我们在学习MySQL的时候经常会听到索引这个词,大概也知道这是什么,但是深究下去又说不出什么道道来.下面将会比较全面的介绍一下关于索引! 1 索引是什么? 这里用百度百科的一句话来说,在关系数据库中,索引是一种单独的.物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单. 简单来说,索引就是我们一本书的目录,通过目录我们才能更快在一本书中查找到我们所要看的内容.同样的,通过索引我们才能在数据库中查找到我们的数…

[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名…

摘要: 第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1.简单介绍B-tree B+ tree树 2.MyisAM索引结构 3.Annode索引结构 4.MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)…

第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1. 简单介绍B-tree B+ tree树 2. MyisAM索引结构 3. Annode索引结构 4. MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2) …

摘要: 第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1.简单介绍B-tree B+ tree树 2.MyisAM索引结构 3.Annode索引结构 4.MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)…

第一部分:基础知识第二部分:MYISAM和INNODB索引结构1. 简单介绍B-tree B+ tree树 2. MyisAM索引结构 3. Annode索引结构 4. MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)   …

重新学习Mysql数据库4:Mysql索引实现原理 MySQL索引类型 (https://www.cnblogs.com/luyucheng/p/6289714.html) 一.简介 MySQL目前主要有以下几种索引类型: 1.普通索引 2.唯一索引 3.主键索引 4.组合索引 5.全文索引 二.语句 CREATE TABLE table_name[col_name data type][unique|fulltext][index|key][index_name](col_name[lengt…

索引 索引的简介 简单来说,索引是一种数据结构 其目的在于提高查询效率 可以简单理解为“排好序的快速查找结构” 一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储在中磁盘上我们一般所说的索引,如果没有特殊说明的话,就是指B+树结构组织的索引.其中聚集索引,次要索引,覆盖索引,复合索引,前缀索引,唯一索引默认都是使用B+树索引. 一般java开发知道这些基本够用了 索引的优势 类似大学图书馆建数目索引,提高数据检索效率,降低数据库的io成本通过索引对数据进行排序,降…

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…

一.Mysql索引主要有两种结构:B+Tree索引和Hash索引 Hash索引 mysql中,只有Memory(Memory表只存在内存中,断电会消失,适用于临时表)存储引擎显示支持Hash索引,是Memory表的默认索引类型,尽管Memory表也可以使用B+Tree索引.Hash索引把数据以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快.但是因为hash结构,每个键只对应一个值,而且是散列的方式分布.所以它并不支持范围查找和排序等功能. B+Tree索引 B+Tree是mysql…

MySQL 索引结构 hash 有序数组 除了最常见的树形索引结构,Hash索引也有它的独到之处.   Hash算法 Hash本身是一种函数,又被称为散列函数. 它的思路很简单:将key放在数组里,用一个hash算法把不同的key转换成一个确定的value,然后放在这个数组的指定位置 相同的输入永远可以得到相同的输出 具体的算法有MD5.SHA1.SHA2.SHA3 Hash冲突:不同的key得到了相同的value 当出现Hash冲突,可以在冲突发生的位置跟一个链表   Hash索引 索引使用的…

这里是参考B站上的大佬做的面试题笔记.大家也可以去看视频讲解!!! 文章目录 1 .mysql索引结构,各自的优劣 2 .索引的设计原则 3 .mysql锁的类型有哪些 4 .mysql执行计划怎么看 5 .事务的基本特性和隔离级别 1 .mysql索引结构,各自的优劣 索引的数据的数据结构和具体存储引擎的实现有关,在MySQL中使用较多的索引有hash索引,B+树索引等,innoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引.对于哈希索引来说,底层的数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查…

一.MySQL索引原理 1.索引背景 生活中随处可见索引的例子,如火车站的车次表.图书的目录等.它们的原理都是一样的,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据. 数据库也是一样,但显然要复杂许多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>.<.between.in).模糊查询(like).并集查询(or)等等.数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?我们回想字典的例子,能不能把数据分成段,然后分段查询…

一.背景 我们工作中经常打交道的就是索引,那么到底什么是索引呢?例如,当一个SQL查询比较慢的时候,你可能会说给“某个字段加个索引吧”之类的解决方案. 总的来说索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率,就像书的目录一样.一本上千页页的英语字典,如果你想快速找到其中的某一个单词,在不借助目录的情况下,那我估计你可得找一会儿.同样,对于数据库的表而言,索引其实就是它的“目录”.实现索引的方式却有很多种,所以这里也就引入了索引模型的概念.可以用于提高读写效率的数据结构很多,接下里主要介绍常见.也比较简…

