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

本文实例讲述了MySQL实现树状所有子节点查询的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在Oracle 中我们知道有一个 Hierarchical Queries 通过CONNECT BY 我们可以方便的查了所有当前节点下的所有子节点.但很遗憾,在MySQL的目前版本中还没有对应的功能. 在MySQL中如果是有限的层次,比如我们事先如果可以确定这个树的最大深度是4, 那么所有节点为根的树的深度均不会超过4,则我们可以直接通过left join 来实现. 但很多时候我们无法控制树的深度.这时就需要

在日常的web应用开发过程中,一般会涉及到数据库方面的操作,其中查询又是占绝大部分的.我们不仅要会写查询,最好能系统的学习下与查询相关的知识点,这篇随笔我们就来一起看看MySQL查询知识相关的树是什么样的. MySQL查询知识树: 一.查询的方式 二.查询的原理 三.查询的应用场景 四.查询的效率比较 五.查询的优化 一.查询的方式 MySQL的查询可以分为交叉连接.内连接.外连接.自然连接.   下述对于连接查询的学习,会用到以下两张表: create table t_commodity_ty

本篇学习笔记的主要内容: 介绍MySQL支持的各种数据类型(常用),并讲解其主要特点.   MySQL支持多种数据类型,主要包括数值类型.日期和时间类型.字符串类型. 数值类型 MySQL的数值类型包括整数类型.浮点数类型.定点数类型.位类型. 整数类型 MySQL支持的整数类型有tinyint.smallint.mediumint.int.bigint(范围从小到大). zerofill 我们在定义整数类型时可以在类型名称后面的小括号内指定显示宽度,例如int(5),当插入的数值宽度小于5位时

初始化密码: 由于安装MySQL完后,MySQL会自动提供一个不带密码的root用户,为了安全起见给root设置密码: #mysqladmin -u root password 123 (123为密码,也可以写成:’123′或”123″) ;至此root用户的密码成功改为123了. 设置密码后登入时就不能直接输入mysql了,必须跟些参数了,如下: [root@localhost ~]# mysql -u root -p (-u 后跟登入的用户名,-p 提示要密码登入) Enter passwo

  导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘

一.官网下载mysql 二.安装并启用 三.数据库初始化 192:bin zhuyajing$ ./mysql -u root -p Enter password: Welcome to the MySQL monitor.  Commands end with ; or \g. Your MySQL connection id is 10 Server version: 8.0.15 MySQL Community Server - GPL Copyright (c) 2000, 2019,

mysql版本(5.5.6等等)尚未支持循环递归查询,和sqlserver.oracle相比,mysql难于在树状表中层层遍历的子节点.本程序重点参考了下面的资料,写了两个sql存储过程,子节点查询算是照搬了,父节点查询是逆思维弄的. 表结构和表数据就不公示了,查询的表user_role,主键是id,每条记录有parentid字段(对应该记录的父节点,当然,一个父节点自然会有一个以上的子节点嘛) CREATE FUNCTION `getChildList`(rootId INT) RETURNS

    年前项目组接微信公众号. 上线之后,跟微信相关的用cid列的查询会话的SQL变慢了几十倍!思考这个问题思考了非常久.从出现以来一直是我心头的一个结.cid这一列是建了索引的,普通的cid列更新都没问题,为何仅仅有微信的有问题?同样的前缀又是怎样影响索引的?    分析过程     1.explain下微信cid的查询.微信的cid会以mid-qqwanggou001为前缀插入数据 explain select * from analysis_sessions where cid = "m

解压之后复制my-default.ini到本地目录下的my.ini 修改key: basedir = D:\\software\mysql-5.7.12-winx64  datadir = D:\\software\mysql-5.7.12-winx64\data  port = 3306 之后,切换到mysql的bin目录: 初始化数据文件data, initialize-insecure:初始化后默认无密码: --user=root:指定root用户: --explicit_defaults

导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘’,

1.修改配置文件 my.ini 放在 mysql\bin [mysqld] basedir=C:\Mysql datadir=C:\Mysql\data port=3306 # server_id = ..... lower_case_table_names=2 character_set_server=utf8 [client] port=3306 default-character-set=utf8 2.建立data目录,初始化数据库 mysqld --initialize 然后会生成一个随

