本文浅显的分析了MySQL索引的原理及针对主程面试的一些问题,对各种资料进行了分析总结,分享给大家,希望祝大家早上走上属于自己的"成金之路". 学习知识最好的方式是带着问题去研究所获取的资料,分析所获取资料的优点和不足,然后归纳汇总资料,结合使用场景形成整体的知识脉络体系,本文行文依据各类问题展开,并附上具体的资料,引导大家走上属于自己的"成金之路". 目录: 1.索引有哪几种?各种索引优缺点? 2.索引的结构及为什么使用这种结构? 3.INNODB表索引常见面试问

MySQL存储引擎MyISAM和InnoDB底层索引结构 深入理解MySQL索引底层数据结构与算法 (各种索引结构优缺点) Myisam和Innodb索引实现的不同(存储结构) 存储引擎作用于什么对象 存储引擎是作用在表上的,而不是数据库. MyISAM和InnoDB对索引和数据的存储在磁盘上是如何体现的 先来看下面创建的两张表信息,role表使用的存储引擎是MyISAM,而user使用的是InnoDB: 再来看下两张表在磁盘中的索引文件和数据文件: 1. role表有三个文件,对应如下: ro

MySQL5.6中引入了MRR,专门来优化:二级索引的范围扫描并且需要回表的情况.它的原理是,将多个需要回表的二级索引根据主键进行排序,然后一起回表,将原来的回表时进行的随机IO,转变成顺序IO.文档地址:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/mrr-optimization.html Reading rows using a range scan on a secondary index can result in many random disk ac

聚簇索引并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式(不是数据结构,而是存储结构),具体细节依赖于其实现方式,但innodb的聚簇索引实际上是在同一个结构中保存了btree索引和数据行. 当表有索引时,它的数据行实际上存放在索引的叶子页中,属于聚簇表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起,因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方,所以一个表只能有一个聚簇索引.因为是存储引擎负责实现索引,因此不是所有的存储引擎都支持聚簇索引.下面主要介绍innodb,但下面讨论的原理对于任何支持聚簇索引的引擎都适

二级索引与索引Join是Online业务系统要求存储引擎提供的基本特性.RDBMS支持得比较好,NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案. 这篇文章会以HBase做为对象来探讨如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join.文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index,?ITHbase, Facebook和官方Coprocessor方案的介绍. 理论目标 在HBase中实现二级索引与索引Join需要考虑三个目标: 1,高性能的范围检索. 2,数据的低冗余(

索引是一种用于快速查询行的数据结构,就像一本书的目录就是一个索引,如果想在一本书中找到某个主题,一般会先找到对应页码.在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的行. 我们首先了解一下索引的几种类型和索引的结构. 索引类型 B树 大多数存储引擎都支持B树索引.b树通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子也到根的距离相同.B树索引能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据.下图就是一颗简单的B数. B树的查询

原文链接 我的归纳: (1)InnoDB的主键采用聚簇索引存储,使用的是B+Tree作为索引结构,但是叶子节点存储的是索引值和数据本身(注意和MyISAM的不同). (2)InnoDB的二级索引不使用聚蔟索引,叶子节点存储的是KEY字段加主键值.因此,通过二级索引查询首先查到是主键值,然后InnoDB再根据查到的主键值通过主键索引找到相应的数据块. (3)MyISAM的主键索引和二级索引叶子节点存放的都是列值与行号的组合,叶子节点中保存的是数据的物理地址 (4)MyISAM引擎使用B+Tree作

转自:http://www.oschina.net/question/12_32573 二级索引与索引Join是Online业务系统要求存储引擎提供的基本特性.RDBMS支持得比较好,NOSQL阵营也在摸索着符合自身特点的最佳解决方案.这篇文章会以HBase做为对象来探讨如何基于Hbase构建二级索引与实现索引join.文末同时会列出目前已知的包括0.19.3版secondary index, ITHbase, Facebook和官方Coprocessor方案的介绍. 理论目标在HBase中实现

MySQL索引的原理,B+树.聚集索引和二级索引的结构分析 一.索引类型 1.1 B树 1.2 B+树 1.3 哈希索引 1.4 聚集索引(clusterd index) 1.5 二级索引(secondary indexes) 二.InnoDB和MyISAM的数据分布对比 2.1 InnoDB表的数据分布 相关博文原文地址: 博客园:yuanrw:MySQL索引的原理,B+树.聚集索引和二级索引的结构分析 在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录