局部性原理 局部性原理是指CPU访问存储器时,无论是存取指令还是存取数据,所访问的存储单元都趋于聚集在一个较小的连续区域中. 首先要明白局部性原理能解决的是什么问题,也就是主存容量远远比缓存大, CPU执行程序的时候需要使用内存块,如果该内存块在缓存上,那么处理器直接从缓存上取该内存块就行了,因为缓存的数据传输的速率比内存快的多. 因为主存容量大,所以要取的内存块很可能不在缓存上,因此就要把这个内存块移到缓存上.局部性原理就是解决这个问题: 时间局部性:程序有在一段时间内多次访问同一个数据块的倾…

1.定义 索引是一种数据结果,帮助提高获取数据的速度 为了提高查找速度,有很多查询优化算法.但是每种查找算法都只能应用于特定数据结构之上. 索引就是数据库创建的满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据 2.目前大部分数据库系统及文件系统都采用B Tree或其变种B+Tree作为索引结构 3.为什么使用B Tree(B+Tree) 红黑树也可用来实现索引,但是文件系统及数据库系统普遍采用B/+Tree,何也? 一般来说,索引本身也很大,不可能全存内存,往往以索引文件的形式…

Mysql索引主要包括四种,Btree索引.Hash索引.full-text全文索引.R-tree索引,因为作为一名PHP开发者,并不是专业的DBA,在这里只需要了解第一种开发相关的BTree索引. 索引的本质:MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据和排序的数据结构. 数据库查询是数据库的主要功能之一,最基本的查询算法是顺序查找(linear search)时间复杂度为O(n),显然在数据量很大时效率很低.优化的查找算法如二分查找(binary search…

B-树 B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路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.下图是 B-树的简化图. B-树有如下特点: 所有键值分布在整颗树中: 任何一个关键字出现且只出现在一个结点中: 搜索有可能在非叶子结点结束: 在关键字全集内做一次查找,性能逼近二分查找: B+ 树 B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树, 它与 B- 树的不同之处在于: 所有关键字存储在叶子节点出现,内部节点(非叶子节点并不存储…

在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. MyISAM索引实现 MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构. MyISAM会按照数据插入的顺序分配行号,从0开始,然后按照数据插入的顺序存储在磁盘上.因为行是定长的,所以可以从表的开头跳过相应的字节找到需要的行. MyISAM的一级索引(主键索引),一个节点包含多个内部节点,索引中的每个叶子节点包含"行号".假设我们以col1为主…

B+树在数据库中的应用 { 为什么使用B+树?言简意赅,就是因为: 1.文件很大,不可能全部存储在内存中,故要存储到磁盘上 2.索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数(为什么使用B-/+Tree,还跟磁盘存取原理有关.) 3.局部性原理与磁盘预读,预读的长度一般为页(page)的整倍数,(在许多操作系统中,页得大小通常为4k) 4.数据库系统巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入,(由于节点中有两个数组,所以地址连续).…

前言 Hello我又来了,快年底了,作为一个有抱负的码农,我想给自己攒一个年终总结.自上上篇写了手动搭建Redis集群和MySQL主从同步(非Docker)和上篇写了动手实现MySQL读写分离and故障转移之后,索性这次把数据库中最核心的也是最难搞懂的内容,也就是索引,分享给大家. 这篇博客我会谈谈对于索引结构我自己的看法,以及分享如何从零开始一层一层向上最终理解索引结构. 从一个简单的表开始 create table user( id int primary key, age int, hei…

前言 Hello我又来了,快年底了,作为一个有抱负的码农,我想给自己攒一个年终总结.索性这次把数据库中最核心的也是最难搞懂的内容,也就是索引,分享给大家. 这篇博客我会谈谈对于索引结构我自己的看法,以及分享如何从零开始一层一层向上最终理解索引结构,书接上文. 多页模式 在多页模式下,MySQL终于可以完成多数据的存储了,就是采用开辟新页的方式,将多条数据放在不同的页中,然后同样采用链表的数据结构,将每一页连接起来.那么可以思考第四个问题:多页情况下是否对查询效率有影响呢? 多页模式对于查询效率的…