一.MySQL Index 的插入 有如下B+树,其高度为2,每页可存放4条记录,扇出为5.所有记录都在叶子节点上, 并且是顺序存放,如果用户从最左边的叶子节点开始顺序遍历,可以得到所有简直的顺序 排序:5.10.15.20.25.30.50.55.60.65.75.80.85.90. B+树的插入操作,分为三种情况 1.Leaf Page和Index Page都没满 用户插入28这个值,Leaf Page和Index Page都没满,直接插入即可 2.Leaf Page已经满了,Index P

因为项目要求特殊的原因,公司要求使用Nodejs+HApi(纯英文的API)+Mysql构建新的项目.网上找了一堆资料,看了半天一脸懵逼.结论就是:版本的差异,资料国内几乎都是旧的17年前的了.根据资料和文档记录了整个环境的搭建过程. 1.环境配置 这里我用的 windows10+VsCode+NodeV8.1 先创建项目文件夹,打开磁盘新建目录‘HapiToMysql’,用作于项目文件夹,输入命令进入目录. 初始化项目,命令如下: npm init 然后根据实际情况输入具体参数,具体参考nod

通过yum安装mysql(5.x)后往往需要进行一些安全类的初始化设置: 安装完数据库后执行mysql_secure_installation命令,会出现安全相关的交互界面. 按提示操作.

B+树是一种经典的数据结构,由平衡树和二叉查找树结合产生,它是为磁盘或其它直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树,在B+树中,所有的记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层的叶节点中,叶节点间用指针相连,构成双向循环链表,非叶节点(根节点.枝节点)只存放键值,不存放实际数据.下面看一个2层B+树的例子: 保持树平衡主要是为了提高查询性能,但为了维护树的平衡,成本也是巨大的,当有数据插入或删除时,需采用拆分节点.左旋.右旋等方法.B+树因为其高扇出性,所以具有高平衡性,通常其高度都在2~3层,查询时

B+树索引并不能找到一个给定键值的具体行,而是被查找数据行所在的页.然后数据库通过把页读入到内存,再在内存中进行查找,最后得到想要查找的数据. Show index from table. Cardinality值非常关键,表示索引中不重复记录数量的预估值.值得注意的是,它仅是一个预估值,而不是一个准确值,基本上用户也不可能得到一个准确的值.在实际应用中,Cardinality/n_rows_in_table应尽可能地接近1.如果非常小,那么用户需要考虑是否还有必要创建这个索引.故在访问高选择性

表结构和表数据就不公示了,查询的表user_role,主键是id,每条记录有parentid字段; 如下mysql查询函数即可实现根据一个节点查询所有的子节点,根据一个子节点查询所有的父节点.对于数据量较大的时候(我这里测试的1万条左右).查询效率非常慢.建议在java代码中进行处理. CREATE FUNCTION `getChildList`(rootId INT) ) BEGIN ); ); SET sChildTemp =cast(rootId as CHAR); WHILE sChil

  Preface          Several days ago,I've implement a docker environmnet,I'm gonna Install a MySQL 8.0 version on it.Let's see the detail of it.   Procedure   Check and run docker container again. [root@docker vagrant]# docker images REPOSITORY TAG IM

要用管理员账号运行. systemctl start mysql#启动MySQL服务 mysqld_safe --user=mysql &#启动MySQL服务(安全方式) mysql -u root -p#登录MySQL(有密码) mysql -u root#登录MySQL(无密码) 成功进入MySQL. update mysql.user set authentication_string=password('我的密码') where user='root' and Host = 'local

1.拉取Mysql镜像 # docker pull mysql:5.7 2.检查mysql镜像 # docker inspect mysql:5.7 ## "Entrypoint": [ "docker-entrypoint.sh" ], 3.本地创建mysql外挂的目录 ##挂载到容器内/docker-entrypoint-initdb.d:MySQL启动时将执行 01_create_database.sql # pwd # /root/mysql-5.7/ini