索引对数据库有多重要,我想大家都已经知道了吧,关于索引可能大家会对它多少有一些误解,首先索引是一种数据结构,并且索引不是越多越好.合理的索引可以提高存储引擎对数据的查询效率. 形象一点来说呢,索引跟书本的目录一样,能否快速的查找到你需要的信息,取决于你设计的目录是否合理. MySQL 数据库有很多种索引,每种存储引擎的索引都不太一样,这篇文章就介绍一下 InnoDB 引擎种的索引,在 InnoDB 引擎中有三种索引: B-Tree 索引 哈希索引 全文索引 B-Tree 索引 B-Tree 索引…

首先索引是一种数据结构,并且索引不是越多越好.合理的索引可以提高存储引擎对数据的查询效率. 形象一点来说呢,索引跟书本的目录一样,能否快速的查找到你需要的信息,取决于你设计的目录是否合理. MySQL 数据库有很多种索引,每种存储引擎的索引都不太一样,这篇文章就介绍一下 InnoDB 引擎种的索引,在 InnoDB 引擎中有三种索引: B-Tree 索引 哈希索引 全文索引 B-Tree 索引 B-Tree 索引是 InnoDB 引擎的默认索引,如果我们没有特别指定索引,那么说的就是 B-Tre…

在上一篇中,我们简单的介绍了一下 InnoDB 引擎的索引类型,这一篇我们继续学习 InnoDB 的索引,聊一聊索引策略,更好的利用好索引,提升数据库的性能,主要聊一聊覆盖索引.最左前缀原则.索引下推. 覆盖索引 覆盖索引是指在普通索引树中可以得到查询的结果,不需要在回到主键索引树中再次搜索. 建立如下这张表来演示覆盖索引: mysql> create table T ( ID int primary key, age int NOT NULL DEFAULT 0, name varchar(1…

5.1 InnoDB支持以下几种常见的索引: B+树索引 全文索引 哈希索引(自适应哈希索引) 关于哈希索引的说明: -- 1.InnoDB的哈希索引是自适应的,其根据表的使用情况自动生成哈希索引,不能人为干预是否在一张表中生成哈希索引. -- 2.自适应哈希索引是由InnoDB自己控制的,可以通过innodb_adaptive_hash_index来禁用或者启动此特性,默认为开启. -- 3.而你在建立索引时,选择的索引方法中有B+tree 和 hash, 这里的hash并不是真的hash索引…

表格对比了MyISAM.InnoDB.Memory这3个常用引擎支持的索引类型: 索引 MyISAM引擎 InnoDB引擎 Memory引擎 B-Tree索引 支持 支持 支持 HASH索引 不支持 不支持 支持 R-Tree索引 支持 不支持 不支持 Full-text索引 支持 不支持 不支持 比较常用的索引是B-Tree索引和Hash索引,只有Memory/Heap引擎支持Hash索引.Hash索引适用于Key-Value查询,通过Hash索引要比通过B-Tree索引查询更迅速:Hash索…

select count(*)是MySQL中用于统计记录行数最常用的方法,count方法可以返回表内精确的行数. 在某些索引下是好事,但是如果表中有主键,count(*)的速度就会很慢,特别在千万记录以上的大表. 所以.如果是用Innodb引擎的时候,使用select count(*)语句时,建议采用二级索引速度会比用主键索引更快. 在InnoDB引擎中,当我们通过二级索引统计数据的时候,无需扫描数据文件(二级索引存储指定字段的索引,实际的指向位置是主键索引.):而通过主键索引统计数据时,由于主…

统计一张表的总数量,是我们开发中常有的业务需求,通常情况下,我们都是使用 select count(*) from t SQL 语句来完成.随着业务数据的增加,你会发现这条语句执行的速度越来越慢,为什么它会变慢呢? 为什么会变慢?想要得到答案就需要知道 MySQL 是如何统计总数量的,先说一个前提吧,count(*) 的具体实现是由存储引擎实现的,也就是说不同的存储引擎实现的方式不一样.标题:为什么 select count( * ) from t,在 InnoDB 引擎中比 MyISAM 慢?…

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7211742.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) MySQL中的InnoDB引擎表索引类型有一下几种(以下所说的索引,没有特殊说明,均指InnoDB引擎表索引.) 0 = Secondary Index,二级索引, 1 = Clustered Index,聚集索引 2 = Unique Index,唯一索引 3 = Pri…

我们都知道MySQL里,索引通常用B+树来实现的.B+树的叶子结点才具体保存数据(聚簇索引保存的是行数据:普通索引是主键,如有需要得回表),非叶子结点都是用来索引叶子结点的.假设索引高度为h,那么每次索引查询都要查询h个索引页面才能找到叶子结点的索引数据.所以h的大小,势必成为索引效率的一个关键.那么通常表的索引高度h是多大呢? 我们再假设扇出系数为k,则索引里可索引key的数s=k^h. 在InnoDB里,每个页默认16KB,假设索引的是8B的long型数据,每个key后有个页号4B,还有6B…

