目录 MySQL的存储结构 表存储结构 B+树索引结构 B+树页节点结构 为什么要用B+树索引 二叉树 多叉树 B树 B+树 搞懂这个问题之前,我们首先来看一下,MySQL表的存储结构 MySQL的存储结构 表存储结构 单位:表>段>区>页>行 在数据库中, 不论读一行,还是读多行,都是将这些行所在的页进行加载.也就是说存储空间的基本单位是页. 一个页就是一棵树B+树的节点,数据库I/O操作的最小单位是页,与数据库相关的内容都会存储在页的结构里. B+树索引结构 在一棵B+树中,每

MySQL性能优化:索引 索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针,然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序.数据库使用索引以找到特定值,然后顺指针找到包含该值的行.这样可以使对应于表的SQL语句执行得更快,可快速访问数据库表中的特定信息.   当表中有大量记录时,若要对表进行查询,第一种搜索信息方式是全表搜索,是将所有记录一一取出,和查询条件进行一一对比,然后返回满足条件的记录,这样做会消耗大量数据库系统时间,并造成大量磁盘I/O操作:第二种就是在表中建立索引,然后在索引中找到符合查询条件的

Mysql如何创建短索引 为什么要用短索引 有时需要索引很长的字符列,它会使索引变大并且变慢.一个策略就是模拟哈希索引.但是有时这也不够好,那么应该怎么办呢?通常可以索引开始的几个字符,而不是全部值,以节约空间并得到好的性能.这使索引需要的空间变小,但也会降低选择性.索引选择性(INDEX SELECTIVITY)是不重复的索引值(也叫基数(Cardinality))和表(#T)中所有行的比值,它的值在1/#T和1之间.高选择性的索引有好外,因为它使MYSQL在查找匹配的时候可以过滤掉更多的行,

如何根据执行计划,判断Mysql语句是否走索引

mysql 优化实例之索引创建 优化前: pt-query-degist分析结果: # Query 23: 0.00 QPS, 0.00x concurrency, ID 0x78761E301CC7EE47 at byte 394687 # This item is included in the report because it matches --limit. # Scores: V/M = 3.27 # Time range: 2016-09-29T11:46:22 to 2016-1

mysql force index() 强制索引的使用 之前跑了一个SQL,由于其中一个表的数据量比较大,而在条件中有破坏索引或使用了很多其他索引,就会使得sql跑的非常慢... 那我们怎么解决呢? 这时候我么可以使用mysql force index() 强制索引来优化查询语句: 使用MySQL force index 强制索引的目的是对目标表添加最关键的索引,使其优先使用该索引筛选数据: select * from ws_shop a hour) > '2016-10-01 06:00:00

以下的文章主要介绍的是MySQL force Index  强制索引,以及其他的强制操作,其优先操作的具体操作步骤如下:我们以MySQL中常用的hint来进行详细的解析,如果你是经常使用Oracle的朋友可能知道,Oracle的hincvt功能种类很多,对于优化sql语句提供了很多方法. 同样,在MySQL里,也有类似的hint功能.下面介绍一些常用的. 强制索引MySQL FORCE INDEX SELECT * FROM TABLE1 FORCE INDEX (FIELD1) … 以上的SQ

-- ---------------------------- -- 商品属性表 -- AUTO_INCREMENT=1为设置了自增长的字段设置起点,1为起点 -- ENGINE选择:MyISAM类型不支持事务处理等高级处理,而InnoDB类型支持. -- NOT NULL 设置字段不为空,DEFAULT NULL设置字段默认值 -- COMMENT注释 -- DEFAULT CHARSET=utf8为字段设置默认编码(如果表字段没有设置编码,那么默认就是这里指定的编码) -- characte

所使用的mysql函数explain语法:explain < table_name >例如: explain select * from t3 where id=3952602;explain输出结果+----+-------------+-------+-------+-------------------+---------+---------+-------+------+-------+| id | select_type | table | type  | possible_keys

http://www.orczhou.com/index.php/2012/11/mysql-source-code-data-structure-about-index/ 本文将尝试介绍MySQL索引存储相关的数据结构.程序=数据结构+算法,了解数据结构,然后就可以进一步了解MySQL源码中如何使用索引,如何选择自己的执行计划. 目录 [hide] 1. MySQL如何描述某个数据表的索引 2. GDB打印观察索引信息 2.1 打印索引基本信息 2.2 打印索引某一列的基本信息 2.3 打印索

mysql的多列索引是经常会遇到的问题,怎样才能有效命中索引,是本文要探讨的重点. 多列索引使用的Btree,也就是平衡二叉树.简单来说就是排好序的快速索引方式.它的原则就是要遵循左前缀索引. 多个索引从左边往右都使用上,才能使用到整个多列索引. 下面我先建立一个简单的表做实验: create table t6 ( c1 char(1) not null default '', c2 char(1) not null default '', c3 char(1) not null default

