Mysql 和 Postgresql(PGSQL) 对比 转载自:http://www.oschina.net/question/96003_13994 PostgreSQL与MySQL比较 MySQL使用太广泛了,以至于我不得不将一些应用从mysql 迁移到postgresql, 很多开源软件都是以Mysql 作为数据库标准,并且以Mysql 作为抽象基础的,但是具体使用过程中,发现Mysql 有很多问题,所以都迁移到postgresql上了,转一个Mysql 和Postgresql 对比的文

此为转载文章,仅做记录使用,方便日后查看,原文链接:https://www.cnblogs.com/yuan-shuai/p/3225417.html Mysql几种索引类型的区别及适用情况   如大家所知道的,Mysql目前主要有以下几种索引类型:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE. 那么,这几种索引有什么功能和性能上的不同呢? FULLTEXT 即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持.其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX

mysql中每个表都有一个聚簇索引(clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引(secondary indexes). 以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引.如果您的表上定义有主键,该主键索引是聚集索引.如果你不定义为您的表的主键 时,MySQL取第一个唯一索引(unique)而且只含非空列(NOT NULL)作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引.如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,它有六

MySQL非聚簇索引&&二级索引&&辅助索引 mysql中每个表都有一个聚簇索引(clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引(secondary indexes). 以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引.如果您的表上定义有主键,该主键索引是聚集索引.如果你不定义为您的表的主键时,MySQL取第一个唯一索引(unique)而且只含非空列(NOT NULL)作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引

如大家所知道的,Mysql目前主要有以下几种索引类型:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE. 那么,这几种索引有什么功能和性能上的不同呢? FULLTEXT 即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持.其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR.VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引.值得一提的是,在数据量较大时候,现将数据放入一个没有全局索引的表中,然后再用CREATE INDEX创建FULLTE

文章摘自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aca42510102v5l2.html Mysql目前主要有以下几种索引方式:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE. 那么,这几种索引有什么功能和性能上的不同呢? FULLTEXT 即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持.其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR.VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引.值得一提的是,在数

参考地址: https://blog.csdn.net/bigtree_3721/article/details/51335479 https://blog.csdn.net/roxliu/article/details/70160664 http://www.piaoyi.org/database/MySQL-INNODB-SELECT-COUNT.html

原文链接 我的归纳: (1)InnoDB的主键采用聚簇索引存储,使用的是B+Tree作为索引结构,但是叶子节点存储的是索引值和数据本身(注意和MyISAM的不同). (2)InnoDB的二级索引不使用聚蔟索引,叶子节点存储的是KEY字段加主键值.因此,通过二级索引查询首先查到是主键值,然后InnoDB再根据查到的主键值通过主键索引找到相应的数据块. (3)MyISAM的主键索引和二级索引叶子节点存放的都是列值与行号的组合,叶子节点中保存的是数据的物理地址 (4)MyISAM引擎使用B+Tree作

MySQL5.6中引入了MRR,专门来优化:二级索引的范围扫描并且需要回表的情况.它的原理是,将多个需要回表的二级索引根据主键进行排序,然后一起回表,将原来的回表时进行的随机IO,转变成顺序IO.文档地址:http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/mrr-optimization.html Reading rows using a range scan on a secondary index can result in many random disk ac

mysql中每个表都有一个聚簇索引(clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引(secondary indexes). 以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引.如果您的表上定义有主键,该主键索引是聚集索引.如果你不定义为您的表的主键时,MySQL取第一个唯一索引(unique)而且只含非空列(NOT NULL)作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引.如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,它有六个

索引是一种用于快速查询行的数据结构,就像一本书的目录就是一个索引,如果想在一本书中找到某个主题,一般会先找到对应页码.在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的行. 我们首先了解一下索引的几种类型和索引的结构. 索引类型 B树 大多数存储引擎都支持B树索引.b树通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子也到根的距离相同.B树索引能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据.下图就是一颗简单的B数. B树的查询

MySQL索引的原理,B+树.聚集索引和二级索引的结构分析 一.索引类型 1.1 B树 1.2 B+树 1.3 哈希索引 1.4 聚集索引(clusterd index) 1.5 二级索引(secondary indexes) 二.InnoDB和MyISAM的数据分布对比 2.1 InnoDB表的数据分布 相关博文原文地址: 博客园:yuanrw:MySQL索引的原理,B+树.聚集索引和二级索引的结构分析 在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录

