前期准备: create table Employee (            ID int not null primary key,            Name nvarchar(4),            Credit_Card_ID varbinary(max)); --- 小心这种数据类型.            go 说明:本表上的索引,都会在创建下一个索引前删除. -------------------------------------------------------

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,因为它不仅可以被用在=,>,>=,<,<=和between这些比较操作符上,而且还可以用于like操

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. Hash索引     所谓Hash索引,当我们要给某张表某列增加索引时,将这张表的这一列进行哈希算法计算,得到哈希值,排序在哈希数组上.所以Hash索引可以一次定位,其效率很高,而Btree索引需要经过多次的磁盘IO,但是innodb和myisam之所以没有采用它,是因为它存在着好多

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. Hash索引 哈希索引包含以数组形式组织的 Bucket 集合. 哈希函数将索引键映射到哈希索引中对应的 Bucket. 下图展示映射到哈希索引中三个不同 Bucket 的三个索引键. 出于演示目的,哈希函数的名称为 f(x). 用于哈希索引的哈希函数具有以下特征: SQL Serv

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

在谈论数据库性能优化的时候,通常都会提到“索引”,但很多人其实并没有真正理解索引,也没有搞清楚索引为什么就能加快检索速度,以至于在实践中并不能很好的应用索引.事实上,索引是一种廉价而且十分有效的优化手段,设计优良的索引对查询性能提升确实能起到立竿见影的效果. 相信很多读者,都了解和使用过索引,可能也看过或者听过”新华字典“.”图书馆“之类比较通俗描述,但是对索引的存储结构和本质任然还比较迷茫. 有数据结构和算法基础的读者,应该都学过或者写过“顺序查找,二分查找(折半)查找,二叉树查找”这几种很经

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7650215.html (保留出处并非什么原创作品权利,本人拙作还远远达不到,仅仅是为了链接到原文,因为后续对可能存在的一些错误进行修正或补充,无他) 上午(20171011)看到qq群里发了一个云栖大会的链接,点进去看了一下sqlserver的专场,刚好是提问环节有人问了一个问题,原话记不清楚了,大概的意思(他自己认为)就是说:“SQLServer中重建聚集索引之后会影响非聚集索引的碎片情况,也要顺带重建非聚集索引”我想

SQLSERVER中的鬼影索引 看这篇文章之前可以先看一下鬼影记录 了解了解一下SQLSERVER里的鬼影记录关于鬼影记录的翻译一关于鬼影记录的翻译二 当删除表中的某一条记录的时候,索引页面的对应记录并不是马上删除,而是标记为鬼影,当提交事务的时候才真正删除索引记录, 或者回滚事务,鬼影索引记录才会恢复为正常索引记录,这样做的目的就是提高了性能 鬼影索引只会出现在非聚集索引页,聚集索引页是没有鬼影索引的 建立环境 --ghost index record USE [pratice] GO --建

文中附图参考至<PostgreSQL数据库内核分析> (一)概念描述 B+树是一种索引数据结构,其一个特征在于非叶子节点用于描述索引,而叶子节点指向具体的数据存储位置.在PostgreSQL中,存在结构相似的BTree索引,该数据结构最先引用于<Effiicient Locking for Concurrent Operations on B-Trees>论文,一个新特征在于,引入了“High Key”(下述HK)用于描述当前节点子节点的最大值.如下图所示: 其中K1代表一个HK,

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

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

测试于:MySQL 5.5.25 当前测试的版本是Mysql 5.5.25只有BTree和Hash两种索引类型,默认为BTree.Oracle或其他类型数据库中会有Bitmap索引(位图索引),这里作为比较也一起提供. BTree索引 BTree(多路搜索树,并不是二叉的)是一种常见的数据结构.使用BTree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度.按照翻译,B 通常认为是Balance的简称.这个数据结构一般用于数据库的索引,综合效率较高.——百度百科 不适合: 单列索引的

索引是数据库中用来提高性能的最常用工具.所有MySql列类型都可以被索引.索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行.如果不使用索引,MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行.常用的包括BTREE索引和HASH索引. 创建的语句: CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [USING index_type] on tbl_nam(index_col_name,……) 1 2 3 删除索引语句: DROP INDEX i

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)

转自博客http://www.amogoo.com/article/4 前提1,为了与时俱进,文中数据库环境为MySQL5.6版本2,为了通用,更为了避免造数据的痛苦,文中所涉及表.数据,均来自于MySQL官网提供的示例库employees,可通过 https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6 自行下载. 基本概念Binary search(二分查找法,折半查找法):是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法.搜素过程从数组的中间元素开始

Btree 索引 索引是帮助数据库高效获取数据的一种数据结构,通过提取句子主干,就可以得到索引的本质. m-way查找树 如果想了解Btree,需要首先了解m-way数据结构. m-way查找树是是一种树形的存储结构,主要特点如下, 每个节点存储的key数量小于m个 每个节点的度小于等于m 节点key按顺序排序 子树key值要完全小于.大于或介于父节点之间 例如, 3-way如图,m为3,那么每个节点最多拥有为2个(m-1), 待索引元素列表为: [5, 7, 12, 6, 8, 3, 4] B

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

SQLSERVER中如何忽略索引提示 当我们想让某条查询语句利用某个索引的时候,我们一般会在查询语句里加索引提示,就像这样 当在生产环境里面,由于这个索引提示的原因,优化器一般不会再去考虑其他的索引,那有时候这个索引提示可能会导致查询变慢 经过你的测试,发现确实是因为这个索引提示的关系导致查询变慢,但是SQL服务器已经缓存了这条SQL语句的执行计划,如果修改SQL语句的话可能会有影响 而且,可能不单只一条SQL语句用了索引提示,还有其他的SQL语句也用了索引提示,你不可能马上去修改这些SQL语句

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

http://www.cnblogs.com/vicenteforever/articles/1789613.html ash 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

(1)Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询. 由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系,并不能保证和Hash运算前完全一样. (2)Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作. 由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且H