<MySQL面试小抄>索引考点二面总结 我是肥哥,一名不专业的面试官! 我是囧囧,一名积极找工作的小菜鸟! 囧囧表示:小白面试最怕的就是面试官问的知识点太笼统,自己无法快速定位到关键问题点!!! 本期主要面试考点 面试官考点之谈谈索引维护过程?页分裂?页合并? 面试官考点之简述一下查询时B+树索引搜索过程? 面试官考点之什么是回表? 面试官考点之什么是索引覆盖?使用场景? 面试官考点之什么情况下会索引失效? 面试官考点之哪些情况下,可能会面临索引失效的问题? 面试官考点之or走索引和索引失效分

索引是快速搜索的关键.MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的.下面介绍几种常见的MySQL索引类型. 在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度.假如我们创建了一个 mytable表: CREATE TABLE mytable(   ID INT NOT NULL,    username VARCHAR(16) NOT NULL  );   我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin. 在查找username="admin"的记录

转载说明:http://www.nyankosama.com/2014/12/19/high-performance-index/ 1. 引言 随着互联网时代地到来,各种各样的基于互联网的应用和服务进入了人们的视线.然而这些各种各样的应用都是由成千上万的后端服务所支撑起来的,这些服务每天处理着海量的请求承载着巨大的压力.随着用户量的增加,逐渐地这些后端服务的某一个部分就会成为整个应用水平扩展的瓶颈,然而往往这个瓶颈就是存在于数据库.为此,对设计并维护一个高性能的数据库服务就成为了当今海量高负载服

写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索引,则只需要进行log100(

导语 索引在数据库中的地位是及其的重要,同时要想完全的掌握索引并不是一件容易的事,需要对数据的查询原理以及计算机操作系统有深刻的认识,当然相关的算法和数据结构也是必须的.因此,这篇文章感到了一些压力,不过还是决定先拿出来总结一下,理一理索引,就当做学习笔记了. 索引的重要习性犹如一本字典的拼音检索和部首检索部分,想象一下你买了一本只有正文的字典,那该有多么抓狂.而且在一个软件系统中,通常数据的查询与修改往往占到了10:1的比例,也就是我们需要将大部分的精力投入到数据的查询上,其中很多工作是用来提

转自:http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html 写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间

命名规则:表名_字段名1.需要加索引的字段,要在where条件中2.数据量少的字段不需要加索引3.如果where条件中是OR关系,加索引不起作用4.符合最左原则 https://segmentfault.com/q/1010000003984016/a-1020000003984281 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

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

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

一.索引 1.介绍 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,在生产环境中,我们遇到最多的也是最容易出现问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化是重中之重.加速查询最好的方法就是索引. 索引:简单的说,相当于图书的目录,可以帮助用户快速的找到需要的内容. 在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 总结:索引的目

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

1．索引作用 在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 例如,有3个未索引的表t1.t2.t3,分别只包含列c1.c2.c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1-1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示. SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3 WHERE c1=c2 AND c1=c3 此查询结果应该为1000行,每行包含3个相

最近在做sql优化,看到一篇有关sql索引不错的文章,转载一下. 一.索引类型 普通索引:INDEX 允许出现相同的索引内容 (normal) 唯一索引:UNIQUE 不可以出现相同的值,可以有NULL值 主键索引:PROMARY KEY 不允许出现相同的值(唯一性,且只能有一个) 组合索引:实质上是将多个字段建到一个索引里,列值的组合必须唯一 全文索引:FULLTEXT INDEX 可以针对值中的某个单词,但效率低(不建议,可利用添加关键词关联列来实现) //建表时建立CREATE TABLE

一 介绍 为何要有索引? 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,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能

引言 回想四年前,我在学习mysql的索引这块的时候,老师在讲索引的时候,是像下面这么说的 索引就像一本书的目录.而当用户通过索引查找数据时,就好比用户通过目录查询某章节的某个知识点.这样就帮助用户有效地提高了查找速度.所以,使用索引可以有效地提高数据库系统的整体性能. 嗯,这么说其实也对.但是呢,大家看完这种说法,其实可能还是觉得太抽象了!因此呢,我还想再深入的细说一下,所以就有了此文! 需要说明的是,我说的内容只在Mysql的Innodb引擎中是成立的.在Sql Server.oracle.

一.索引的本质 MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是数据结构. 我们知道,数据库查询是数据库的最主要功能之一.我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化.最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的,好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法,例如二分查找(binary search).

--------------------------------------------------------------------------------堕落的状态,无疑是慢性自杀.想想自己为什么学这个,想想初心. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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,这就必须要考虑优化sql了,给数据库建立正确合理的索引,是mysql优化的一个重要手段. 索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查“mysql

创建表的时候创建索引   创建索引是指在某个表的一列或多列上建立一个索引,以便提高对表的访问速度.创建索引有3种方式,这3种方式分别是创建表的时候创建索引.在已经存在的表上创建索引和使用ALTER TABLE语句来创建索引.本节将详细讲解这3种创建索引的方法. 7.2.1  创建表的时候创建索引(1) 创建表时可以直接创建索引,这种方式最简单.方便.其基本形式如下: CREATE TABLE  表名( 属性名 数据类型[完整性约束条件], 属性名 数据类型[完整性约束条件], ...... 属性

在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前,我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的,因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程,在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用B+树! 学过数据结构的一般对最基础的树都有所认识,因此我们就从与我们主题更为相近的二叉查找树开始. 一.二叉查找树 (1)二叉树简介: 二叉查找树也称为有序二叉查找树,满足二叉查找树的一般性质,是指一棵空树具有如下性质: 1.任意节点左子树不为空,则左子树的值均小于根节点的值: 2.任意节点右子

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