什么是索引? “索引”是为了能够更快地查询数据.比如一本书的目录,就是这本书的内容的索引,读者可以通过在目录中快速查找自己想要的内容,然后根据页码去找到具体的章节. 数据库也是一样,如果查询语句使用到了索引,会先去索引里面查询,取得数据所在行的物理地址,进而访问数据. 索引的优缺点 优势:以快速检索,减少I/O次数,加快检索速度:根据索引分组和排序,可以加快分组和排序: 劣势:索引本身也是表,因此会占用存储空间.索引的维护和创建需要时间成本,这个成本随着数据量增大而增大:构建索引会降低数据表的修…

本文转自互联网 本系列文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star哈 文章首发于我的个人博客: www.how2playlife.com 本文是微信公众号[Java技术江湖]的<重新学习MySQL数据库>其中一篇,本文部分内容来源于网络,为了把本文主题讲得清晰透彻,也整合了很多我认为不错的技术博客内容,引用其中了一些比较好的博客文章,如有…

索引查找:通过索引键找到索引的叶子节点,再通过叶子节点的标记快速找到表中对应的行数据,再返回指定的列 索引找查是通过索引键定先位到一块局部区域,再开始扫描匹配的数据的. 为什么需要索引(Why is it needed)? 当数据保存在磁盘类存储介质上时,它是作为数据块存放.这些数据块是被当作一个整体来访问的,这样可以保证操作的原子性.硬盘数据块存储结构类似于链表,都包含数据部分,以及一个指向下一个节点(或数据块)的指针,不需要连续存储.记录集只能在某个关键字段上进行排序,所以如果需要在一个无序…

一.概述 在mysql中,索引(index)又叫键(key),它是存储引擎用于快速找到所需记录的一种数据结构.在越来越大的表中,索引是对查询性能优化最有效的手段,索引对性能影响非常关键.另外,mysql的索引是在存储引擎层实现,而不是在服务器层. 二.索引的工作原理 我们知道,在看一本书某章的时候,首先我们会查找目录索引,找到对应的页码然后快速找到相应的内容.mysql索引也一样,存储引擎利用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应的值,然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行,然后返回结果. 例如…

从一个简单的表开始 create table user( id int primary key, age int, height int, weight int, name varchar(32) )engine = innoDb; 相信只要入门数据库的同学都可以理解这个语句,我们也将从这个最简单的表开始,一步步地理解MySQL的索引结构. 首先,我们往这个表中插入一些数据. INSERT INTO user(id,age,height,weight,name)VALUES(2,1,2,7,'小…

为什么需要索引(Why is it needed)?当数据保存在磁盘类存储介质上时,它是作为数据块存放.这些数据块是被当作一个整体来访问的,这样可以保证操作的原子性.硬盘数据块存储结构类似于链表,都包含数据部分,以及一个指向下一个节点(或数据块)的指针,不需要连续存储. 记录集只能在某个关键字段上进行排序,所以如果需要在一个无序字段上进行搜索,就要执行一个线性搜索(Linear Search)的过程,平均需要访问N/2的数据块,N是表所占据的数据块数目.如果这个字段是一个非主键字段(也就是说,不…

文章目录 摘要 索引 索引概述 索引优势劣势 索引结构 BTREE 结构 B+TREE 结构 页 索引分类 索引语法 索引设计原则 聚触索引 & 非聚触索引 你的鼓励也是我创作的动力 Posted by 微博@Yangsc_o 原创文章,版权声明:自由转载-非商用-非衍生-保持署名 | Creative Commons BY-NC-ND 3.0 摘要 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中MyISAM和InnoDB数据存储引擎中索…

谈到 MYSQL 索引服务端的同学应该是熟悉的不能再熟悉,新建表的时候怎么着都知道先来个主键索引,对于经常查询的列也会加个索引加快查询速度.那么 MYSQL 索引都有哪些类型呢?索引结构是什么样的呢?有了索引是如何检索数据的呢?我们围绕这些问题来探讨一下. 你认为应该如何查询数据 上一节谈到 InnoDB 引擎的时候聊过在 InnoDB 引擎是面向行存储的,数据都是存储在磁盘的数据页中,数据页里面按照固定的行格式存储着每一行数据. InnoDB存储引擎是 B+ 树索引组织的,所以数据即索引,索引…