组合索引长度之和大于 767 bytes并无影响,当有某个字段定义长度大于 767 bytes(1000*3)时,仅产生告警,但不影响创建,超长字段会取前 255 字符作为前缀索引,并且组合索引中字段出现的顺序并无关系. 为什么3072InnoDB一个page的默认大小是 16 k.由于是Btree组织,要求叶子节点上一个page至少包含两条记录(否则就退化链表了).所以一个记录最多不能超过 8 k.又由于InnoDB的聚簇索引结构,一个二级索引要包含主键索引,因此每个单个索引不能超过 4 k(

摘要 本篇介绍下Mysql的InnoDB索引相关知识,从各种树到索引原理到存储的细节. InnoDB是Mysql的默认存储引擎(Mysql5.5.5之前是MyISAM,文档).本着高效学习的目的,本篇以介绍InnoDB为主,少量涉及MyISAM作为对比. 这篇文章是我在学习过程中总结完成的,内容主要来自书本和博客(参考文献会给出),过程中加入了一些自己的理解,描述不准确的地方烦请指出. 1 各种树形结构 本来不打算从二叉搜索树开始,因为网上已经有太多相关文章,但是考虑到清晰的图示对理解问题有很大

摘要: 本篇介绍下Mysql的InnoDB索引相关知识,从各种树到索引原理到存储的细节. InnoDB是Mysql的默认存储引擎(Mysql5.5.5之前是MyISAM,文档).本着高效学习的目的,本篇以介绍InnoDB为主,少量涉及MyISAM作为对比. 这篇文章是我在学习过程中总结完成的,内容主要来自书本和博客(参考文献会给出),过程中加入了一些自己的理解,描述不准确的地方烦请指出. 1 各种树形结构 本来不打算从二叉搜索树开始,因为网上已经有太多相关文章,但是考虑到清晰的图示对理解问题有很

摘要: 本篇介绍下Mysql的InnoDB索引相关知识,从各种树到索引原理到存储的细节. InnoDB是Mysql的默认存储引擎(Mysql5.5.5之前是MyISAM,文档).本着高效学习的目的,本篇以介绍InnoDB为主.少量涉及MyISAM作为对照. 这篇文章是我在学习过程中总结完毕的.内容主要来自书本和博客(參考文献会给出).过程中增加了一些自己的理解.描写叙述不准确的地方烦请指出. 1 各种树形结构 本来不打算从二叉搜索树開始,由于网上已经有太多相关文章,可是考虑到清晰的图示对理解问题

写在前面 想要做好后台开发,终究是绕不过索引这一关的.先问自己一个问题,InnoDB为什么选择B+树作为默认索引结构.本文主要参考MySQL索引背后的数据结构及算法原理和剖析Mysql的InnoDB索引. 索引 当数据量到达一定规模时,我们通常会对经常使用的字段建立索引,来加快数据的查询.首先需要强调的是索引的本质是数据结构,前辈们经过不断完善得到了几种复杂度较低并且能够降低磁盘IO的数据结构,这里要说的是B树与B+树,他们被广泛应用在文件系统与数据库系统中. B-Tree   B树逻辑上是一颗

B+树索引介绍 B+树索引的本质是B+树在数据库中的实现.但是B+树索引有一个特点是高扇出性,因此在数据库中,B+树的高度一般在2到3层.也就是说查找某一键值的记录,最多只需要2到3次IO开销.按磁盘每秒100次IO来计算,查询时间只需0.0.2到0.03秒.   数据库中B+树索引分为聚集索引(clustered index)和非聚集索引(secondary index).这两种索引的共同点是内部都是B+树,高度都是平衡的,叶节点存放着所有数据.不同点是叶节点是否存放着一整行数据.   (1)

InnoDB在MySQL5.6版本后作为默认存储引擎,也是我们大部分场景要使用的,而InnoDB索引通过B+树实现,叫做B-tree索引.我们默认创建的 索引就是B-tree索引,所以理解B-tree索引的基本原理很重要,面试也是可能被问到的. 我们按照二叉查找树-->B树-->B+树-->B-tree索引-->页的顺序去了解 二叉查找树: 这里关于二分搜索树的原理就不做赘述了,可以参考:Java数据结构和算法(六)--二叉树 二分搜索树有个致命缺点就是数据如果是有序/倒叙插入的话

MySQL的InnoDB索引结构采用B+树,B+树什么概念呢,二叉树大家都知道,我们都清楚随着叶子结点的不断增加,二叉树的高度不断增加,查找某一个节点耗时就会增加,性能就会不断降低,B+树就是解决这个问题的. B树和B+树 在一棵M阶B树中,每个节点最多有 M-1 个关键字,根节点最少可以只有一个关键字,非根节点最少有 Math.ceil(m/2)-1个关键字,下图是一棵阶数为3的树 看下图我们说说B树的特点,很明显一个节点存储的数据更多了,不需要很高的高度就可以存储更多的数据,把一个节点看作一