接上一篇内容. 一.聚簇索引 其实之前内容中介绍的 B+ 树就是聚簇索引. 这种索引不需要我们显示地使用 INDEX 语句去创建,InnoDB 引擎会自动创建.另外,在 InnoDB 引擎中,聚簇索引就是数据的存储方式. 它有 2 个特点: 特点 1 使用记录主键值的大小进行记录和页的排序. 其中又包含了下面 3 个点: 页(包括叶节点和内节点)内的记录按照主键的大小顺序排成一个单向链表.页内记录划分为若干组,每个组中主键值最大的记录在页内的偏移量被当做槽依次存放在页目录中.我们可以通过二分法快

二级索引:叶子节点中存储主键值,每次查找数据时,根据索引找到叶子节点中的主键值,根据主键值再到聚簇索引中得到完整的一行记录. 问题: 1.相比于叶子节点中存储行指针,二级索引存储主键值会占用更多的空间,那为什么要这样设计呢? InnoDB在移动行时,无需维护二级索引,因为叶子节点中存储的是主键值,而不是指针. 2.那么InnoDB有了聚簇索引,为什么还要有二级索引呢? 聚簇索引的叶子节点存储了一行完整的数据,而二级索引只存储了主键值,相比于聚簇索引,占用的空间要少.当我们需要为表建立多个索引时,

写在前面: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索引,则只需要进行log100(

1. 索引 索引,类似书籍的目录,可以根据目录的某个页码立即找到对应的内容. 索引的优点:1. 天生排序.2. 快速查找.索引的缺点:1. 占用空间.2. 降低更新表的速度. 注意点:小表使用全表扫描更快,中大表才使用索引.超级大表索引基本无效. 索引从实现上说,分成 2 种:聚集索引和辅助索引(也叫二级索引或者非聚集索引) 从功能上说,分为 6 种:普通索引,唯一索引,主键索引,复合索引,外键索引,全文索引. 详细说说 6 种索引: 1.普通索引:最基本的索引,没有任何约束.2.唯一索引:与普

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(

在数据库中合理的使用索引是提升mysql数据库的一种高效和快捷的方式,但是在索引的使用上在我的使用中发现有很多坑,因为自己之前没有认识到,所以来总结一下 索引的介绍 索引是一种特殊的文件,其中包含着对数据表中的所有记录的引用指针 添加索引的条件 字段中存储的内容重复性不能过高,比如性别,颜色等这些可区分性很低的字段 字段会经常性的用作查询语句. 因为创建索引也是需要存储的空间的,而且创建了索引会造成insert等语句的速度变慢 字段更新的斌率不高的字段适合添加索引.数据的更新会带来索引的更新.

工作中用过这两个数据库,但都不是太深入,仅限于用而已,但给我留下的印象就是Pgsql更好些,因为这两个库我都遇到过数据丢失的问题,前者我通过网上方法加自己的判断有惊无险的恢复了,而后者搜索各种资料加问身边的专家都没办法. 刚网上搜了一下两者的区别,总体的感觉也是前者是最好的开源关系数据库,而后者是互联网行业应用最广泛的数据库, 可能应用等多发现的坑也多,网上相关资料也多.如果让我个人选没特殊要求情况下会选前者. 关于两个的区别可以看知乎上相关问题,回答很精彩, 其中一个如下. 一. Postgr

索引永远是最好的查询解决方案嘛? 索引并不总是最好的工具.总的来说,只有当索引帮助存储引擎快速查找到记录带来的好处大于其带来的额外工作(比如插入操作后索引的维护)时,索引才是高效的. 对于非常小的表:大部分情况下简单的全表扫描更高效. 中到大型表:索引非常高效. 特大型表:建立和使用索引的代价非常高,可以使用分库分表或分区技术代替. 高性能的索引策略 索引的选择性越高则查询效率越高 因为选择性高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行.唯一索引的选择性是1,这是最好的索引选择性,性能也是最好

MongoDB是面向文档的数据库管理系统DBMS(显然mongodb不是oracle那样的RDBMS,而仅仅是DBMS). 想想一下MySQL中没有任何关系型数据库的表,而由JSON类型的对象组成数据模型的样子是如何的? 值得注意的是,MongoDB既不支持JOIN(连接)也不支持transaction(事务).Significantly, MongoDB supports neither joins nor transactions. 但是请注意MongDB有着大量其他优良的特性,如二级索引.