索引是什么 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. 可以得到索引的本质:索引是数据结构,索引的目的是提高查询效率,可以类比英语新华字典,根据目录定位词语 如果没有目录呢,就需要从A到Z,去遍历的查找一遍,一个一个找和直接根据目录定位到数据,差的就是天壤之别 索引底层数据结构 数据库除了存储数据本身之外,还维护着一个满足特定查找算法的数据结构,这些结构以某种方式指向数据,这样就可以基于这些数据结构实现高效查找算法.这种结构就是索引,MySQL中索引

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

InnoDB的一棵B+树可以存放多少行数据? 答案:约2千万 为什么是这么多? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中,磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)的最小单元是块,一个块的大小是4k,而对于InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元,页(Page),一个页的大小是16K. 下面几张图可以理解最小存储

一 基础知识 二叉树 根节点,第一层的节点 叶子节点,没有子节点的节点. 非叶子节点,有子节点的节点,根节点也是非叶子节点. B树 B树的节点为关键字和相应的数据(索引等) B+树 B+树是B树的一个变形,非叶子节点只保存索引,不保存实际的数据,数据都保存在叶子节点中, B+树的叶子节点为链表,链表放数据,非叶子节点是索引. 二 对比 1.B树和B+树同样适用于高度越低,查询越快. 2.B树查找节点,B+树只需要查询所有节点(索引),B树查询索引和数据.虽然可能第一个就找到,但在极端情况下,需要

前言 在MySQL中,无论是Innodb还是MyIsam,都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引).本文将从最普通的二叉查找树开始,逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题,从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构. 目录 一.二叉查找树(BST):不平衡 二.平衡二叉树(AVL):旋转耗时 三.红黑树:树太高 四.B树:为磁盘而生 五.B+树 六.感受B+树的威力 七.总结 一.二叉查找树(BST):不平衡 二叉查找树(BST,Binary Search Tree),也叫

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

一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万 为什么是这么多呢? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)他的最小单元是块,一个块的大小是4k 而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页(P

作者:李平 https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html 一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万 为什么是这么多呢? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/

InnoDB的一棵B+树可以存放多少行数据? 答案:约2千万 为什么是这么多? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中,磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)的最小单元是块,一个块的大小是4k,而对于InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元,页(Page),一个页的大小是16K. 下面几张图可以理解最小存储

引言:MySQL之所以能成为经典,不是没有道理的,B+树足矣! 一.索引概念 InnoDB引擎支持三种常见的索引:B+树索引,全文索引和(自适应)哈希索引.B+树索引是传统意义上的索引,构造类似二叉树,从平衡二叉树演化而来,在InnoDB中使用较多,即一般意义上的索引构建都是B+树,所以这里主要介绍B+树索引. 索引是 应用程序设计和开发一个非常重要的方面.一般情况下,索引的添加可以提高查询性能,但也不是索引创建得越多越好,多了也会对性能造成一定的影响.所以找到一个平衡点也是关键. 数据库中的B

一 备份数据 备份库: mysqldump:拷贝数据 --database:数据库 基本语法是:mysqldump -h服务器名 -u用户名 -p密码 --database 库名 > 备份路径.sql :后缀名 --all-database:备份所有的库 --databases:备份多个库 备份的数据名里面最好加上时间和日期. 锁住表的操作主要是为了为了一个一个的操作记录,不然记录就会乱. 恢复库: mysqlload -u用户名 -p密码 <文件路径 备份表: mysqldump -u用户名

原文链接:http://hedengcheng.com/?p=525 问题背景 今天,看到Twitter的DBA团队发布了其最新的MySQL分支:Changes in Twitter MySQL 5.5.28.t9,此分支最重要的一个改进,就是修复了MySQL 的Bug #67718:InnoDB drastically under-fills pages in certain conditions.关于此Bug的详细描述,以及如何重现此问题,可以阅读以上的Bug链接,以下简单描述下此Bug对应

索引原理 我们使用索引,就是为了提高查询的效率,如同查书一样,先找到章,再找到章中对于的小节,再找到具体的页码,再到我们需要的内容. 事实上索引的本质就是不断缩小获取数据的筛选范围,找出我们想要的结果.同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说有了这种索引机制,我们就可以总是用同一种查找方式来锁定数据. 数据库也是一样,但显然要复杂的多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>.<.between.in).模糊查询(like).并集查询(or)等等.数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?

