mysql中 myisam,innodb默认使用的是 Btree索引,至于btree的数据结构是怎样的都不重要,只需要知道结果,既然是索引那这个数据结构最后是排好序:就像新华字典他的目录就是按照a,b,c..这样排好序的:所以你在找东西的时候才快,比如你找 “中” 这个字的解释,你肯定就会定位到目录的 z 开头部分: 组合索引可以这样理解,比如(a,b,c),abc都是排好序的,在任意一段a的下面b都是排好序的,任何一段b下面c都是排好序的: 组合索引的生效原则是  从前往后依次使用生效,如果中

数据库的索引可以加快查询速度,原因是索引使用特定的数据结构(B-Tree)对特定的列额外组织存放,加快存储引擎(索引是存储引擎实现)查找记录的速度.索引优化是数据库优化的最重要手段. 如果查询语句使用索引(通常是where条件匹配索引)就会利用树的结构加快查找,索引会按值查找到要查找的行在表中位置,不需回表查询数据的就是聚簇索引(索引和数据存放在一起).通常是需要回表再查数据,需要消耗额外的磁盘IO.所以有些时候(如按顺序读取数据)全表扫描会比使用索引快的原因就在于此. 查询条件只有一个字段时,

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-29305839-id-4257512.html 创建一个多列索引:CREATE TABLE test (      id         INT NOT NULL,      last_name  CHAR(30) NOT NULL,      first_name CHAR(30) NOT NULL,      PRIMARY KEY (id),      INDEX name (last_name,first_name)  

MySQL数据库提供两种类型的索引,如果没正确设置,索引的利用效率会大打折扣却完全不知问题出在这. CREATE TABLE test ( id         INT NOT NULL, last_name  CHAR(30) NOT NULL, first_name CHAR(30) NOT NULL, PRIMARY KEY (id), INDEX name (last_name,first_name) ); 以上创建的其实是一个多列索引,创建列索引的代码如下: CREATE TABLE 

“把Where条件里面的列都建上索引”,这种说法其实是非常错误的! 这样一个查询,假设actor_id与film_id都单独建立索引 SELECT film_id , actor_id FROM sakila.film_actor ; 在老的mysql版本中,mysql对这个查询会使用全表扫描,除非改写成下面这样 UNION ALL ; 但在mysql 5.0中,查询能够同时使用这两个单列索引进行扫描,并将结果进行合并,通过Explain的Extra列可以看到这点,这种算法有3个变种: 1.OR

MySQL 5.6.30 问题背景 由于爬虫抓取的数据不断增多,这两天在不断对数据库以及查询语句进行优化,其中一个表结构如下: CREATE TABLE `newspaper_article` ( `id` varchar(50) NOT NULL COMMENT '编号', `title` varchar(190) NOT NULL COMMENT '标题', `author` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '作者', `date` date NULL D

在网上看到: 定义:最左前缀原则指的的是在sql where 子句中一些条件或表达式中出现的列的顺序要保持和多索引的一致或以多列索引顺序出现,只要 出现非顺序出现.断层都无法利用到多列索引. 该博文有误 ,暂未修改 2013年11月22日 打算实践一下,但是实践结果却正好相反,最后找出原因. 第一次实践过程如下: /* Navicat MySQL Data Transfer Source Server : localhost Source Server Version : 50515 Sourc

一个经典的多列索引案例,如题: 假设某个表有一个联合索引(c1,c2,c3,c4)一下--只能使用该联合索引的 c1,c2,c3 部分 Awhere c1=x and c2=x and c4>x and c3=x B where c1=x and c2=x and c4=x order by c3 C where c1=x and c4= x group by c3,c2 D where c1=x and c5=x order by c2,c3 E where c1=x and c2=x and

https://www.cnblogs.com/codeAB/p/6387148.html

索引优化 ,b-tree假设某个表有一个联合索引(c1,c2,c3,c4) 以下 只能使用该联合索引的c1,c2,c3部分A. where c1 = x and c2 = x and c4>x and c3 = xB. where c1 = x and c2 = x and c4=x order by c3C. where c1 = x and c4 = x group by c3,c2D. where c1 = ? and c5 = ? order by c2,c3E. where c1 =

1,数据库每次查询只能使用一个索引 2,假设数据 表T (a,b,c) rowid 为物理位置rowid a b c(1) 1 1 1(2) 2 1 13(3) 2 2 14(4) 1 3 3(5) 2 3 12(6) 1 2 5(7) 2 3 9(8) 1 2 2(9) 1 3 6(10) 2 2 11(11) 2 2 8(12) 1 1 7(13) 2 3 15(14) 1 1 4(15) 2 1 10 当你创建一个索引 create index xxx on t(a,b), 则索引文件逻辑

