索引其实就是一种优化查询的数据结构,比如mysql中的索引是用b+树实现的,而b+树就是一种数据结构 3.你知道哪些数据结构可以提高查询速度? 哈希表,完全平衡二叉树,b树,b+树等等 4.解决hash冲突的两个方法? 链表法:冲突的放到一个链表上 再散列

LNMP环境和软件版本: 名称 版本号 查询命令 Linux系统 CentOS Linux release 8.1.1911 (Core) cat /etc/redhat-release Nginx nginx-1.14.1-9.module_el8.0.0+184+e34fea82.x86_64 rpm -qa | grep nginx MySQL mysql-8.0.17-3.module_el8.0.0+181+899d6349.x86_64 rpm -qa | grep mysql PH

可以微信搜索公众号「 后端技术学堂 」回复「1024」获取50本计算机电子书,回复「进群」拉你进读者技术交流群,文章每周持续更新,我们下期见! 一个典型的互联网产品架构包含接入层.逻辑处理层以及存储层,其中存储层承载着数据落地和持久化的任务,同时给逻辑处理层提供数据查询功能支持.说到存储层就要说到数据库,数据库知识掌握程度也是面试考察的知识点. 数据库分为关系型数据库和非关系型数据库,也就是我们常说的 SQL 和 NoSQL,这两个方向的数据库代表产品分别是MySQL 和 Redis ,这次我们

目录 一.简介 二.特性 一.简介 MySQL InnoDB集群提供了一个集成的,本地的,HA解决方案.MySQL InnoDB集群由以下几部分组成: MySQL Servers with Group Replication:向集群的所有成员复制数据,同时提供容错.自动故障转移和弹性. MySQL Router:确保客户端请求是负载平衡的,并在任何数据库故障时路由到正确的服务器. MySQL Shell:通过内置的管理API创建及管理Innodb集群. 各个组件的关系如下图所示: 二.特性 1.

动态查找树主要有二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree), 红黑树 (Red-Black Tree ), 都是典型的二叉查找树结构,查找的时间复杂度 O(log2-N) 与树的深度相关,降低树的深度会提高查找效率,于是有了多路的B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree). 关于这B树以及B树的两种变体,其实很好区分, 相比B树,B+树不维护关键字具体信息,不考虑value的存储,所有的我们需

一.   MySQL InnoDB Cluster 介绍MySQL的高可用架构无论是社区还是官方,一直在技术上进行探索,这么多年提出了多种解决方案,比如MMM, MHA, NDB Cluster, Galera Cluster, InnoDB Cluster, 腾讯的PhxSQL, MySQL Fabric., aliSQL.MySQL官方在2017年4月推出了一套完整的.高可用的Mysql解决方案 - MySQL InnoDB Cluster, 即一组MySQL服务器可以配置为一个MySQL集