索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型. 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.MySQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关: MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引:MEMORY和HEAP存储引擎可以支持HASH和BTREE索引 B-tree索引是数据库中存取和查找文件(

在使用mysql的时候有时候,可能会发现尽管一张表删除了许多数据,但是这张表表的数据文件和索引文件却奇怪的没有变小.这是因为mysql在删除数据(特别是有Text和BLOB)的时候,会留下许多的数据空洞,这些空洞会占据原来数据的空间,所以文件的大小没有改变.这些空洞在以后插入数据的时候可能会被再度利用起来,当然也有可能一直存在.这种空洞不仅额外增加了存储代价,同时也因为数据碎片化降低了表的扫描效率. 1.先来看看多次删除插入操作后的表索引情况 mysql> SHOW INDEX FROM `tb

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

(原文出处:http://blog.csdn.net/hbhhww/article/details/8206846) B~树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree),红黑树 (Red-Black Tree ),B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree).前三者是典型的二叉查找树结构,其查找的时间复杂度O(log2N)与 树的深度相关,那么降低树的深度自然对查找

tbl_direct_pos_201506 表有 190 万数据.DDL: CREATE TABLE `tbl_direct_pos_201506` ( `acq_ins_code` char(13) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '机构代码', `trace_num` char(6) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '跟踪号', `trans_datetime` char(10) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '交易时

转载▼ 1.先来看看多次删除插入操作后的表索引情况 mysql> SHOW INDEX FROM `tbl_name`; +----------+------------+------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_inde

[摘要] 最近在看Mysql的存储引擎中索引的优化,神马是索引,支持啥索引.全是浮云,目前Mysql的MyISAM和InnoDB都支持B-Tree索引,InnoDB还支持B+Tree索引,Memory还支持Hash.今天从最基础的学起,学习了解BTree,B-Tree和B+Tree. [主题] B-Tree 介绍 B-Tree 特性搜索插入等 B+Tree 介绍 B*Tree 介绍 [内容] 1. B-Tree 介绍 1970年,R.Bayer和E.mccreight提出了一种适用于外查找的树,

[摘要] 最近在看Mysql的存储引擎中索引的优化,神马是索引,支持啥索引.全是浮云,目前Mysql的MyISAM和InnoDB都支持B-Tree索引,InnoDB还支持B+Tree索引,Memory还支持Hash.今天从最基础的学起,学习了解BTree,B-Tree和B+Tree. [主题] B-Tree 介绍 B-Tree 特性搜索插入等 B+Tree 介绍 B*Tree 介绍 [内容] 1. B-Tree 介绍 1970年,R.Bayer和E.mccreight提出了一种适用于外查找的树,

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

B-Tree和B+Tree 本文来自 Hubery_James 的CSDN 博客 ,全文地址请点击:原文地址-干货满满 B+树索引是B+树在数据库中的一种实现,是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引.B+树中的B代表平衡(balance),而不是二叉(binary),因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的. 二.平衡多路查找树(B-Tree)   B-Tree是为磁盘等外存储设备设计的一种平衡查找树. 系统从磁盘读取数据到内存时是以磁盘块(block)为基本单位的,位于同一个磁盘块中的数据

[数据结构]B-Tree, B+Tree, B*树介绍 [摘要] 最近在看Mysql的存储引擎中索引的优化,神马是索引,支持啥索引.全是浮云,目前Mysql的MyISAM和InnoDB都支持B-Tree索引,InnoDB还支持B+Tree索引,Memory还支持Hash.今天从最基础的学起,学习了解BTree,B-Tree和B+Tree. [主题] B-Tree 介绍 B-Tree 特性搜索插入等 B+Tree 介绍 B*Tree 介绍 [内容] 1. B-Tree 介绍 1970年,R.Bay

文章转自 https://blog.csdn.net/caomiao2006/article/details/52145477 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

https://www.cnblogs.com/vianzhang/p/7922426.html B+树索引是B+树在数据库中的一种实现,是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引.B+树中的B代表平衡(balance),而不是二叉(binary),因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的.在讲B+树之前必须先了解二叉查找树.平衡二叉树(AVLTree)和平衡多路查找树(B-Tree),B+树即由这些树逐步优化而来. 二叉查找树 二叉树具有以下性质:左子树的键值小于根的键值,右子树的键值大于根的

语法: optimize table '表名' 一,原始数据 1,数据量 2,存放在硬盘中的表文件大小 3,查看一下索引信息 索引信息中的列的信息说明. Table :表的名称.Non_unique:如果索引不能包括重复词,则为0.如果可以,则为1.Key_name:索引的名称.Seq_in_index:索引中的列序列号,从1开始.Column_name:列名称.Collation:列以什么方式存储在索引中.在MySQLSHOW INDEX语法中,有值’A’(升序)或NULL(无分类).Card

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

   文章图片代码来自邓俊辉老师的课件 概述 上图就是 B-Tree 的结构,可以看到这棵树和二叉树有点不同---"又矮又肥".同时子节点可以有若干个小的子节点构成.那么这样一棵树又有什么作用呢? 动机 我们知道电脑的访问内存比访问外的存I/O操作快了,但是内存的容量大小又只有那么一点点(相对于外存),所以计算机访问的过程常常使用高速缓存.使用高速缓存也是在以下两个事实想出的策略. 而B-Tree这种结构就是根据这种情况被发掘出来的.下图 m 指的是每次的数据块数量 B-Tree 介绍

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

Btree,B+tree,B*tree 前言: 由于在查找中用二分法在查找一些边缘数据时就会产生数据查找不公平,二叉树也存在类似问题:所以就有了B-tree. B+树索引是B+树在数据库中的一种实现,是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引.B+树中的B代表平衡(balance),而不是二叉(binary),因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的.在讲B+树之前必须先了解二叉查找树.平衡二叉树(AVLTree)和平衡多路查找树(B-Tree),B+树即由这些树逐步优化而来. Btree是一种

转载地址:http://www.jb51.net/article/62533.htm 这篇文章主要介绍了Mysql中的Btree与Hash索引比较,本文起讲解了B-Tree 索引特征.Hash 索引特征等内容,需要的朋友可以参考下 mysql最常用的索引结构是btree(O(log(n))),但是总有一些情况下我们为了更好的性能希望能使用别的类型的索引.hash就是其中一种选择,例如我们在通过用户名检索用户id的时候,他们总是一对一的关系,用到的操作符只是=而已,假如使用hash作为索引数据结构

本文总结自:https://blog.csdn.net/chuixue24/article/details/80027689 二叉树(B树,binary tree) 左子树的键值 < 根的键值 < 右子树的键值 该二叉树的节点进行查找深度为1的节点的查找次数为1,深度为2的查找次数为2,深度为n的节点的查找次数为n 若想二叉树的查询效率尽可能高,需要这棵二叉树是平衡的,从而引出新的定义——平衡二叉树,或称AVL树. 平衡二叉树(AVL树,Adelson-Velskii and Landis t

来看看手册中关于 OPTIMIZE 的描述: OPTIMIZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ... 如果您已经删除了表的一大部分,或者如果您已经对含有可变长度行的表(含有VARCHAR, BLOB或TEXT列的表)进行了很多更改,则应使用OPTIMIZE TABLE.被删除的记录被保持在链接清单中,后续的INSERT操作会重新使用旧的记录位置.您可以使用OPTIMIZE TABLE来重新利用未使用的空间,并整理