众所周知,InnoDB使用的索引结构是B+树,但其实它还支持另一种索引:自适应哈希索引. 哈希表是数组+链表的形式.通过哈希函数计算每个节点数据中键所对应的哈希桶位置,如果出现哈希冲突,就使用拉链法来解决.更多内容可以参考 百度百科-哈希表 从以上可以知道,哈希表查找最优情况下是查找一次.而InnoDB使用的是B+树,最优情况下的查找次数根据层数决定.因此为了提高查询效率,InnoDB便允许使用自适应哈希来提高性能. 可以通过参数 innodb_adaptive_hash_index 来决定是否

自适应哈希索引采用之前讨论的哈希表的方式实现,不同的是,这仅是数据库自身创建并使用的,DBA本身并不能对其进行干预.自适应哈希索引近哈希函数映射到一个哈希表中,因此对于字典类型的查找非常快速,如SELECT * FROM TABLE WHERE index_col='xxx'但是对于范围查找就无能为力.通过SHOW ENGINE INNODB STATUS 可以看到当前自适应哈希索引的使用情况 ------------------------------------- INSERT BUFFER

一.介绍 哈希(hash)是一种非常快的查找方法,一般情况下查找的时间复杂度为O(1).常用于连接(join)操作,如Oracle中的哈希连接(hash join). InnoDB存储引擎会监控对表上索引的查找,如果观察到建立哈希索引可以带来速度的提升,则建立哈希索引,所以称之为自适应(adaptive)的. 自适应哈希索引通过缓冲池的B+树构造而来,因此建立的速度很快.而且不需要将整个表都建哈希索引,InnoDB存储引擎会自动根据访问的频率 和模式来为某些页建立哈希索引. 二.示例 三.限制

如何在MySQL中分配innodb_buffer_pool_size innodb_buffer_pool_size是整个MySQL服务器最重要的变量. 1. 为什么需要innodb buffer pool? 在MySQL5.5之前,广泛使用的和默认的存储引擎是MyISAM.MyISAM使用操作系统缓存来缓存数据.InnoDB需要innodb buffer pool中处理缓存.所以非常需要有足够的InnoDB buffer pool空间. 2. MySQL InnoDB buffer pool

InnoDB 存储引擎作为我们最常用到的存储引擎之一,充分熟悉它的的实现和运行原理,有助于我们更好地创建和维护数据库表. InnoDB 体系架构 InnoDB 主要包括了: 内存池.后台线程以及存储文件. 内存池又是由多个内存块组成的,主要包括缓存磁盘数据.redo log 缓冲等: 后台线程则包括了 : Master Thread.IO Thread 以及 Purge Thread 等: 由 InnoDB 存储引擎实现的表的存储结构文件一般包括表结构文件(.frm).共享表空间文件(ibdat

1.什么是数据库中的索引?索引有什么作用? 引入索引的目的是为了加快查询速度.如果数据量很大,大的查询要从硬盘加载数据到内存当中. 2.InnoDB中的索引原理是怎么样的? InnoDB是Mysql的默认存储引擎,InnoDB有两种索引:B+树索引和哈希索引,其中哈希索引是自适应性的,存储引擎会根据表的使用情况,自动创建哈希索引,不能人为的干涉. B树.B-树.B+树.B*树四种数据结构在索引中的运用,这四种数据结构的顺序必须是这样的.分别阐述如下: B树:二叉树,每个结点只存储一个关键字,等于

MySQL中的存储引擎: 1.存储引擎的概念 2.查看MySQL所支持的存储引擎 3.MySQL中几种常用存储引擎的特点 4.存储引擎之间的相互转化 一.存储引擎: 1.存储引擎其实就是如何实现存储数据,如何为存储的数据建立索引以及如何更新,查询数据等技术实现的方法. 2.MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或内存)中,这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制,索引技巧,锁定水平并且最终提供广泛的不同功能和能力.在MySQL中将这些不同的技术及配套的相关功能称为存储引擎. 二.MyS

三者空间占用方面: char:存储定长数据很方便,CHAR字段上的索引效率极高,可以有默认值,比如定义char(10),那么不论你存储的数据是否达到了10个字节,都要占去10个字节的空间(自动用空格填充),且在检索的时候后面的空格会隐藏掉,所以检索出来的数据需要记得用strip()之类的函数去过滤空格.varchar:存储变长数据,但存储效率没有CHAR高.保存数据的时候,不进行空格自动填充,而且如果数据存在空格时,当值保存和检索时尾部的空格仍会保留.另外,varchar类型的实际长度是它的值的

两次写: 场景: 当发生数据库宕机时,可能innodb存储引擎正在写入某个页到表中,而这个页只写了一部分,这种情况被称为部分写失效,如果发生,可以通过重做日志进行恢复,重做日志中记录的是对页的物理操作:例如偏移量 800,写‘aaaa’记录.如果这个页本身已经发生了损坏,再对其进行重做是没有意义的,这就是说,在应用(apply)重做日志前,用户需要一个页的副本,当写入失效发生时,先通过页的副本来还原该页,再进行重做,这就是两次写(doublewrite) 组成: doublewrite由两部分组

