索引 基本概念:索引是在存储引擎层实现的,而不是在服务器层实现的,所以不同存储引擎具有不同的索引类型和实现. 数据结构 Tree 指的是 Balance Tree,也就是平衡树.平衡树是一颗查找树,并且所有叶子节点位于同一层. B+ Tree 是基于 B Tree 和叶子节点顺序访问指针进行实现,它具有 B Tree 的平衡性,并且通过顺序访问指针来提高区间查询的性能. 在 B+ Tree 中,一个节点中的 key 从左到右非递减排列,如果某个指针的左右相邻 key 分别是 keyi 和 key

在MYSQL中使用全文索引(FULLTEXT index) MYSQL的一个很有用的特性是使用全文索引(FULLTEXT index)查找文本的能力.目前只有使用MyISAM类型表的时候有效(MyISAM是默认的表类型,如果你不知道使用的是什么类型的表,那很可能就是 MyISAM).全文索引可以建立在TEXT,CHAR或者VARCHAR类型的字段,或者字段组合上.我们将建立一个简单的表用来解释各种特性.简单用法(MATCH()函数)对3.23.23以后的版本有效,复杂的用法(IN BOOLEAN

一.索引 B+ Tree 原理 1. 数据结构 B Tree 指的是 Balance Tree,也就是平衡树.平衡树是一颗查找树,并且所有叶子节点位于同一层. B+ Tree 是基于 B Tree 和叶子节点顺序访问指针进行实现,它具有 B Tree 的平衡性,并且通过顺序访问指针来提高区间查询的性能. 在 B+ Tree 中,一个节点中的 key 从左到右非递减排列,如果某个指针的左右相邻 key 分别是 keyi 和 keyi+1,且不为 null,则该指针指向节点的所有 key 大于等于

转载地址:https://github.com/CyC2018/CS-Notes/blob/master/notes/MySQL.md 一.索引 B+ Tree 原理 MySQL 索引 索引优化 索引的优点 索引的使用条件 二.查询性能优化 使用 Explain 进行分析 优化数据访问 重构查询方式 三.存储引擎 InnoDB MyISAM 比较 四.数据类型 整型 浮点数 字符串 时间和日期 五.切分 水平切分 垂直切分 Sharding 策略 Sharding 存在的问题 六.复制 主从复制

mysql支持全文索引和全文检索--全文索引的索引类型是fulltext--全文索引只能用于innodb表和myisam表,对应的列类型只是支持char.varchar.text--mysql5.7.6中,提供了一个内嵌的全文ngram 解释器,支持中文.日语和韩语--全文索引可以在create table语句中定义,或者后期使用alter table.create index添加--对于数据量大的,可以先将数据导入,然后再创建全文索引,这样效率会更高 全文检索使用match()...again

本人免费整理了Java高级资料,涵盖了Java.Redis.MongoDB.MySQL.Zookeeper.Spring Cloud.Dubbo高并发分布式等教程,一共30G,需要自己领取.传送门:https://mp.weixin.qq.com/s/JzddfH-7yNudmkjT0IRL8Q 目录 一.索引B+ Tree 原理 MySQL 索引 索引优化 索引的优点 索引的使用条件 二.查询性能优化使用 Explain 进行分析 优化数据访问 重构查询方式 三.存储引擎InnoDB MyIS

数据库设计的三大范式:为了建立冗余较小.结构合理的数据库,设计数据库时必须遵循一定的规则.在关系型数据库中这种规则就称为范式.范式是符合某一种设计要求的总结.要想设计一个结构合理的关系型数据库,必须满足一定的范式. 在实际开发中最为常见的设计范式有三个:第一范式是最基本的范式.如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值,就说明该数据库表满足了第一范式:第二范式在第一范式的基础之上更进一层.第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关,而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言).也

7. 备份和恢复 本章主要会介绍: 1.备份的类型:逻辑备份,物理备份,全备和增量4种 2.创建备份的方法 3.还原方法,包括还原到时间点 4.备份计划,压缩和加密 5.表维护,恢复损坏的表 7. 备份和恢复 7.1备份和还原类型 7.1.1 物理备份VS逻辑备份 7.1.2 Online VS OFFLINE 7.1.3 本地VS远程 7.1.4 快照备份 7.1.5 全备VS增量备份 7.1.6 完全恢复VS时间点(增量)恢复 7.1.7 表维护 7.1.8 备份调度,压缩,加密 7.2 数

1.索引的种类(六种) 普通索引,唯一索引,全文索引,单列索引,多列索引,空间索引 2.优缺点及注意事项 优点:有了索引,对于记录数量很多的表,可以提高查询速度. 缺点:索引是占用空间的,索引会影响update insert delete速度. 以下列出几点使用mysql索引的注意事项. a.索引要创建在where和join用到的字段上. b.以下操作符号可以应用索引(:<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,LIKE不以%_开头) 以下需要注意不使用索引(<>,

第4章 1:查询优化,多表连接时只取需要的列,要对select * 保持怀疑. 2:如果发现访问的数据行数很大,而生成的结果中数据行很少,那么可以尝试更复杂的修改 a: 使用覆盖索引,b: 更改架构,一个例子就是使用汇总表 ,c: 重写复杂的查询,让mysql的优化器可以以优化的方式执行它. 3:重构查询的方式,a: 将复杂查询修改为多个简单查询,b:  缩短查询,使用分治算法,每次查询,删除一部分.c:分解联接,可以把一个多表联接分解成多个单个查询,然后在应用程序端,实现联接操作. 单个查询使