HBase学习(四) 一.HBase的读写流程 画出架构 1.1 HBase读流程 Hbase读取数据的流程:1)是由客户端发起读取数据的请求,首先会与zookeeper建立连接2)从zookeeper中获取一个hbase:meta表位置信息,被哪一个regionserver所管理着     hbase:meta表:hbase的元数据表,在这个表中存储了自定义表相关的元数据,包括表名,表有哪些列簇,表有哪些reguion,每个region存储的位置,每个region被哪个regionserver

建立索引的优缺点: 为什么要创建索引呢? 这是因为,创建索引可以大大提高系统的性能.         第一.通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性.         第二.可以大大加快 数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因.         第三.可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义.         第四.在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间.         第五.通过使用索引,可以在查询的过程中

文章来源:http://www.open-open.com/lib/view/open1421501717312.html 实现目的: 由于hbase基于行健有序存储,在查询时使用行健十分高效,然后想要实现关系型数据库那样可以随意组合的多条件查询.查询总记录数.分页等就比较麻烦了.想要实现这样的功能,我们可以采用两种方法: 使用hbase提供的filter, 自己实现二级索引,通过二级索引 查询多符合条件的行健,然后再查询hbase. 第一种方法不多说了,使用起来很方便,但是局限性也很大,hba

一:HBase的二级索引 1.讲解 uid+ts 11111_20161126111111:查询某一uid的某一个时间段内的数据 查询某一时间段内所有用户的数据:按照时间 索引表 rowkey:ts+uid 20161126111111-111111 info:uid uid+ts 检索流程: 从索引表中根据时间段来查询源表rowkey 根据rowkey来查询源表 二:phoenix的安装 1.上传源文件包 2.解压到modules文件夹下 tar -zxvf phoenix-4.2.2-src

mysql中每个表都有一个聚簇索引(clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引(secondary indexes). 以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引.如果您的表上定义有主键,该主键索引是聚集索引.如果你不定义为您的表的主键 时,MySQL取第一个唯一索引(unique)而且只含非空列(NOT NULL)作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引.如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,它有六

数据库BTree索引.Hash索引.Bitmap位图索引的优缺点 (2016-01-05 17:13:40) 转载▼ 标签: 数据库 索引 mysql oracle 分类: IT http://www.devnote.cn/article/360.html   测试于:MySQL 5.5.25 当前测试的版本是Mysql 5.5.25只有BTree和Hash两种索引类型,默认为BTree.Oracle或其他类型数据库中会有Bitmap索引(位图索引),这里作为比较也一起提供. BTree索引 B

摘要 最近做的一个项目涉及到了多条件的组合查询,数据存储用的是HBase,恰恰HBase对于这种场景的查询特别不给力,一般HBase的查询都是通过RowKey(要把多条件组合查询的字段都拼接在RowKey中显然不太可能),或者全表扫描再结合过滤器筛选出目标数据(太低效),所以通过设计HBase的二级索引来解决这个问题 查询需求 多个查询条件构成多维度的组合查询,需要根据不同组合查询出符合查询条件的数据 HBase的局限性 HBase本身只提供基于行键和全表扫描的查询,而行键索引单一,对于多维度的

摘要 HBase只提供了一个基于字典排序的主键索引,在查询中你只能通过行键查询或扫描全表来获取数据,使用Phoenix提供的二级索引,可以避免在查询数据时全表扫描,提高查过性能,提升查询效率   测试环境: 数据约370万 数据格式:(数据来自搜狗实验室) 三节点集群(一主两从,hadoop和HBase属同一集群)   目录 Covered Indexes(覆盖索引) Functional indexes(函数索引) Global indexes(全局索引) Local indexes(本地索引

在单机上运行hbase 二级索引: import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; impo

HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”.就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式.

mysql中每个表都有一个聚簇索引(clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引(secondary indexes). 以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引.如果您的表上定义有主键,该主键索引是聚集索引.如果你不定义为您的表的主键时,MySQL取第一个唯一索引(unique)而且只含非空列(NOT NULL)作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引.如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,它有六个

http://blog.csdn.net/superit401/article/details/51291603 建立索引的优缺点: 为什么要创建索引呢? 这是因为,创建索引可以大大提高系统的性能.         第一.通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性.         第二.可以大大加快 数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因.         第三.可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义.         第四.在使用分组和排序子