btree索引: 如果没有特别指明类型,多半说的就是btree索引,它使用btree数据结构来存储数据,大多数mysql引擎都支持这种索引,archive引擎是一个例外,5.1之前这个引擎不支持任何索引,5.1开始才支持单列自增的索引.innodb使用b+tree=btree(btree已经不使用了) 存储引擎以不同的方式使用btree索引,性能也各不相同,各有优劣,如:myisam使用前缀压缩技术使得索引更小(但也可能导致连接表查询性能降低),但innodb则按照原数据格式进行存储,再如:my

1. 为什么使用索引 在无索引的情况下,MySQL会扫描整张表来查找符合sql条件的记录,其时间开销与表中数据量呈正相关.对关系型数据表中的某些字段建索引可以极大提高查询速度(当然,不同字段是否selective会导致这些字段建立的索引对查询速度的提升幅度不同,而且索引也并非越多越好,因为写入或删除时需要更新索引信息). 对于MySQL的Innodb储存引擎来说,大部分类型的index均以B-Tree数据结构的变种B+Tree来存储(MEMORY类型的表还支持hash类型的索引).B-Tree是

MySQL Hash索引和B-Tree索引的区别究竟在哪里呢?相信很多人都有这样的疑问,下文对两者的区别进行了详细的分析,供您参考. MySQL Hash索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可 能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引

设计优化–无法使用索引的场景 •通过索引扫描的记录数超过30%,变成全表扫描 •联合索引中,第一个索引列使用范围查询--只能用到部分索引 •联合索引中,第一个查询条件不是最左索引列 •模糊查询条件列最左以通配符% 开始 •内存表(HEAP 表)使用HASH索引时,使用范围检索或者ORDER BY •两个独立索引,其中一个用于检索,一个用于排序--只能用到其中一个索引,5.6以上有ICP特性 •表关联字段类型不一样(也包括长度不一样) •索引字段条件上使用函数   文章来源:刘俊涛的博客 地址:h

上篇文章中说道,Mysql中的Btree索引和Hash索引的区别,没做展开描述,今天有空,上Mysql官方文档找到了相关答案,看完之后,针对两者的区别做如下总结: 引用维基百科上的描述,来解释一下这两种数据结构,这些知识在<数据结构与算法>这门课程中也有讲述: 在计算机科学中,B树(英语:B-tree)是一种自平衡的树,能够保持数据有序.这种数据结构能够让查找数据.顺序访问.插入数据及删除的动作,都在对数时间内完成.B树,概括来说是一个一般化的二叉查找树(binary search tree)

Hash仅支持=.>.>=.<.<=.between.BTree可以支持like模糊查询 索引是帮助mysql获取数据的数据结构.最常见的索引是Btree索引和Hash索引. 不同的引擎对于索引有不同的支持:Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引:而Mermory默认的索引是Hash索引. 我们在mysql中常用两种索引算法BTree和Hash,两种算法检索方式不一样,对查询的作用也不一样. 一.BTree BTree索引是最常用的mysql数据库索引算法,因为它不仅

一.MySQL中能够使用索引的典型场景 1.匹配全值.对索引中的列都有等值匹配的条件.即使是在and中,and前后的列都有索引并进行等值匹配. 2.匹配值的范围查询,对索引的值能够进行范围查找. 3.匹配最左列前缀,仅仅使用索引中的最左边列进行查找.这个要考虑组合索引了. 4.仅仅对索引进行查询,当查询的列都在索引的字段中时,查询的效率更高. 5.匹配列前缀,仅仅使用索引中的第一列,并且包含索引第一列的开头一部分进行查找.比如 like 'appl%'; 6.能够实现索引匹配部分精确而其他部分进

创建表 CREATE TABLE `t1` (  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `msg` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',  `crcmsg` int(15) NOT NULL DEFAULT '0',  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8 //插入数据 insert into t1 (msg) values

MySQL单列索引是我们使用MySQL数据库中经常会见到的,MySQL单列索引和组合索引的区别可能有很多人还不是十分的了解,下面就为您分析两者的主要区别,供您参考学习. 为了形象地对比两者,再建一个表: CREATE TABLE myIndex ( i_testID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, vc_Name VARCHAR(50) NOT NULL, vc_City VARCHAR(50) NOT NULL, i_Age INT NOT NULL, i_Schoo

1.为什么在数据库中要用B树索引而不是Hash索引? Mysql Hash索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引.  但 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以下这些. (1)MySQL Hash索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使

有这样一个业务场景,需要在2个表里比较存在于A表,不存在于B表的数据.表结构如下: T_SETTINGS_BACKUP | CREATE TABLE `T_SETTINGS_BACKUP` ( `FID` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `FUSERID` ) NOT NULL COMMENT '用户ID', `FDEVICE` ) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户设备号(SN)', `FAPPID` ) NOT NULL DEFAULT ''

有这样一个业务场景,需要在2个表里比较存在于A表,不存在于B表的数据.表结构如下: T_SETTINGS_BACKUP | CREATE TABLE `T_SETTINGS_BACKUP` ( `FID` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `FUSERID` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户ID', `FDEVICE` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '用户设备号(SN)', `F

Hash索引 主要就是通过Hash算法(常见的Hash算法有直接定址法.平方取中法.折叠法.除数取余法.随机数法),将数据库字段数据转换成定长的Hash值,与这条数据的行指针一并存入Hash表的对应位置:如果发生Hash碰撞(两个不同关键字的Hash值相同),则在对应Hash键下以链表形式存储. 检索算法:在检索查询时,就再次对待查关键字再次执行相同的Hash算法,得到Hash值,到对应Hash表对应位置取出数据即可,如果发生Hash碰撞,则需要在取值时进行筛选.目前使用Hash索引的数据库并不

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以

来源一 Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可 能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端

推倒重来 俗话说no zuo no die why you try,这时候我又忍不住zuo了,吭哧吭哧的把解决过程发上博客,向全世界宣布,哥又搞定个难题. 剧情的发展往往是看起来主角完全掌握了局势的情况下,会突然跳出来一个很牛的反面人物,然后搞得主角很惨,搞的过程中主角开始小宇宙爆发,然后逆袭.这次也不例外.踢场子的人该出现了 一顿狂侃之后,发现我原来牛逼的分析,完全经不起推敲.几个问题 1)  在未做HASH索引之前,为什么大表的ROWS那么大,相当于全表扫描 2)  既然SN是唯一索引,那么

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以

所有MySQL列类型可以被索引.根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度.所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节.大多数存储引擎有更高的限制. 索引的存储类型目前只有两种(btree和hash),具体和存储引擎模式相关:MyISAM btreeInnoDB btreeMEMORY/Heap hash,btree 默认情况MEMORY/Heap存储引擎使用hash索引 MySQL的btree索引和hash索引的区别hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引

B-Tree 索引特征 B-Tree索引可以被用在像=,>,>=,<,<=和BETWEEN这些比较操作符上.而且还可以用于LIKE操作符,只要它的查询条件是一个不以通配符开头的常量.像下面的语句就可以使用索引: SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE 'Patrick%';SELECT * FROM tbl_name WHERE key_col LIKE 'Pat%_ck%'; 下面这两种情况不会使用索引: SELECT * FROM t