MySQL[五] [事物 ][数据库锁]   1.数据库事物 1. 什么是事务  事务是应用程序中一系列严密的操作,所有操作必须成功完成,否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消.也就是事务具有原子性,一个事务中的一系列的操作要么全部成功,要么一个都不做.  事务的结束有两种,当事务中的所以步骤全部成功执行时,事务提交.如果其中一个步骤失败,将发生回滚操作,撤消撤消之前到事务开始时的所以操作. 总结:事物就是一组操作,要么全部完成,要么全部失败! 2.事物特性 ACID 事务具有四个特征:原子性

物理备份对比逻辑备份 物理备份是指直接复制包含数据的文件夹和文件.这种类型的备份适用于大数据量且非常重要,遇到问题需要快速回复的数据库. 逻辑备份保存能够代表数据库信息的逻辑结构(CREATE DATABASE, CREATE TABLEs等)和内容(INSERT …,或者分隔符分割的文本文件),这种类型的备份适合小数据量备份.可以通过备份文件进行库结构,表机构或者数据的修改. 物理备份主要有以下特点: 备份文件包含所有的数据库文件夹和文件,即是mysql数据文件夹下的全部(所有数据库实例)或者

************************* 一.基础部分************************* 1.1 常用数据类型 - 字符串 split/strip/replace/find/index ... - 列表 append/extend/insert/push/pop/reverse/sort ... - 元组 len/max/min/count/index ... - 字典 keys/values/pop/clear/del ... - 集合 add/remove/clea

1.数据库事物 1. 什么是事务  事务是应用程序中一系列严密的操作,所有操作必须成功完成,否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消.也就是事务具有原子性,一个事务中的一系列的操作要么全部成功,要么一个都不做.  事务的结束有两种,当事务中的所以步骤全部成功执行时,事务提交.如果其中一个步骤失败,将发生回滚操作,撤消撤消之前到事务开始时的所以操作. 总结:事物就是一组操作,要么全部完成,要么全部失败! 2.事物特性 ACID 事务具有四个特征:原子性( Atomicity ).一致性( Cons

MyISAM 是MySQL的默认数据库引擎(5.5以后默认是InnoDB)性能极佳,但不支持事务处理. InnoDB 是MySQL的数据库常用的数据引擎. MyISAM 和 InnoDB 两者之间有明显的区别,简单梳理一下: 事务 MyISAM:每次查询具有原子性,执行速度比i快但是不支持事务操作. InnoDB:提供事务.回滚.崩溃修复能力的事务安全(ACID)型数据引擎 存储 MyISAM:每个MyISAM表在磁盘上存储成三个文件.分别是表定义文件(表名xx.frm).数据文件(表名xx.M

1. Intro 最近在了解日志聚合系统,正好前几天看到一篇文章<用了日志系统新贵Loki,ELK突然不香了!>,所以就决定动手体验一下.本文就带大家快速了解下Loki,并简单介绍.NET Core如何集成Loki. 2. What's Loki Stack Grafana Loki like Prometheus, but for logs.其是一个水平可扩展,高可用性,多租户的日志聚合系统,基于Apatch 2.0开源.其有三部分组成: Loki 是主服务器,负责存储日志和处理查询.对标E

索引概述 索引太多可能会降低运行性能,太少就会影响查询性能. 最开始就要在需要的地方添加索引. 常见的索引: B+树索引 全文索引 哈希索引 B+树索引 B+树 所有的叶子节点存放完整的数据,非叶子节点就是索引节点,只存放索引信息. 1. 插入操作 插入操作需要考虑节点是否被占满了,如果满了,久需要生成新节点. 叶节点和非叶节点都没满:直接插入到叶子节点. 叶节点满了,非叶节点没满:根据大小拆分叶子节点变成两个,再将中间节点放到上面的非叶节点,然后再插入数值. 都满了:先拆分叶子节点,再拆分非叶

目录 前言 使用 三种类型的全文搜索方式 相关参数 测试innodb引擎使用全文索引 准备 使用默认方式创建全文索引 使用ngram分词解析器创建全文索引 结论 前言 只有Innodb和myisam存储引擎能用全文索引(innodb支持全文索引是从mysql5.6开始的) char.varchar.text类型字段能创建全文索引(fulltext index type) 全文索引的基于关键词的,如何区分不同的关键词了,就要用到分词(stopword) 英文单词用空格,逗号进行分词:中文分词不方便

前言 在MySQL 5.6版本以前,只有MyISAM存储引擎支持全文引擎.在5.6版本中,InnoDB加入了对全文索引的支持,但是不支持中文全文索引.在5.7.6版本,MySQL内置了ngram全文解析器,用来支持亚洲语种的分词. 在学习之前,请确认自己的MySQL版本大于5.7.6.我的版本为5.7.20.同时文中的所有操作都基于InnoDB存储引擎. 什么是全文索引? 如果有搞过lucene,solr,es之类的,理解起来会方便许多. 日常我们使用MySQL查询时,大部分的查询都是定值或者范

前言 只有Innodb和myisam存储引擎能用全文索引(innodb支持全文索引是从mysql5.6开始的) char.varchar.text类型字段能创建全文索引(fulltext index type) 全文索引的基于关键词的,如何区分不同的关键词了,就要用到分词(stopword) 英文单词用空格,逗号进行分词:中文分词不方便(一个句子不知道怎样区分不同的关键词) 内置分词解析器ngram支持中文,日文,韩文(将句子分成固定数字的短语) 当对表写入大量数据时,写入数据后再创建全文索引的