Java技术栈 www.javastack.cn 优秀的Java技术公众号 来源:小宝鸽 blog.csdn.net/u013142781/article/details/51706790 MySQL事实上使用不同的存储引擎也是有很大区别的,下面猿友们可以了解一下. 一.存储引擎的比较 注:上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引,但是B-树和B+树的定义是有区别的. 在 MySQL 中,主要有四种类型的索引,分别为:B-Tree 索引, Hash 索引, Fulltext…

在了解了索引的基础知识及B+树索引的原理后(如需复习请点这里),这一节我们了解一下有哪些建索引的原则,来指导我们去建索引. 建索引的原则 1. 联合索引 我们可能听一些数据库方面的专业人士说过:"把 Where 条件里面的列都建上索引",从而给每个列给每个列建独立的索引,这个理解是非常错误的. 如果 Where 条件里有多种组合的查询条件,可以尝试建联合索引来减少索引数量,同时提升查询性能. 2. 覆盖索引 普通索引查到主键后,回到主键索引搜索的过程,称为回表. 当使用普通索引查询时,…

优秀博文: MySQL索引背后的数据结构及算法原理 B树.B-树.B+树.B*树[转],mysql索引 MySQL 和 B 树的那些事 索引的本质 MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是数据结构. 我们知道,数据库查询是数据库的最主要功能之一.我们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化.最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),这种复杂度为O…

索引是一种数据结构,用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据.索引最形象的比喻就是图书的目录了.注意这里的大量,数据量大了索引才显得有意义,如果我想要在 [1,2,3,4] 中找到 4 这个数据,直接对全数据检索也很快,没有必要费力气建索引再去查找. 索引在 MySQL 数据库中分三类: B+ 树索引 Hash 索引 全文索引 我们今天要介绍的是工作开发中最常接触到的 InnoDB 存储引擎中的 B+ 树索引.要介绍 B+ 树索引,就不得不提二叉查找树,平衡二叉树和 B 树这三种数据…

学习如果构建高性能的索引之前,我们先来了解下之前的知识,以下两篇是基础原理,了解之后,对面后续索引构建的原则和优化方法会有更清晰的理解: MySQL全面瓦解22:索引的介绍和原理分析 MySQL全面瓦解23:MySQL索引实现和使用 我们编写索引的目的是什么?就是使我们的sql语句执行得更加高效,更快的获取或者处理数据,这个也是建设高性能Web的必要条件. 只有我们深刻理解了索引的原理和执行过程,才能知道怎么恰当地使用索引,以及怎么达到最优的查询. 知识回顾 innodb是MySQL默认的存储引…

回顾一下上面几篇索引相关的文章: MySQL全面瓦解22:索引的介绍和原理分析 MySQL全面瓦解23:MySQL索引实现和使用 MySQL全面瓦解24:构建高性能索引(策略篇) 索引的十大原则 1.正确理解和计算索引字段的区分度,文中有计算规则,区分度高的索引,可以快速得定位数据,区分度太低,无法有效的利用索引,可能需要扫描大量数据页,和不使用索引没什么差别. 2.正确理解和计算前缀索引的字段长度,文中有判断规则,合适的长度要保证高的区分度和最恰当的索引存储容量,只有达到最佳状态,才是保证高效…

建索引时.我们为了建索引快.会加上并行,加上并行之后.此列索引就会是并行了. 訪问有并行度的索引时,CBO可能可能会考虑并行运行.这可能会引发一些问题,如在server资源紧张的时候用并行会引起更加严重的争用.当使用并行后,须要把并行度改回来. SQL> drop table test purge; SQL> create table test as select * from dba_objects; SQL> create index ind_t_object_id on test(…

转自:http://blog.csdn.net/qq_23217629/article/details/52512041 B+/-Tree原理 B-Tree介绍 B-Tree是一种多路搜索树(并不是二叉的):       1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子:且M>2:       2.根结点的儿子数为[2, M]:       3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]:       4.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字:(至少2个关键字)       5…

B-树由来 定义:B-树是一类树,包括B-树.B+树.B*树等,是一棵自平衡的搜索树,它类似普通的平衡二叉树,不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点.B-树是专门为外部存储器设计的,如磁盘,它对于读取和写入大块数据有良好的性能,所以一般被用在文件系统及数据库中. 先来看看为什么会出现B-树这类数据结构. 传统用来搜索的平衡二叉树有很多,如 AVL 树,红黑树等.这些树在一般情况下查询性能非常好,但当数据非常大的时候它们就无能为力了.原因当数据量非常大时,内存不够用,大部分数据只能存放在磁盘…

MySQL的MyISAM.InnoDB引擎默认均使用B+树索引(查询时都显示为"BTREE"),本文讨论两个问题: 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构? 如何基于索引结构,理解常见的MySQL索引优化思路? 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存. 为什么索引无法全部装入内存?假设使用树结构组织索引,简单估算一下: 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵树最多20…