旭日Follow_24 的CSDN 博客 ,全文地址请点击: https://mp.csdn.net/postedit/80910082 索引概念:     索引是关系数据库中用于存放每一条记录的一种对象,主要目的是加快数据的读取速度和完整性检查.建立索引是一项技术性要求高的工作.一般在数据库设计阶段的与数据库结构一道考虑.应用系统的性能直接与索引的合理直接有关. 一.Oracle索引 1.索引类型 列出常见常用的几种索引类型,如下: 非唯一索引(最常用) NonUnique 唯一索引  Uni

一.总述 逻辑存储结构是 Oracle 数据库存储结构的核心内容,对 Oracle 数据库的所有操作都会涉及逻辑存储结构.逻辑存储结构是从逻辑的角度分析数据库的组成,是对数据存储结构在逻辑概念上的划分.Oracle 的逻辑存储结构是一中层次结构,主要由表空间.段.区间和数据块等概念组成.逻辑结构是面向用户的,当用户使用 Oracle数据库时,使用的就是逻辑存储结构.Oracle 的逻辑存储结构中所包含的多个结构对象从数据库到表空间形成了不同层次的粒度关系. Oracle 数据由多个表空间组成(数

http://blog.csdn.net/leshami/article/details/23687137 索引质量的高低对数据库整体性能有着直接的影响.良好高质量的索引使得数据库性能得以数量级别的提升,而低效冗余的索引则使得数据库性能缓慢如牛,即便是使用高档的硬件配置.因此对于索引在设计之初需要经过反复的测试与考量.那对于已经置于生产环境中的数据库,我们也可以通过查询相关数据字典得到索引的质量的高低,通过这个分析来指导如何改善索引的性能.下面给出了演示以及索引创建的基本指导原则,最后给出了索引

表 原文:http://yingminxing.com/mysql%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%86%85%E5%B9%95innodb%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%BC%95%E6%93%8E%EF%BC%8D%E8%A1%A8%E7%B4%A2%E5%BC%95%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%92%8C%E9%94%81/ 4.1.innodb存储引擎表类型 innodb表类似oracle的IOT表(索引聚集表-indexorganized table

表 4.1.innodb存储引擎表类型 innodb表类似oracle的IOT表(索引聚集表-indexorganized table),在innodb表中每张表都会有一个主键,如果在创建表时没有显示的定义主键则innodb如按照如下方式选择或者创建主键.首先表中是否有唯一非空索引(unique not null),如果有则该列即为主键.不符合上述条件,innodb存储引擎会自动创建一个6字节大小的指针,rowid(). 4.2.innodb逻辑存储结构 innodb的逻辑存储单元由大到小分别是

转载地址:https://mp.weixin.qq.com/s/HNnzAgUtBoDhhJpsA0fjKQ 世界上只两件东西能震撼人们的心灵:一件是我们心中崇高的道德标准:另一件是我们头顶上灿烂的星空        ——[康德] 大家好,今天笔者为大家分享一些MySQL相关的知识,,希望这篇文章能给大家在工作上带来帮助. 在面试的时候,面试官常会问一些数据库优化的问题.比如:如何加快查询速度.通常一般都是这样回答的 加索引 修改sql,减少不必要的字段 limit 分库分表 等等 回答的很肤浅

一.mysqlcheck 进行表的检查和修复 1.检查mysqlisam存储引擎表的状态 #mysqlcheck -uuser -ppassword database  table  -c  #检查单个表是否损坏 #mysqlcheck -uuser -ppassword database  -c  #检查整个库那些表损坏 2.首先检查数据库的那些表损坏,如果能定位到那张表损坏可以直接对表修复 #mysqlcheck -uuser -ppassword database  table  -r #

InnoDB聚集索引 MySQL有没有支持聚集索引,取决于采用哪种存储引擎. MySQL InnoDB一定会建立聚集索引,所谓聚集,指实际数据行和相关的键值保存在一块,这也决定了一个表只能有一个聚集索引,即MySQL不会一次把数据行保存在二个地方.InnoDB通常根据主键值(primary key)进行聚集,但是当一个表没有PK怎么办?InnoDB选取聚集索引参照列的顺序是: 1.如果声明了主键(primary key),则这个列会被做为聚集索引2.如果没有声明主键,则会用一个唯一且不为空的索引

本文关注以下方面(本文所有的讨论基于SQL Server数据库): 索引的分类: 索引的结构: 索引的存储 一.索引定义分类 让我们先来回答几个问题: 什么是索引? 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息. 举个例子,索引就像我们查字典时用的按拼音或笔画或偏旁部首 有哪些索引? 从物理结构上可分为两种:聚集索引和非聚集索引 (此外还有空间索引.筛选索引.XML索引) 索引说明 (http://msdn.microsoft.com/zh-cn/l

优化目标减少 IO 次数IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段.降低 CPU 计算除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算).当我们的 IO 优化做到一定阶段之后

这一节本来计划开始索引的学习,但是在InnoDB存储引擎的索引里,存在一些数据存储结构的概念,这一节先了解一下InnodDB的逻辑存储结构,为索引的学习打好基础. 从InnoDB存储引擎的存储结构看,所有数据都被逻辑地放在一个空间中,称之为表空间(tablespace).区(extent).页(page)组成,页在一些文档中也被称之为块(block). 1.InnoDB逻辑存储结构 InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如图: 这张图更清晰地展示了这些空间的包含关系: 1.1.表空间(Table