转自http://www.cnblogs.com/shijingxiang/articles/4743324.html MySQL的InnoDB索引原理详解 http://www.admin10000.com/document/5372.html 摘要: 本篇介绍下Mysql的InnoDB索引相关知识,从各种树到索引原理到存储的细节. InnoDB是Mysql的默认存储引擎(Mysql5.5.5之前是MyISAM,文档).本着高效学习的目的,本篇以介绍InnoDB为主,少量涉及MyISAM作为对

0.索引结构 1).MyISAM与InnoDB索引结构比较,如下: 2).MyISAM的索引结构 主键索引和二级索引结构很像,叶子存储的都是索引以及数据存储的物理地址,其他节点存储的仅仅是索引信息.其数据物理地址相连. 3).InnoDB的索引结构 主键索引的每一个叶子存储的都是一行数据,而二级索引的每一个叶子存储的是二级索引以及主键索引,其他节点存储的仅仅是索引信息. 1.索引使用原则 1).最左前缀匹配原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止

MySQL InnoDB 索引 (INDEX) 页结构 InnoDB 为了不同的目的而设计了不同类型的页,我们把用于存放记录的页叫做索引页 索引页内容 索引页分为以下部分: File Header:表示页的一些通用信息,占固定的38字节 Page Header:表索引页专有的一些信息,占固定的56个字节 Infimum & Supremum:两个虚拟的伪记录,分别表示页中的最小和最大记录,占固定的26个字节 User Records:真实存储我们插入的记录的部分,大小不固定 Free Space

InnoDB 索引组织表 一.索引组织表定义 在InnoDB存储引擎中,表都是根据主键顺序组织存放的,这种存储方式的表称为索引组织表(index organized table IOT). 在InnoDB存储引擎中,每张表都有个主键(Primary key),如果在创建表时没有地定义主键,则InnoDB存储引擎会选择表中符合条件的列去创建主键. 条件: 1.  首先判断表中是否有非空的唯一索引(Unique NOT NULL),如果有,则该列即为主键. 2. 如果不符合上述条件,InnoDB存储

我们都知道MySQL里,索引通常用B+树来实现的.B+树的叶子结点才具体保存数据(聚簇索引保存的是行数据:普通索引是主键,如有需要得回表),非叶子结点都是用来索引叶子结点的.假设索引高度为h,那么每次索引查询都要查询h个索引页面才能找到叶子结点的索引数据.所以h的大小,势必成为索引效率的一个关键.那么通常表的索引高度h是多大呢? 我们再假设扇出系数为k,则索引里可索引key的数s=k^h. 在InnoDB里,每个页默认16KB,假设索引的是8B的long型数据,每个key后有个页号4B,还有6B

索引是在存储引擎层实现的,且在 MySQL 不同存储引擎中的实现也不同,本篇文章介绍的是 MySQL 的 InnoDB 的索引. 下文将以这张表为例开展. # 创建一个主键为 id 的表,表中有字段 k,并且在 k 上有索引. create table T( `id` int(11) AUTO_INCREMENT, `k` int(11) NOT NULL, `name` varchar(16), `age` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), K

MySQL修改表一次添加多个列(字段) ALTER TABLE table_name ADD func varchar(50), ADD gene varchar(50), ADD genedetail varchar(50); MySQL修改表一次添加多个索引ALTER TABLE  table_name ADD INDEX idx1 ( `func`), ADD INDEX idx2 ( `func`,`gene`), ADD INDEX idx3( `genedetail`);

查看所有库的大小 mysql> use information_schema; Database changed mysql> selectconcat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'MB') as data from TABLES; +----------+ | data   | +----------+ | 104.21MB | +----------+ 1 row in set (0.11 sec)   查看指定库的大小 mysql> s

1.进去指定schema 数据库(存放了其他的数据库的信息)     mysql> use information_schema; 2.查询所有数据的大小      mysql> select concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'MB') as data from TABLES; 3.查看指定数据库实例的大小,比如说数据库 yoon      mysql> select concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024

查询MySQL表的大小及索引大小可以通过系统库information_schema中的TABLES表来实现. 该表常用的一些字段: TABLE_SCHEMA:数据库名TABLE_NAME:表名ENGINE:所使用的存储引擎TABLES_ROWS:记录行数DATA_LENGTH:表大小INDEX_LENGTH:索引大小 1.可以查询数据库的数据行数.表空间.索引空间,如下,将[数据库名]替换成你自己的数据库名即可. SELECT TABLE_SCHEMA AS '库名',CONCAT(ROUND(

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.

PS:第一个版本号里未做输入的schema_name和table_name推断,改动了一下!再次share! #统计指定架构的全部表的数据和索引大小情况 #tablesize.sh #!/bin/sh #ocpyang@126.com if [ "$#" -gt 2 -o "$#" -lt 1 ];then echo "**********************************" echo "too many input pa

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.M