function hashStringToInt($string){ $stringHash = substr(md5($string), 0, 8); return base_convert($stringHash, 16, 10);}

一.B+树是什么 B+ 树是一种树型数据结构,通常用于数据库和操作系统的文件系统中.B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序,其插入与修改操作拥有较稳定的对数时间复杂度.B+ 树元素自底向上插入,这与二叉树恰好相反. B+ 树的创造者Rudolf Bayer没有解释B代表什么.最常见的观点是B代表平衡(balanced),因为所有的叶子节点在树中都在相同的级别上.B也可能代表Bayer,或者是波音(Boeing),因为他曾经工作于波音科学研究实验室 1)B+树的节点 在 B+ 树中的节点通常被表示为

B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树: ⑴树中每个结点至多有m 棵子树: ⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树: ⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An) 其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1,…,n),且指针Ai-

B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树:⑴树中每个结点至多有m 棵子树:⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树:⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An)其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1,…,n),且指针Ai-1 所指

面试时无意间被问到了这个问题:数据库索引的存储结构一般是B+树,为什么不适用红黑树等普通的二叉树? 经过和同学的讨论,得到如下几个情况: 1. 数据库文件是放在硬盘上,每次读取数据库都需要在磁盘上搜索,因此需要考虑磁盘寻道时间,我们都知道磁盘寻道开销是非常大的.同时,索引一般也是非常大的,内存不能放下,因此也会放在磁盘上.(另外,还与局部性原理与磁盘预读有关系). 2. B+树所有的关键字都出现在叶子节点的链表(稠密索引)中,且链表中的关键字是有序的.非叶子节点只起索引作用(稀疏索引). 叶子节

引言 关于数据库索引,google一个oracle index,mysql index总 有大量的结果,其中很多的使用方法推荐,**索引之n条经典建议云云.笔者认为,较之借鉴,在搞清楚了自己的需求的基础上,对备选方案的原理有个尽可能深 入全面的了解会更有利于我们的选择和决策. 因为某种方案或者技术呈现出某种优势(包括可能没有被介绍到的一定存在的限制),不是定义出来的,而是因为其实现机制决定的.就像LinkedList和 ArrayList分别适用于什么应用不是docment里面定义的,是由其本身

要使用索引对数据库的数据操作进行优化,那必须明确几个问题:1.什么是索引2.索引的原理3.索引的优缺点4.什么时候需要使用索引,如何使用围绕这几个问题,来探究索引在数据库操作中所起到的作用. 1.数据库索引简介 回忆一下小时候查字典的步骤,索引和字典目录的概念是一致的.字典目录可以让我们不用翻整本字典就找到我们需要的内容页数,然后翻到那一页就可以.索引也是一样,索引是对记录按照多个字段进行排序的一种展现.对表中的某个字段建立索引会创建另一种数据结构,其中保存着字段的值,每个值还包括指向与它相关记

B-树和B+树的应用:数据搜索和数据库索引  B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树:⑴树中每个结点至多有m 棵子树:⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树:⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An)其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指

原文:SQL Server 数据库索引 一.什么是索引 减少磁盘I/O和逻辑读次数的最佳方法之一就是使用[索引] 索引允许SQL Server在表中查找数据而不需要扫描整个表. 1.1.索引的好处: 当表没有聚集索引时,成为[堆或堆表] [堆]是一堆未加工的数据,以行标识符作为指向存储位置的指针.表数据没有顺序,也不能搜索,除非逐行遍历.这个过程称为[扫描].当存在聚集索引时,非聚集索引的指针由聚集索引所定义的值组成,所以聚集索引变得非常重要. 因为页面大小固定,所以列越少,所能存储的行就越多.

sql2005数据库置疑修复断电崩溃索引损坏 数据库索引错误修复/数据库表损坏/索引损坏/系统表混乱等问题修复 客 户 名 称 济南某电子商务公司 数 据 类 型 SQL2005数据库 故 障 检 测 因服务器突然断电导致数据库崩溃,客户一张重要的数据表无法查询,截断日志和检查修复后,故障仍在,应客户要求,工程师远程检测数据库文件发现,数据库文件存在部分坏页!检测为索引错误! 客 户 要 求 必须直接可以使用! 修 复 结 果 数据库文件收到后,我们发现除了常见的索引页损坏,还有部分页为乱码,工