同步发布:http://www.yuanrengu.com/index.php/2017-01-13.html 一.索引的作用 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重. 在数据量和访问量不大的情况下,mysql访问是非常快的,是否加索引对访问影响不大.但是当数据量和访问量剧增的时候,就会发现mysql变慢,甚至down掉,这就必须瑶考虑优化sql了,给数据库建立

      SQL SERVER的表结构及索引转换为MySQL的表结构及索引,其实在很多第三方工具中有提供,比如navicat.sqlyog等,但是,在处理某些数据类型.默认值及索引转换的时候,总有些不尽人意并且需要安装软件,懒人开始想法子,所以基于SQL SERVER,写了一个存储过程,可以根据表名直接转换为MySQL的建表建索引的SQL脚本(针对 MySQL Innodb引擎).目前不支持分区表的分区配置及区域数据类型的转换.         如果转载,请注明博文来源: www.cnblog

MySQL中的联合索引学习教程 这篇文章主要介绍了MySQL中的联合索引学习教程,其中谈到了联合索引对排序的优化等知识点,需要的朋友可以参考下   联合索引又叫复合索引.对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部份,但只能是最左侧部分.例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找,但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时,索引就十分有效. 两个或更多个列上的索引被称作复合索引. 利用索引

MySQL的MyISAM.InnoDB引擎默认均使用B+树索引(查询时都显示为"BTREE"),本文讨论两个问题: 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构? 如何基于索引结构,理解常见的MySQL索引优化思路? 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存. 为什么索引无法全部装入内存?假设使用树结构组织索引,简单估算一下: 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵树最多20

6.1 索引 由于数据存储在数据库表中,所以索引是创建在数据库表对象上的,由表中的一个或多个字段生成的键组成,这些键存储在数据结构(B-树或哈希表)中,通过索引可以快速有效地查找与键值相关联的字段.根据索引的存储类型,可以分为B型树索引(BTREE)和哈希索引(HASH). 注意:InnoDB和MyISAM支持BTREE类型索引,MEMORY支持HASH类型索引,默认为前者索引. 索引可以提高DBMS的查找速度,同时保证字段的唯一性,从而实现数据库表的完整性. MySQL支持6种索引:普通索引.

SQL优化 MySQL版  - -B树索引详讲 作者:Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 为什么要进行SQL优化呢?很显然,当我们去写sql语句时: 1会发现性能低 2.执行时间太长, 3.或等待时间太长 4.sql语句欠佳,以及我们索引失效 5.服务器参数设置不合理 SQL语句执行过程分析 1.编写过程: 编写过程就是我们平常写sql语句的过程,也可以理解为编写顺序,以下就是我们编写顺序: select from join on where 条件 group by 分组 h

译者注:MySQL 8.0之前,不管是否指定索引建的排序方式,都会忽略创建索引时候指定的排序方式(语法上不会报错),最终都会创建为ASC方式的索引,在执行查询的时候,只存在forwarded(正向)方式对索引进行扫描.关于正向索引和反向索引,逻辑上很容易理解,这里有两个相关的概念:正向索引或者反向(倒序)索引,两者都是在构建B树索引时候的相关字段排序方式,是B索引树的逻辑存储方式正向扫描(forward)和反向扫描( Backward index scan;)是执行查询的过程中对B树索引的扫描方

mysql建立多列索引(联合索引)有最左前缀的原则,即最左优先,如: 如果有一个2列的索引(col1,col2),则已经对(col1).(col1,col2)上建立了索引:如果有一个3列索引(col1,col2,col3),则已经对(col1).(col1,col2).(col1,col2,col3)上建立了索引: 总结:1.b+树的数据项是复合的数据结构,比如(name,age,sex)的时候,b+树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的,比如当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候,b+树会优

不使用索引原文 : http://itlab.idcquan.com/linux/MYSQL/918330.html MySQL查询不使用索引汇总 众所周知,增加索引是提高查询速度的有效途径,但是很多时候,即使增加了索引,查询仍然不使用索引,这种情况严重影响性能,这里就简单总结几条MySQL不使用索引的情况 如果MySQL估计使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引.例如,如果列key均匀分布在1和100之间,下面的查询使用索引就不是很好:select * from table_name where

高性能索引 1.索引基础:索引的作用类似'目录'帮助Query来快速定位数据行. 1.1索引类型: 1.1.1 b-tree索引 b-tree(balance tree)索引:使用平衡树(非平衡二叉树)来保存索引值,叶子结点的到根节点的距离相差不超过1:对于不同的引擎,不同的索引类型叶子结点保存的值可以不同,同过索引找到数据行的方式也不同 可以使用b-tree索引的查询类型:1.全值索引:2.最左前缀:3.前缀索引:4.匹配范围:5.精准匹配某一列,范围匹配另一列(可以在看作最左前缀的扩大化)6