InnoDB 是 mysql 的默认引擎,也是我们最常用的,所以基于 InnoDB,学习页结构.而学习页结构,是为了更好的学习索引. 一.页的简介 页是 InnoDB 管理存储空间的基本单位,一个页的大小一般是 16kb. 为了达成不同的目的,作者设计了多种类型的页,比如: 存放表空间头部信息的页 存放 change buffer 信息的页 存放 inode 信息的页 存放 undo 日志信息的页 ... ... 然而我们最关心的,还是那些存放进表中那些数据记录是在哪种页上,官方称这种存放记录的…

MySQL的InnoDB索引结构采用B+树,B+树什么概念呢,二叉树大家都知道,我们都清楚随着叶子结点的不断增加,二叉树的高度不断增加,查找某一个节点耗时就会增加,性能就会不断降低,B+树就是解决这个问题的. B树和B+树 在一棵M阶B树中,每个节点最多有 M-1 个关键字,根节点最少可以只有一个关键字,非根节点最少有 Math.ceil(m/2)-1个关键字,下图是一棵阶数为3的树 看下图我们说说B树的特点,很明显一个节点存储的数据更多了,不需要很高的高度就可以存储更多的数据,把一个节点看作一…

如果我们在工作能够更好的利用好索引,那将会极大的提升数据库的性能. 覆盖索引 覆盖索引是指在普通索引树中可以得到查询的结果,不需要在回到主键索引树中再次搜索 建立如下这张表来演示覆盖索引: create table T ( id int primary key, age int NOT NULL DEFAULT 0, name varchar(16) NOT NULL DEFAULT '', index age(age)) engine=InnoDB; 我们执行select * from T w…

一.页目录和槽 接上一篇,现在知道记录在页中按照主键大小顺序串成了单链表. 那么我使用主键查询的时候,最顺其自然的办法肯定是从第一条记录,也就是 Infrimum 记录开始,一直向后找,只要存在总会找到.这种在数据量少的时候还好说,一旦数据多了,遍历耗时一定非常长. 于是,作者又想到了一个好办法,灵感来自于书本中的目录.我们翻书的时候想查找一些内容,就会去查看目录,然后直接确定好内容所在的页码. 那么对于 InnoDB 来说,过程如下: 将所有正常的记录划分为几个组,这里包括那 2 条虚拟记录,…

https://blog.csdn.net/doctor_who2004/article/details/77414742…

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(…

表 原文:http://yingminxing.com/mysql%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%86%85%E5%B9%95innodb%E5%AD%98%E5%82%A8%E5%BC%95%E6%93%8E%EF%BC%8D%E8%A1%A8%E7%B4%A2%E5%BC%95%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%92%8C%E9%94%81/ 4.1.innodb存储引擎表类型 innodb表类似oracle的IOT表(索引聚集表-indexorganized table…

表 4.1.innodb存储引擎表类型 innodb表类似oracle的IOT表(索引聚集表-indexorganized table),在innodb表中每张表都会有一个主键,如果在创建表时没有显示的定义主键则innodb如按照如下方式选择或者创建主键.首先表中是否有唯一非空索引(unique not null),如果有则该列即为主键.不符合上述条件,innodb存储引擎会自动创建一个6字节大小的指针,rowid(). 4.2.innodb逻辑存储结构 innodb的逻辑存储单元由大到小分别是…

转载地址:https://mp.weixin.qq.com/s/HNnzAgUtBoDhhJpsA0fjKQ 世界上只两件东西能震撼人们的心灵:一件是我们心中崇高的道德标准:另一件是我们头顶上灿烂的星空        ——[康德] 大家好,今天笔者为大家分享一些MySQL相关的知识,,希望这篇文章能给大家在工作上带来帮助. 在面试的时候,面试官常会问一些数据库优化的问题.比如:如何加快查询速度.通常一般都是这样回答的 加索引 修改sql,减少不必要的字段 limit 分库分表 等等 回答的很肤浅…

MyISAM引擎中,为了提高io效率以及读取效率,将对磁盘频繁读取的索引数据加载至内存中操作. MyISAM设计了一个在存放在内存中的索引缓冲池Key Cache.Key Cache只缓存索引数据,通过LRU算法将读取频繁的索引加载到Key Cache中来. 通过系统变量 key_buffer_size 来控制Key Cache的大小,这个变量关乎到缓存的性能. InnoDB引擎中,同样设置了缓存池buffer pool,与MyISAM有所区别的是,buffer pool不仅仅缓存了索引数据,同…

序言 之前写到MySQL对表的增删改查(查询最为重要)后,就感觉MySQL就差不多学完了,没有想继续学下去的心态了,原因可能是由于别人的影响,觉得对于MySQL来说,知道了一些复杂的查询,就够了,但是我认为,不管有没有用,现在学着不懂的东西,说明就是自己薄弱的地方,多学才能比别人更强 --WH 一.什么是索引?为什么要建立索引? 索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行,不使用索引,MySQL必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行,表越大,查询数据所花费的时间就越多,如果表中查询的列有…