创建高性能索引 (一)索引简介 索引的定义 索引,在数据结构的查找那部分知识中有专门的定义.就是把关键字和它对应的记录关联起来的过程.索引由若干个索引项组成.每个索引项至少包含两部分内容.关键字和关键字对应记录在存储器位置信息.索引是组织磁盘文件的一种重要的技术. 数据库的数据量通常比较大,都是存储在磁盘上.通过存储引擎对磁盘文件的数据进行管理.而索引是存储引擎御用快速找到记录的一种数据结构. 2.索引的优点 (1)大大减少服务器需要扫描的数据量. (2)索引可以帮助服务器避免排序和临时表. (

mysql的多列索引是经常会遇到的问题,怎样才能有效命中索引,是本文要探讨的重点. 多列索引使用的Btree,也就是平衡二叉树.简单来说就是排好序的快速索引方式.它的原则就是要遵循左前缀索引. 多个索引从左边往右都使用上,才能使用到整个多列索引. 下面我先建立一个简单的表做实验: create table t6 ( c1 char(1) not null default '', c2 char(1) not null default '', c3 char(1) not null default

索引的三星原则 1.索引将相关的记录放到一起,则获得一星 2.如果索引中的数据顺序和查找中的排列顺序一致则获得二星 3.如果索引中的列包含了查询中的需要的全部列则获得三星 多列索引 1.1.多个单列索引 很多人对多列索引的理解都不够.一个常见的错误就是,为每个列建立独立的索引,或者按照错误的顺序创建多列索引. 我们会在稍后的章节中单独讨论索引列的顺序问题.先来看第一个问题,为每个列创建独立的索引,从SHOW CREATE TABLE 中很容易看到这种情况: CREATE TABLE t( c1

没有索引时mysql是如何查询到数据的 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

索引优化策略 :索引类型 .1B-tree索引 关注的是:Btree索引的左前缀匹配规则,索引在排序和分组上发挥的作用. 注:名叫btree索引,大的方面看都用的二叉树.平衡树.但具体的实现上,各引擎稍有不同.比如,严格的说,NDB引擎,使用的是T-tree.Myisam,innodb中,默认用B-tree索引. 凡是tree系列的,可理解为”排好序的.快速查找.的结构”.是排好序的,所以查询某个范围就很快. btree索引的常见误区:在where条件常用的列上都加上索引, 例: ; //查询第

对mysql优化是一个综合性的技术,主要包括 a: 表的设计合理化(符合3NF) b: 添加适当索引(index) [四种: 普通索引.主键索引.唯一索引unique.全文索引] c: 分表技术(水平分割.垂直分割) d: 读写[写: update/delete/add]分离 e: 存储过程 [模块化编程,可以提高速度] f: 对mysql配置优化 [配置最大并发数my.ini, 调整缓存大小 ] g: mysql服务器硬件升级 h: 定时的去清除不需要的数据,定时进行碎片整理(MyISAM)

数据库的索引非常重要,基本面试数据库的问题都在索引上,所以这里小编整理出来,一方面为了自己复习,一方面也方便大家. 一,索引前传 在了解数据库索引之前,首先有必要了解一下数据库索引的数据结构基础,那么什么样的数据结构可以作为索引呢? B-tree是最常用的用于索引的数据结构.因为它们是时间复杂度低, 查找.删除.插入操作都可以可以在对数时间内完成.另外一个重要原因存储在B-Tree中的数据是有序的.数据库管理系统(RDBMS)通常决定索引应该用哪些数据结构.但是,在某些情况下,你在创建索引时可以

一,索引前传 在了解数据库索引之前,首先有必要了解一下数据库索引的数据结构基础,那么什么样的数据结构可以作为索引呢? B-tree是最常用的用于索引的数据结构.因为它们是时间复杂度低, 查找.删除.插入操作都可以可以在对数时间内完成.另外一个重要原因存储在B-Tree中的数据是有序的.数据库管理系统(RDBMS)通常决定索引应该用哪些数据结构.但是,在某些情况下,你在创建索引时可以指定索引要使用的数据结构. B+是一个树数据结构,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

博文首先说明索引的分类及创建,然后会涉及到索引的可用性选择以及索引的优化. 索引是什么?先说创建索引的目的,创建索引是为提高对数据的查询速度.在字典的目录中,我们可以很快找到某个字的位置,索引的作用就是类似于目录,是为了针对select操作而存在的. [索引是创建在表上,是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构.索引可以提高查询速度.] 就像在字典上创建索引会增加字典的厚度一样,数据库的索引也是有缺点的,在文章的后面会说明. 索引有两种存储类型,B型树索引和Hash索引.innoDB和My