索引是一种数据结构,用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据.索引最形象的比喻就是图书的目录了.注意这里的大量,数据量大了索引才显得有意义,如果我想要在 [1,2,3,4] 中找到 4 这个数据,直接对全数据检索也很快,没有必要费力气建索引再去查找. 索引在 MySQL 数据库中分三类: B+ 树索引 Hash 索引 全文索引 我们今天要介绍的是工作开发中最常接触到的 InnoDB 存储引擎中的 B+ 树索引.要介绍 B+ 树索引,就不得不提二叉查找树,平衡二叉树和 B 树这三种数据

MySql无限分类数据结构--预排序遍历树算法 无限分类是我们开发中非常常见的应用,像论坛的的版块,CMS的类别,应用的地方特别多. 我们最常见最简单的方法就是在MySql里ID ,parentID,name.其优点是简单,结构简单:缺点是效率不高,因为每一次递归都要查询数据库,几百条数据时就不是很快了! 存储树是一种常见的问题,多种解决方案.主要有两种方法:邻接表的模型,并修改树前序遍历算法.  我们将探讨这两种方法的节能等级的数据.我会使用树从一个虚构的网上食品商店作为一个例子.这食品商店组

原文:sql点滴42-mysql中的数据结构 MySQL 的数值数据类型可以大致划分为两个类别,一个是整数,另一个是浮点数或小数.许多不同的子类型对这些类别中的每一个都是可用的,每个子类型支持不同大小的数据,并且 MySQL 允许我们指定数值字段中的值是否有正负之分或者用零填补. 表列出了各种数值类型以及它们的允许范围和占用的内存空间. 类型 大小 范围(有符号) 范围(无符号) 用途 TINYINT 1 字节 (-128,127) (0,255) 小整数值 SMALLINT 2 字节 (-32

索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构 索引数据结构对比 二叉树 左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据. 如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址. 如果col1是索引,查找索引为6的行元素,那么需要查找六次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址,即得到了该索引为6的行元素.因此二叉树不适合存储单边增长的序列字段,近乎全表扫描获取数据. 红黑树 本质二叉树,属于二叉平衡树,jdk1.8 hashma

MySQL索引之数据结构及算法原理 MySQL支持多个存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.本文只关注BTree索引. MySQL索引 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点存放的是数据记录的地址,这种索引也叫非聚集索引:而InnoDB引擎是聚集

主要分为两个步骤: 一.使用SQLyog对mysql数据库的数据结构进行导出 1.鼠标右键选择需要导出数据结构的数据库——>点击[备份/导出]——>点击[备份数据库,转储到SQL....] 2.选择需要导出sql文件的路径,选择sql导出的对象(默认是所有),选择导出的内容(默认是结构和数据)后,点击[导出]按钮. 3.导出sql文件后,点击[完成].即使用SQLyog导出SQL文件成功. 二.使用SQLyog对mysql数据库的数据结构进行导入 1.新建数据库(鼠标右键数据连接,点击[创建数

MySQL源码中自己定义了许多数据结构,放在mysys的目录下,源码中通常都使用这些数据结构来组织存放数据,也更容易实现跨平台.   下面先来看下MySQL定义的动态数组: [源代码include/array.h  mysys/array.c] typedef struct st_dynamic_array { uchar *buffer; ulong elements, max_element; ulong alloc_increment; uint size_of_element; } DY

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

索引是什么 索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构. 索引存储在文件里 补充知识: 磁盘存取原理: * 寻道时间(速度慢,费时) * 旋转时间(速度较快) 磁盘IO读取效率: * 单次IO读取是N个页的大小,读取数据量大于N个页就需要分页读取. 索引的数据结构 二叉树 有可能出现worst-case,如果输入序列已经排序,则时间复杂度为O(N) 红黑树 解决了二叉树的缺点,但是在数据量大的情况下,会出现分层很深的情况,影响查询效率. hash 查询效率很高,但是无法实现范围查询 B树

一.何为索引? 1.索引是帮助数据库高效获取数据的排好序的数据结构. 2.索引存储在文件中. 3.索引建多了会影响增删改效率. (下面这张图为计算机组成原理内容,每查询一次索引节点,都会进行一次磁盘IO读取,即要寻道和旋转) 二.MySQL索引结构为什么是B+树? MySQL 建索引可使用的数据结构有B+树和Hash两种,但是Hash用得很少, 优点是可以快速定位到某一行,缺点是不能解决范围查询问题. 对于如果不需要使用范围查询.只需要精准查询的场景,可以使用Hash索引方法,比如查电话号码.