首先要明白索引(index)是在存储引擎(storage engine)层面实现的,而不是在server层面.不是所有的存储引擎支持有的索引类型. 1.B-TREE 最常见的索引类型,他的思想是所有的值(被索引的列)都是被排过序的,每个叶节点到根节点的距离是相等的,所以适合用来找某一范围内的数据,而且可以直接支持排序(order by)支持innoDB和 MyISAM,索引多列时,列的顺序特别重要. 2.Hash索引 基于Hash表,只支持精确查找,不支持范围查找,不支持排序. 3.Spatia…

索引类型 mysql索引类型normal,unique,full text的区别是什么? normal:表示普通索引 unique:表示唯一的,不允许重复的索引,如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时,可设置为unique full textl: 表示 全文搜索的索引. FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候,效果最好.用在比较短的文本,如果就一两行字的,普通的 INDEX 也可以. 总结,索引的类别由建立索引的字段内容特性来决定,通常normal最常见. MySQL目前主要有以…

一.什么是索引?为什么要建立索引? 索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行,不使用索引,MySQL必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行,表越大,查询数据所花费的时间就越多,如果表中查询的列有一个索引,MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件,而不必查看所有数据,那么将会节省很大一部分时间. 例如:有一张person表,其中有2W条记录,记录着2W个人的信息.有一个Phone的字段记录每个人的电话号码,现在想要查询出电话号码为xxxx的人的信息. 如果没有索引,那么将从表中第一条…

序言 之前写到MySQL对表的增删改查(查询最为重要)后,就感觉MySQL就差不多学完了,没有想继续学下去的心态了,原因可能是由于别人的影响,觉得对于MySQL来说,知道了一些复杂的查询,就够了,但是我认为,不管有没有用,现在学着不懂的东西,说明就是自己薄弱的地方,多学才能比别人更强 --WH 一.什么是索引?为什么要建立索引? 索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行,不使用索引,MySQL必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行,表越大,查询数据所花费的时间就越多,如果表中查询的列有…

索引用来加速查询.正常来说,当查询数据时,MySQL 需要从表的第一条记录开始,读取整个表的内容,进行查询. 但如果有索引,MySQL 可根据索引快速定位需要查询条目的具体位置,加快了查询速度. 原理 索引的原理是将被索引列的值,单独取出来存到另一种结构中以获取快速查询的效果. 当列有这些属性中任意一个时,会被索引, PRIMARY KEY, UNIQUE, INDEX, 以及 FULLTEXT. 大部分索引以 B-trees 结构存储.但有些例外: Spatial Data 数据类型,一种基于…

关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车.对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢.还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTREE索引. 一个简单的对比测试 以我去年测试的数据作为一个简单示例,20多条数据源随机生成200万条…

索引的概念介绍: 1.聚集索引 聚集索引:指索引项的排序方式和表中数据记录排序方式一致的索引  也就是说聚集索引的顺序就是数据的物理存储顺序.它会根据聚集索引键的顺序来存储表中的数据,即对表的数据按索引键的顺序进行排序,然后重新存储到磁盘上.因为数据在物理存放时只能有一种排列方式,所以一个表只能有一个聚集索引. 比如字典中,用'拼音'查汉字,就是聚集索引.因为正文中字都是按照拼音排序的.而用'偏旁部首'查汉字,就是非聚集索引,因为正文中的字并不是按照偏旁部首排序的,我们通过检字表得到正文中的字在…

InnoDB引擎架构介绍 innodb存储引擎的体系架构,可简单划分成三层: 数据文件 :磁盘上的数据文件 内存池:缓存磁盘上的数据,方便读取,同时在对磁盘文件数据修改之前在这里缓存,然后按一定规刷新到磁盘 后台线程:主要负责刷新内存池中的数据,保证内存池中都是最近数据.同时将内存中修改的数据刷新到磁盘 磁盘中数据文件如何存放,存放规则等,我们稍后讲解.本章主要说明内存池的模型和后台线程功能,下图展示了InnoDB的体系架构 一.后台进程 InnoDB存储引擎是多线程的模型,因此其后台有多个不同…

存储引擎 1.      定义 存储引擎说白了就是如何存储数据.如何为存储的数据建立索引和如何更新.查询数据等技术的实现方法.因为在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储的,所以存储引擎也可以称为表类型(即存储和操作此表的类型). 在Oracle 和SQL Server等数据库中只有一种存储引擎,所有数据存储管理机制都是一样的.而MySql数据库提供了多种存储引擎.用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎,用户也可以根据自己的需要编写自己的存储引擎. 2.      存储引擎的类型及特点…

在使用MySQL的过程中对MyISAM和InnoDB这两个概念存在了些疑问,到底两者引擎有何分别一直是存在我心中的疑问.为了解开这个谜题,搜寻了网络,找到了如下信息: MyISAM是MySQL的默认数据库引擎(5.5版之前),由早期的ISAM(Indexed Sequential Access Method:有索引的顺序访问方法)所改良.虽然性能极佳,但却有一个缺点:不支持事务处理(transaction).不过,在这几年的发展下,MySQL也导入了InnoDB(另一种数据库引擎),以强化参考完…