一.数据库引擎(Engines)的概念 MySQ5.6L的架构图: MySQL的存储引擎全称为(Pluggable Storage Engines)插件式存储引擎.MySQL的所有逻辑概念,包括SQL Interface.Parser.Optimizer.Caches和Buffers等,都需要真正转为物理层的实际数据的,怎么存或者以什么方式存的问题就需要存储引擎来实现.存储引擎对关系型数据库来讲是一个非常重要的概念.在MySQL中常用的文件系统有MyISAM.InnoDB.Federated.A

前言 数据库存储引擎是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建.查询.更新和删除数据.不同的存储引擎提供不同的存储机制.索引技巧.锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以 获得特定的功能.现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎.MySQL的核心就是存储引擎. 存储引擎查看 MySQL给开发者提供了查询存储引擎的功能,我这里使用的是MySQL5.1,可以使用: SHOW ENGINES 命令来查看MySQL使用的引擎,命令的输出为(我用的Navicat P

MySQL中常用的几种存储引擎:innoDB.bdb.myisam.memory以及这几个引擎的讲解: InnoDB存储引擎: (1) innodb存储引擎该mysql表提供了事务,回滚以及系统崩溃修复能力和多版本迸发控制的事务的安全. (2)innodb支持自增长列(auto_increment),自增长列的值不能为空,如果在使用的时候为空的话怎会进行自动存现有的值开始增值,如果有但是比现在的还大,则就保存这个值. (3)innodb存储引擎支持外键(foreign key) ,外键所在的表称

--where子句操作符: where子句操作符 = 等于 <> 不等于(标准语法) != 不等于(非标准语法,可移植性差) < 小于 <= 小于等于 > 大于 >= 大于等于 between                                   在指定的两个值之间 IS NULL 空值检查 IN(a, b) 在a与b之间 NOT  注意NOT在复杂语句中的应用,比如NOT IN(A, B),在简单语句中,NOT没有什么特别之处,但是在复杂语句中,显得很重

了解一下MySQL中的回表查询与索引覆盖. 回表查询 要说回表查询,先要从InnoDB的索引实现说起.InnoDB有两大类索引,一类是聚集索引(Clustered Index),一类是普通索引(Secondary Index). InnoDB的聚集索引 InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录,因此InnoDB必须要有且只有一个聚集索引. 1.如果表定义了PK(Primary Key,主键),那么PK就是聚集索引. 2.如果表没有定义PK,则第一个NOT NULL UNIQUE的列就是聚集索引.

第18章:分区 目录 18.1. MySQL中的分区概述 18.2. 分区类型 18.2.1. RANGE分区 18.2.2. LIST分区 18.2.3. HASH分区 18.2.4. KEY分区 18.2.5. 子分区 18.2.6. MySQL分区处理NULL值的方式 18.3. 分区管理 18.3.1. RANGE和LIST分区的管理 18.3.2. HASH和KEY分区的管理 18.3.3. 分区维护 18.3.4. 获取关于分区的信息 本章讨论MySQL 5.1.中实现的分区.关于分

转自:https://blog.csdn.net/kenianni/article/details/84910638 有改动,仅供个人学习 问题提出:缓存的冷启动问题 应用系统新版本上线,这时候 redis cluster 集群内存中可能没有数据的,这时候大量请求进去,会导致大量的高并发请求和流量直接打到mysql 中,完蛋,mysql 挂了,redis cluster 集群中也没有数据,这时候整个系统就处于不可用状态:应用系统运行过程中,突然 redis cluster 集群挂了,内存中数据也

出处: 一步一步带你入门MySQL中的索引和锁 索引 索引常见的几种类型 索引常见的类型有哈希索引,有序数组索引,二叉树索引,跳表等等.本文主要探讨 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB 的索引结构. InnoDB的索引结构 在InnoDB中是通过一种多路搜索树——B+树实现索引结构的.在B+树中是只有叶子结点会存储数据,而且所有叶子结点会形成一个链表.而在InnoDB中维护的是一个双向链表. 你可能会有一个疑问,为什么使用 B+树 而不使用二叉树或者B树? 首先,我们知道访问磁盘需要访问到

前言 数据库存储引擎是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建.查询.更新和删除数据.不同的存储引擎提供不同的存储机制.索引技巧.锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以 获得特定的功能.现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎.MySQL的核心就是存储引擎. 存储引擎查看 MySQL给开发者提供了查询存储引擎的功能,我这里使用的是MySQL5.1,可以使用: SHOW ENGINES 命令来查看MySQL使用的引擎,命令的输出为(我用的Navicat P

一.什么是索引 索引是表的目录,会保存在额外的文件中,针对表中的指定列建立,专门用于帮助用户快速查询数据的一种数据结构.类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置,然后直接获取即可.在查找数据库内容之前可以先在索引中查询,快速定位查询数据.用在where,like,having等查询语句. 二.建立索引的列 1.越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘.内存和CPU缓存中都需要更少的空间,一个磁盘页可以放更多的数据,查询效率更高. 2.简单的数据类型更好:整型数据

1.MySQL中的索引 在MySQL,索引是由B+树实现的,B+是一种与B树十分类似的数据结构. 形如下面这种: 其结构特点: (1)有n课子树的结点中含有n个关键码. (2)非根节点子节点数: ceil(m/2)<= k <= m(ceil是天花板函数的意思,也就是向上取整,比如ceil(1.2)=2 ),m为该B+树的阶数.根节点最少有两个子节点,最多同样为m个. (2)叶子节点包含了全部关键码的信息,及指向含有这些关键码记录的指针.并且叶子节点根据关键码的大小自小至大的顺序链接,叶子节点