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

内容简介: 1.普通B-TREE 索引; 2.唯一B-TREE 索引; 3.复合索引; ORACLE 默认的索引类型为B-TREE 索引,表中的行标识符(ROWID)和行相关的列值被存储在一个平衡树的树状结构的索引块中;使用B-TREE索引有以下几个原因: ▢ 提高SQL语句的性能; ▢ 强制执行主键和唯一键约束的唯一性; ▢ 减少通过主键和外键约束关联的父表和子表间潜在的锁定问题 ; 1.普通B-TREE 索引 在一张未建立任何索引的500万行人员信息表中根据人员ID查询人员信息 select

索引是帮助mysql获取数据的数据结构.最常见的索引是Btree索引和Hash索引. 不同的引擎对于索引有不同的支持:Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引:而Mermory默认的索引是Hash索引. 我们在mysql中常用两种索引算法BTree和Hash,两种算法检索方式不一样,对查询的作用也不一样. 一.BTree BTree索引是最常用的mysql数据库索引算法,因为它不仅可以被用在=,>,>=,<,<=和between这些比较操作符上,而且还可以用于like操

索引是帮助mysql获取数据的数据结构.最常见的索引是Btree索引和Hash索引. 不同的引擎对于索引有不同的支持:Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引:而Mermory默认的索引是Hash索引. Hash索引     所谓Hash索引,当我们要给某张表某列增加索引时,将这张表的这一列进行哈希算法计算,得到哈希值,排序在哈希数组上.所以Hash索引可以一次定位,其效率很高,而Btree索引需要经过多次的磁盘IO,但是innodb和myisam之所以没有采用它,是因为它存在着好多

索引是帮助mysql获取数据的数据结构.最常见的索引是Btree索引和Hash索引. 不同的引擎对于索引有不同的支持:Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引:而Mermory默认的索引是Hash索引. Hash索引 哈希索引包含以数组形式组织的 Bucket 集合. 哈希函数将索引键映射到哈希索引中对应的 Bucket. 下图展示映射到哈希索引中三个不同 Bucket 的三个索引键. 出于演示目的,哈希函数的名称为 f(x). 用于哈希索引的哈希函数具有以下特征: SQL Serv

没有索引时mysql是如何查询到数据的 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

转自博客http://www.amogoo.com/article/4 前提1,为了与时俱进,文中数据库环境为MySQL5.6版本2,为了通用,更为了避免造数据的痛苦,文中所涉及表.数据,均来自于MySQL官网提供的示例库employees,可通过 https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6 自行下载. 基本概念Binary search(二分查找法,折半查找法):是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法.搜素过程从数组的中间元素开始

Btree 索引 索引是帮助数据库高效获取数据的一种数据结构,通过提取句子主干,就可以得到索引的本质. m-way查找树 如果想了解Btree,需要首先了解m-way数据结构. m-way查找树是是一种树形的存储结构,主要特点如下, 每个节点存储的key数量小于m个 每个节点的度小于等于m 节点key按顺序排序 子树key值要完全小于.大于或介于父节点之间 例如, 3-way如图,m为3,那么每个节点最多拥有为2个(m-1), 待索引元素列表为: [5, 7, 12, 6, 8, 3, 4] B

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以

来源一 Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可 能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端

在网上找到一篇非常不错的树状数组的博客,拿来转载,原文地址. 树状数组 最新看了一下区间的查询与修改的知识,最主要看到的是树状数组(BIT),以前感觉好高大上的东西,其实也不过就这么简单而已. 我们有一个动态连续和查询问题:给定一个n个元素的数组A1,A2,A3,-An,你的任务是设计一个数据结构,使得其支持以下两个操作: 1:Add(x,d)操作:让Ax增加d: 2:Query(L,R)操作:计算AL+AL+1+⋯+AR. 第一种思路就是循环累加,这样每次的时间复杂度都是Θ(n)级别的.这样在

http://www.cnblogs.com/vicenteforever/articles/1789613.html ash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可 能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的

(1)Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询. 由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系,并不能保证和Hash运算前完全一样. (2)Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作. 由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且H

在字段值情况不同的条件下测试B-TREE索引效率 清空共享池和数据缓冲区alter system flush shared_pool;alter system flush buffer_cache; 创建测试表create table ann_t1 as select object_id,object_name from dba_objects;create table ann_t2 as select mode(object_id,2) objectid,object_name from db

索引介绍 日常开发中,对于数据的查询如果需要优化,常听说要加个索引.但是为什么加了索引,数据的查询就快了呢?那是不是加了索引就一定会是有效或者有利的呢? Oracle中常见有BTREE索引,位图索引和函数索引. 我们今天就先介绍一下这个BTREE索引吧.既然叫BTREE索引,那就从它的树结构说起: 建BTREE索引其实是先拿出所有数据排序,将有序的索引列的值和rowid存进Oracle的各个数据块中,形成索引块,存在内存中.这些数据块以树结构的形式组织起来,父节点只记录子节点的键值位置信息,不存

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以

文中附图参考至<PostgreSQL数据库内核分析> (一)概念描述 B+树是一种索引数据结构,其一个特征在于非叶子节点用于描述索引,而叶子节点指向具体的数据存储位置.在PostgreSQL中,存在结构相似的BTree索引,该数据结构最先引用于<Effiicient Locking for Concurrent Operations on B-Trees>论文,一个新特征在于,引入了“High Key”(下述HK)用于描述当前节点子节点的最大值.如下图所示: 其中K1代表一个HK,

所有MySQL列类型可以被索引.根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度.所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节.大多数存储引擎有更高的限制. 索引的存储类型目前只有两种(btree和hash),具体和存储引擎模式相关:MyISAM btreeInnoDB btreeMEMORY/Heap hash,btree 默认情况MEMORY/Heap存储引擎使用hash索引 MySQL的btree索引和hash索引的区别hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引

MySQL Hash索引和B-Tree索引的区别究竟在哪里呢?相信很多人都有这样的疑问,下文对两者的区别进行了详细的分析,供您参考. MySQL Hash索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可 能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引