目录 一.树 二.B+树 2.1 B+树性质 三.聚集索引和辅助索引 3.1 聚集索引 3.2 辅助索引 3.3 聚集索引和非聚集索引的区别 四.再看B+树 4.1 B+树的插入操作 4.2 B+树的删除操作 一.树 树状图是一种数据结构 ,它是由n(n>=1)个有限结点组成一个具有层次关系的集合.把它叫做"树"是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的. 它具有以下的特点:每个结点有零个或多个子结点:没有父结点的结点称为根结点:每一个非根结点有且只有一个父结点

原文链接:http://hedengcheng.com/?p=525 问题背景 今天,看到Twitter的DBA团队发布了其最新的MySQL分支:Changes in Twitter MySQL 5.5.28.t9,此分支最重要的一个改进,就是修复了MySQL 的Bug #67718:InnoDB drastically under-fills pages in certain conditions.关于此Bug的详细描述,以及如何重现此问题,可以阅读以上的Bug链接,以下简单描述下此Bug对应

面试题:MySQL索引为什么用B+树? 前言 讲到索引,第一反应肯定是能提高查询效率.例如书的目录,想要查找某一章节,会先从目录中定位.如果没有目录,那么就需要将所有内容都看一遍才能找到. 索引的设计对程序的性能至关重要,若索引太少,对查询性能受影响:而如果索引太多,则会影响增/改/删等的性能. 知识点 MySQL中一般支持以下几种常见的索引: B+树索引 全文索引 哈希索引 我们今天重点来讲下B+树索引,以及为什么要用B+树来作为索引的数据结构. B+树索引并不能直接找到具体的行,只是找到被查

MySQL 树形索引结构 B树 B+树   如何评估适合索引的数据结构 索引的本质是一种数据结构 内存只是临时存储,容量有限且容易丢失数据.因此我们需要将数据放在硬盘上. 在硬盘上进行查询时也就产生了硬盘的I/O操作,而硬盘的I/O存取消耗的时间要比读取内存大很多.因此数据查询的时间主要决定于I/O操作的次数. 每访问一次节点就需要对磁盘进行一次I/O操作.   树模型 二分查找的时间复杂度是O(log2n),是一种很高效的查询方式.在一系类树种使用二分查找的树有很多,但并不是所有树都适合作为索

首先要明白索引(index)是在存储引擎(storage engine)层面实现的,而不是server层面.不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型.即使多个存储引擎支持某一索引类型,它们的实现和行为也可能有所差别. MyISAM 和 InnoDB 存储引擎,都使用 B+Tree的数据结构,它相对与 B-Tree结构,所有的数据都存放在叶子节点上,且把叶子节点通过指针连接到一起,形成了一条数据链表,以加快相邻数据的检索效率. 一.先了解下 B-Tree 和 B+Tree 的区别   1.B-Tre

前言 如果面试官问的是,为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树?这个问题时,给自己留一条后路,不要把B树喷的一文不值.因为网上有些答案是说,B树不适合做文件存储系统的索引结构.如果按照那种答法,自己就给自己挖了一个坑,很难收场.因此,就有了这篇文章的诞生~ 正文 这里的Mysql指的是Innodb的存储引擎下的索引结构,其他存储引擎我们暂时不讨论. B树和B+树 开头,我们先回忆一下,B树和B+树的结构以及特点,如下所示:B树 注意一下B树的两个明显特点 树内的每个节点都存储数据 叶

mysql一直号称是免维护的,但是我发现它往往连最表基本索引都不能自动维护,情景如下: 1.我用mysqldump导出一个大表longformh; 2.用mysql.exe导入到一个新库中: 3.查看表结构,其原来的索引.主键均在,使用explain,也可以看到相关的索引被引用: 4.使用select查询,速度非常慢,貌似索引.主键都没有起作用: 5.重建索引: ALTER TABLE `longformh`DROP INDEX `si`,ADD INDEX `si` (`SURVEYOBJEC

接上一篇内容,InnoDB 的作者想到一种更灵活的方式来管理所有目录项,是什么? 一.目录项记录页 其实这些用户目录项与用户记录很像,只是目录项中的两个列记录的是主键和页号而已,那么就可以复用之前存储用户记录的数据页来存储目录项. 为了区分用户记录和目录项,仍然使用 record_type 这个属性,当值为 1 时,表示目录项记录,再来复习一遍: 0:普通用户记录 1:目录项记录 2:Infimum 记录 3:Supremum 记录 现在把目录项放到一个新页中,就变成了这样: 目录项记录 rec