http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3322630.html 位图(BitMap)索引 前段时间听同事分享,偶尔讲起Oracle数据库的位图索引,顿时大感兴趣.说来惭愧,在这之前对位图索引一无所知,因此趁此机会写篇博文介绍下位图索引. 1. 案例 有张表名为table的表,由三列组成,分别是姓名.性别和婚姻状况,其中性别只有男和女两项,婚姻状况由已婚.未婚.离婚这三项,该表共有100w个记录.现在有这样的查询:     select * from table where

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

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

oracle常见的索引是BTree索引和Bitmap索引. BTree索引特点: 默认索引 适合大量增删改查 不能用or操作符 适合高基数的列(即唯一值多) 创建sql:create index lie_idx1 on table(liename); Bitmap索引特点: 做update代价非常高 非常适合or操作符 基数少的列(即重复值多) 创建sql:create bitmap index lie_bit_idx1 on table(liename); Bitmap索引使用配注: 对列做位

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

理解索引过程中的核心类 执行简单索引的时候需要用的类有: IndexWriter.ƒDirectory.ƒAnalyzer.ƒDocument.ƒField 1.IndexWriter IndexWriter(写索引)是索引过程的核心组件,这个类负责创建新的索引,或者打开已有的索引,以及向索引中添加.删除或更新被索引文档的信息,但不能读取或搜索索引.IndexWriter需要开辟一定的空间来存储索引,该功能由Directory完成 2.Directory /** A Directory is a

1. Sqlserver中索引分为聚集索引和非聚集索引: 聚集索引:表中数据的物理存储的顺序与索引顺序完全相同(字典的按拼音查法),检索效率比非聚集索引高,但对数据更新影响较大. 非聚集索引:表中数据的存储和索引存储在不同的位置,索引带有指针指向数据的存储位置(字典的按偏旁部首查法),非聚集索引检索效率比聚集索引低,但对数据更新影响较小. 2. 索引的建立原则: A.每个表中只可以创建一个聚集索引但最多可以创建多个非聚集索引: B.系统一般会给主键字段自动建立聚集索引: C.有大量重复值且经常有

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-Tree索引,则只需要进行log

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

MySQL 索引 MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度. 打个比方,如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车. 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,即一个索引包含多个列. 创建索引时,你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件). 实际上,索引也是一张表,该

㈠ Index SKIP SCAN                当表有一个复合索引,而在查询中有除了索引中第一列的其他列作为条件,并且优化器模式为CBO,这时候查询计划就有可能使用到SS        Skip scan会探测出索引前导列的唯一值个数,每个唯一值都会作为常规扫描的入口,在此基础上做一次查找,最后合并这些查询        例如:表employees (sex, employee_id, address) ,有一个组合索引(sex, employee_id).         在

Mysql系列的目标是:通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能. 欢迎大家加我微信itsoku一起交流java.算法.数据库相关技术. 这是Mysql系列第22篇. 背景 使用mysql最多的就是查询,我们迫切的希望mysql能查询的更快一些,我们经常用到的查询有: 按照id查询唯一一条记录 按照某些个字段查询对应的记录 查找某个范围的所有记录(between and) 对查询出来的结果排序 mysql的索引的目的是使上面的各种查询能够更快. 预备知识 什么是索引? 上一篇中有

前言 MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度. 打个比方,如果合理的设计且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车. 拿汉语字典的目录页(索引)打比方,我们可以按拼音.笔画.偏旁部首等排序的目录(索引)快速查找到需要的字. 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,即一个索引包含多个列. 创建索引时,你需要确保该索引是应

说到索引,很多人都知道“索引是一个排序的列表,在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址,在数据十分庞大的时候,索引可以大大加快查询的速度,这是因为使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据,而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据.” 但是索引是怎么实现的呢?因为索引并不是关系模型的组成部分,因此不同的DBMS有不同的实现,我们针对MySQL数据库的实现进行说明.本文内容涉及MySQL中索引的语法.索引的优缺点.索引的分类.索引的实现原理.索引的使用策略.

位图(BitMap)索引 前段时间听同事分享,偶尔讲起Oracle数据库的位图索引,顿时大感兴趣.说来惭愧,在这之前对位图索引一无所知,因此趁此机会写篇博文介绍下位图索引. 1. 案例 有张表名为table的表,由三列组成,分别是姓名.性别和婚姻状况,其中性别只有男和女两项,婚姻状况由已婚.未婚.离婚这三项,该表共有100w个记录.现在有这样的查询:     select * from table where Gender=‘男’ and Marital=“未婚”; 姓名(Name) 性别(Ge

先创建一个T表. mysql> create table T ( ID int primary key, k int NOT NULL DEFAULT 0, s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '', index k(k)) engine=InnoDB; insert into T values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'),(300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg'); 然后执行 sele

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,

本文较短.不过实用性很好.还是记录之.          ㈠ 先别看SQL语句.看执行计划.挑出走全表扫的表 ㈡ 回头看SQL语句.分析上述表的约束字段有哪些.检查各个约束字段的索引是否存在 ㈢ 选择可选性最高的约束字段建立索引 By David Lin 2013-07-01 Good Luck

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.