什么是索引: SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间. 聚集索引:该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序. 非聚聚索引:该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同. 下面举两个简单的例子: 我们拿出一本新华字典,它的目录实际上就是一种索引:非聚集索引.我们可以通过目录迅速定位我们要查的字.而字典的内容部分一般都是按照拼音排序的,这实际上又是一种索引:聚集索引. 创建索引的好处: 1. 加

前面的话 索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录.这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的.本文将详细介绍MongoDB数据库索引 引入 索引能够提高查询效率,如何体现呢?接下来使用性能分析函数explain()来进行分析说明 首先,插入10万条数据 接着,不创建索引,来寻找time范围在100和200之间的文档 由图中所知,tot

B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树: ⑴树中每个结点至多有m 棵子树: ⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树: ⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An) 其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1,…,n),且指针Ai-

本文引用文章如链接: http://www.codinglabs.org/html/theory-of-mysql-index.html#more-100 参考书籍:Mysql技术内幕 本文主要是阐述mysql索引机制,主要是说明存储引擎Innodb 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引.非聚集索引及覆盖索引等话题. 第三部分讨论MySQL中高性能使用索引的策略. 一.数据结构

这个系列文章会分为两篇来写: 第一篇:入门篇,学习使用MongoDB数据库索引 第二篇:进阶篇,研究数据库索引原理--B/B+树的基本原理 1. 准备工作 在学习使用MongoDB数据库索引之前,有一些准备工作要做,之后的探索都是基于这些准备工作. 首先需要建立一个数据库和一些集合,这里我就选用一个国内手机号归属地的库,大约32W条记录,数据量不大,不过做一些基本的分析是够了. 首先我们建立一个数据库,叫做db_phone,然后导入测试数据.测试数据就是一些手机号归属地的信息.单个文档长这个样子

今天,我们来讲讲Mysql数据库的索引的一些东西,想必大家都知道索引能干吗?必然是查找数据表的时候,查找的速度快啊,尤其是那些几百万行的数据库,不建立索引,你是想考验用户的耐心吗?Mysql有多种存储引擎,必然,每种引擎的创建索引也是不尽相同的,比如MyISAM是B+Tree非聚集索引(secondary index)而InnoDB是B+Tree非聚集索引(clustered index),(此处有知识点:聚集索引和聚簇索引是同一个概念,只是中文不同的翻译).下面,我打算从以下几个角度来讲解下数

索引初识: 最普通的情况,是为出现在where子句的字段建一个索引.为方便讲述,我们先建立一个如下的表. CREATE TABLE mytable ( id serial primary key, category_id , , adddate ); 很简单吧,不过对于要说明这个问题,已经足够了.如果你在查询时常用类似以下的语句: ; 最直接的应对之道,是为category_id建立一个简单的索引: CREATE INDEX mytable_categoryid ON mytable (cate

mysql进阶(二十七)数据库索引原理 前言   本文主要是阐述MySQL索引机制,主要是说明存储引擎Innodb.   第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础.   第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引.非聚集索引及覆盖索引等话题.   第三部分讨论MySQL中高性能使用索引的策略. 一.数据结构及算法理论   Innodb存储引擎实现索引的数据结构是B+树,下面介绍几种数据结构,一步步阐述为什么要使用B+树. 1.

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

MySQL 为什么使用B+数 B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来索引,而B-树是每个索引节点都会有Data域. 这就决定了B+树更适合用来存储外部数据,也就是所谓的磁盘数据.从Mysql(Inoodb)的角度来看,B+树是用来充当索引的,一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上.那么Mysql如何衡量查询效率呢?磁盘IO次数,B-树(B类树)的特定就是每层节点数目非常多,层数很少,目

本文转自:https://www.cnblogs.com/aspwebchh/p/6652855.html 前段时间,公司一个新上线的网站出现页面响应速度缓慢的问题, 一位负责这个项目的但并不是搞技术的妹子找到我,让我想办法提升网站的访问速度 ,因为已经有很多用户来投诉了.我第一反应觉的是数据库上的问题,假装思索了一下,摆着一副深沉炫酷的模样说:“是不是数据库查询上出问题了, 给表加上索引吧”,然后妹子来了一句:“现在我们网站访问量太大,加索引有可能导致写入数据时性能下降,影响用户使用的”.当时