首先,oracle数据库的存储结构可以分为逻辑存储结构和物理存储结构,对于这两种存储结构,oracle是分别进行管理的.   逻辑存储结构:oracle内部的组织和管理数据的方式.  物理存储结构:oracle外部(操作系统)组织和管理数据的方式.接下来我们对上面的两种结构进行详细的介绍.1.逻辑存储结构: oracle在逻辑上将保存的数据划分为一个个小单元来进行存储和维护,更高一级的逻辑存储结构都是由这些基本的小单元组成的.逻辑结构类型按照尺寸从小到大分可分为:块(block)-->区(ext

一.Mysql索引主要有两种结构:B+Tree索引和Hash索引 Hash索引 mysql中,只有Memory(Memory表只存在内存中,断电会消失,适用于临时表)存储引擎显示支持Hash索引,是Memory表的默认索引类型,尽管Memory表也可以使用B+Tree索引.Hash索引把数据以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快.但是因为hash结构,每个键只对应一个值,而且是散列的方式分布.所以它并不支持范围查找和排序等功能. B+Tree索引 B+Tree是mysql

索引类型 1.          唯一索引:唯一索引不允许两行具有相同的索引值 2.          主键索引:为表定义一个主键将自动创建主键索引,主键索引是唯一索引的特殊类型.主键索引要求主键中的每个值是唯一的,并且不能为空 3.          聚集索引(Clustered):表中各行的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同,每个表只能有一个 4.          非聚集索引(Non-clustered):非聚集索引指定表的逻辑顺序.数据存储在一个位置,索引存储在另一个位置,索引中包含指

oracle数据库管理系统有三个重要的概念:实例.数据库.数据库服务器.oracle数据库的存储结构可以分为逻辑存储结构和物理存储结构.逻辑存储结构用于描绘Oracle内部组织和管理数据的方式,而物理存储结构用于展示Oracle在操作系统中的物理文件组成情况. 实例:是指一组Oracle后台进程以及在服务器中分配的共享内存 数据库:是基于磁盘的数据文件.控制文件.日志文件.参数文件.和归档日志文件等组成的物理集合 数据库服务器:管理数据库的各种软件工具(sqlplus.oem)实例及数据库及数据

文章目录 摘要 索引 索引概述 索引优势劣势 索引结构 BTREE 结构 B+TREE 结构 页 索引分类 索引语法 索引设计原则 聚触索引 & 非聚触索引 你的鼓励也是我创作的动力 Posted by 微博@Yangsc_o 原创文章,版权声明:自由转载-非商用-非衍生-保持署名 | Creative Commons BY-NC-ND 3.0 摘要 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MyISAM和InnoDB数据存储引擎中索

一个工作8年的粉丝私信了我一个问题. 他说这个问题是去阿里面试的时候被问到的,自己查了很多资料也没搞明白,希望我帮他解答. 问题是: "Mysql为什么使用B+Tree作为索引结构" 关于这个问题,看看普通人和高手的回答. 普通人: B+数它的特征就是相对B数来说他的这个非叶子节点不存数据,所有的数据都存在叶子节点 相对于B数来说他的查询次数IO次数会更稳. 高手: 关于这个问题 ,我从几个方面来回答. 首先,常规的数据库存储引擎,一般都是采用B树或者B+树来实现索引的存储. 因为B树

Druid底层不保存原始数据,而是借鉴了Apache Lucene.Apache Solr以及ElasticSearch等检索引擎的基本做法,对数据按列建立索引,最终转化为Segment,用于存储.查询与分析. 首先,无论是实时数据还是批量数据在进入Druid前都需要经过Indexing Service这个过程.在Indexing Service阶段,Druid主要做三件事:第一,将每条记录转换为列式(columnar format):第二,为每列数据建立位图索引:第三,使用不同的压缩算法进行压

Ceph 对象存储网关允许你通过 Swift 及 S3 API 访问 Ceph .它将这些 API 请求转化为 librados 请求.Librados 是一个非常出色的对象存储(库)但是它无法高效的列举对象.对象存储网关维护自有索引来提升列举对象的响应性能并维护了其他的一些元信息.有关对象存储网关索引工作原理的文章很少,所以我写了这篇博文,权当抛砖迎玉. 我们先来看看一个已存在的 bucket 这个 bucket 的对象列表存储在一个单独的 rados 对象中.这个对象的名字是 .dir. 加

MySQL 创建索引(Create Index)的方法和语法结构及例子 MySQL 创建索引(Create Index)的方法和语法结构及例子   CREATE INDEX Syntax CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [index_type] ON tbl_name (index_col_name,...) [index_type] index_col_name: col_name [(length)] [ASC | DESC

=============================================== 2019/7/16_第1次修改                       ccb_warlock =============================================== mysql库中有一张表查询要较大,最后采取的方案是清理数据只保留近期.但是有需要保留原表所有数据的备份,由此才尝试了复制表结构.表内容的sql脚本. 一.复制表结构(包括索引等) CREATE TABLE <