作者:IT王小二 博客:https://itwxe.com MySQL 索引相关的数据结构有两种,一种是 B+tree,一种是 Hash,那么为什么在 99.99% 的情况下都使用的是 B+tree索引呢? 索引的底层数据结构是怎样的呢? 接下来就听小二娓娓道来. 一.索引是什么 MySQL 官方对索引的定义:索引是帮助 MySQL 高效获取数据的排好序的数据结构.所以,可以得出:索引是数据结构! 当然啦,上面两句话可能看起来很抽象,那么生活中有哪些索引的例子呢. 小二以上图<书籍>这本为例,

索引的数据结构 1.为什么使用索引 概念: 索引是存储索引用于快速找到数据记录的一种数据结构,就好比一本书的目录部分,通过目录中对应的文章的页码,便可以快速定位到需要的文章,Mysql 中也是一样的道理,进行数据查找时首先查看查询条件是否命中某条索引,符合则通过索引查找相关数据,如果不符合则需要全表扫描,即需要一条条查找后记录,直到找到与条件符合的记录. 如果当数据没有任何索引的情况下,数据会分布在磁盘上不同的位置上面,当读取数据时,磁盘摆臂需要前后摆动查找数据,这样的操作非常消耗时间.如果数据

事务是关系型数据库的核心,贯穿整个源代码,先来瞅瞅相关的数据结构,揭开面纱: server层和innodb引擎层分别对应了不同的数据结构,但相互关联: server层需要引擎注册事务,以便server层能够引用. innodb层需要维持事务的状态,以及事务的状态转换的具体实现. 1. 相关数据结构 下面用一个简略图描述server和innodb的事务交互: 简单描述一下: server层通过stmt和all链表关联了所有参与事务的引擎. 每一个connection,在innodb引擎分配一个tr

MySQL源码自定义了hash表,因为hash表具有O(1)的查询效率,所以,源码中大量使用了hash结构.下面就来看下hash表的定义: [源代码文件include/hash.h mysys/hash.c] typedef uint my_hash_value_type; typedef uchar *(*my_hash_get_key)(const uchar *,size_t*,my_bool); typedef void (*my_hash_free_key)(void *); type

方式一: mysqldump -ukevin -P3306 --default-character-set=utf8 -p -h10.1.15.123 activity sign_in_user > user.sql 导出的结果包含建表脚本及数据已INSERT.SQL形式. 导入数据 mysql>use activity; mysql>source user.sql; 方式二: mysql -uactivity -P3306 --default-character-set=utf8 -p

什么是索引?索引就是排好序的数据结构,可以帮助我们快速的查找到数据 推荐一个网站,可以演示各种数据结构:https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html --------------------------------------------------------------- 图解几种数据结构: 二叉树:如果数据是单边增长的情况 那么出现的就是和链表一样的数据结构了,树高度大 红黑树:在二叉树的基础上多了树平衡,也叫

比较细致的讲解MySQL数据库的数据结构以及实现原理 MySQL索引背后的数据结构及算法原理   MySQL的InnoDB索引原理详解 MySQL索引原理及慢查询优化 持续更新,快乐学习.

用Redis作Mysql数据库缓存,必须解决2个问题.首先,应该确定用何种数据结构存储来自Mysql的数据:在确定数据结构之后,还要考虑用什么标识作为该数据结构的键. 直观上看,Mysql中的数据都是按表存储的:更微观地看,这些表都是按行存储的.每执行一次select查询,Mysql都会返回一个结果集,这个结果集由若干行组成.所以,一个自然而然的想法就是在Redis中找到一种对应于Mysql行的数据结构.Redis中提供了五种基本数据结构,即字符串(string).列表(list).哈希(has

平台:windows c/c++ 编译器:vs2017 项目设置:项目属性页: 1.C/C++ ->常规->附加包含目录->C:\Program Files (x86)\MySQL\MySQL Connector C 6.1\include 这里是我的目录,具体找自己安装目录下的include 2.链接器->常规->附加库目录->C:\Program Files (x86)\MySQL\MySQL Connector C 6.1\lib 3.链接器->输入->

使用redis作mysql数据库缓存时,需要考虑两个问题: 1.确定用何种数据结构存储来自Mysql的数据; 2.在确定数据结构之后,用什么标识作为该数据结构的键. 直观上看,Mysql中的数据都是按表存储的;更微观地看,这些表都是按行存储的.每执行一次select查询,Mysql都会返回一个结果集,这个结果集由若干行组成.所以,一个自然而然的想法就是在Redis中找到一种对应于Mysql行的数据结构.Redis中提供了五种基本数据结构,即字符串(string).列表(list).哈希(hash

用Redis作MySQL数据库缓存,必须解决2个问题.首先,应该确定用何种数据结构存储来自mysql的数据:在确定数据结构之后,还要考虑用什么标识作为该数据结构的键. 直观上看,Mysql中的数据都是按表存储的:更微观地看,这些表都是按行存储的.每执行一次select查询,Mysql都会返回一个结果集,这个结果集由若干行组成.所以,一个自然而然的想法就是在redis中找到一种对应于Mysql行的数据结构.Redis中提供了五种基本数据结构,即字符串(string).列表(list).哈希(has