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

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

把原站信息经过筛选贴过来,用于自己备忘.原站:https://www.cnblogs.com/aspwebchh/p/6652855.html --------------------------------mysql执行计划关键字: explain---------------------------------------- 聚集索引: 给表上了主键,那么表在内存上的由整齐排列的结构转变成了树状结构,也就是「平衡树」结构,换句话说,就是整个表就变成了一个索引.没错, 再说一遍, 整个表变成了

1 数据结构及算法基础 1.1 索引的本质 官方定义:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构 本质:索引是数据结构 查询是数据库的最主要功能之一.我们都希望查询速度能尽可能快,因此数据库系统的设计者会从查询算法角度优化 最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的 好在CS的发展提供了很多更优秀的查找算法,如二分查找(binary search).二叉树查找(binary tree search)等 稍微分析

Myisam与innodb引擎,索引文件的区别: innodb的次索引指向对主键的引用. myisam的次索引和主索引都指向物理行. myisam一行一行的插入,会产生一行一行的文件,磁盘上有数据文件. tree树的值是磁盘上物理位置的指针. 比如加了主键索引,索引排成一棵树的形状.首先根据id=7在主键索引的树上查找,查找到7之后就知道了7所在的物理行,然后就可以找到id=7的那一行数据了. 还有一个cat_id索引,根据cat_id=15可以找到数据所在的物理行. 所以说myisam的次索引

前言 上周新系统改版上线,上线第二天就出现了较多的线上慢sql查询,紧接着dba 给出了定位及解决方案,这里较多的是使用延迟关联去优化. 而我对于这个延迟关联也是第一次听说(o(╥﹏╥)o),所以今天一定要学习并产出一篇学习笔记.(^▽^) 回表 我们都知道InnoDB采用的B+ tree来实现索引的,索引又分为主键索引(聚簇索引)和普通索引(二级索引). 那么我们就来看下基于主键索引和普通索引的查询有什么区别? 如果语句是select * from T where ID=500,即主键查询方式

本节内容: 1)索引基础 2)索引类型(Hash索引.有序数组.B+树) 3)索引的几个常见问题 1)联合索引 2)最左前缀原则 3)覆盖索引 4)索引下推 1. 索引基础 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,索引就是为了提高数据查询的效率.索引可以包含一个或多个列的值,如果索引包含多个列的值,则列的顺序也十分重要,因为MySQL只能高效地使用索引的最左前缀列. 2. 索引类型 用于提高读写效率的数据结构有很多,这里先介绍常见的3种,分别是: 哈希表 有序数

导读 相信读者看过很多MYSQL索引优化的文章,其中有很多优化的方法,比如最佳左前缀,覆盖索引等方法,但是你真正理解为什么要使用最佳左前缀,为什么使用覆盖索引会提升查询的效率吗? 本篇文章将从MYSQL内部结构上讲一下为什么覆盖索引能够提升效率. 文章转载自Mysql性能优化:为什么要用覆盖索引? InnoDB索引模型 在InnoDB中,表都是根据主键顺序以索引的形式存放的,这种存储方式的表称为索引组织表.又因为前面我们提到的,InnoDB使用了B+树索引模型,所以数据都是存储在B+树中的. 每

索引类型 索引类型分为主键索引和非主键索引.(一定要牢记,是怎么存储数据的) 主键索引的叶子节点存的是整行数据.在 InnoDB 里,主键索引也被称为聚簇索引(clustered index). 非主键索引的叶子节点内容是主键的值.在 InnoDB 里,非主键索引也被称为二级索引(secondary index). 聚簇索引 聚簇索引默认是主键,如果表中没有定义主键,InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替.如果没有这样的索引,InnoDB 会隐式定义一个主键来作为聚簇索引. 因为B+TREE

说到覆盖索引之前,先要了解它的数据结构:B+树. 先建个表演示(为了简单,id按顺序建): id name 1 aa 3 kl 5 op 8 aa 10 kk 11 kl 14 jk 16 ml 17 mn 18 kl 19 kl 22 hj 24 io 25 vg 29 jk 31 jk 33 rt 34 ty 35 yu 37 rt 39 rt 41 ty 45 qt 47 ty 53 qi 57 gh 61 dh 以主键以外的列值作为键值构建的 B+ 树索引,我们称之为非聚集索引. 非聚集

迎面走来了你的面试官,身穿格子衫,挺着啤酒肚,发际线严重后移的中年男子. 手拿泡着枸杞的保温杯,胳膊夹着MacBook,MacBook上还贴着公司标语:"加班使我快乐". 面试官: 看你简历上用过MySQL,问你几个简单的问题吧.什么是聚簇索引和非聚簇索引? 这个问题难不住我啊.来之前我看一下一灯MySQL八股文. 我: 举个例子:有这么一张用户表 CREATE TABLE `user` ( `id` int COMMENT '主键ID', `name` varchar(10) COM

通常大家都会根据查询的WHERE 条件来穿件合适的索引,不过这只是索引优化的一个方面.设计优秀的索引应该考虑到整个查询,而不单单是WHERE 条件部分.索引确实是一种查找数据的高效方式,但是MySQL也可以使用索引来直接获取列的数据,这样就不再需要读取数据行.如果索引的叶子节点已经包含要查询的数据,那么还有什么必要再返回表查询呢?如果一个索引包含(或者覆盖)所有需要查询的字段的值,我们就称之为“覆盖索引”. 覆盖索引是非常有用的工具,能够极大的提高性能.考虑一下如果查询只需要索引而无需返回表,会

组合索引 提到组合索引,大家都知道"最左前缀"原则.例如,创建索引 idx_name_age (name,age) ,通常情况下,where age=50 或者 where age>50 之类的,是不会使用到idx_a_b的.那有没有特殊情况呢? 假设表是: CREATE TABLE users ( id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, name varchar(255) COLLATE utf8mb4_unicode_ci D

因为我们大多数情况下使用的都是Innodb,所以这篇博客主要依据Innodb来讲 b+树(图片来自网络) b+树图来自网络 1.聚集索引与非聚集索引区别 聚集索引:叶子节点包含完整的数据(物理地址连续),叫做聚集索引 非聚集索引(又称辅助索引):它的叶子节点并不包含行记录的全部数据,叶子结点除了包含键值以外,每个叶子结点中的索引行还包含了一个书签,该书签用来告诉存储引擎可以在哪找到相应的数据行.需要引用主索引作为data域,其实原理就是直接通过辅助索引无法找到数据,需要通过辅助索引找到主键,然后

覆盖索引的定义: 如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值,称为‘覆盖索引’.即只需扫描索引而无须回表. 只扫描索引而无需回表的优点:    1.索引条目通常远小于数据行大小,只需要读取索引,则mysql会极大地减少数据访问量.    2.因为索引是按照列值顺序存储的,所以对于IO密集的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的IO少很多.    3.一些存储引擎如myisam在内存中只缓存索引,数据则依赖于操作系统来缓存,因此要访问数据需要一次系统调用    4.innodb的聚簇索引,覆

MyISAM Myisam是Mysql的默认存储引擎,当create创建新表时,未指定新表的存储引擎时,默认使用Myisam. 它不支持事务,也不支持外键,尤其是访问速度快,对事务完整性没有要求或者以SELECT.INSERT为主的应用基本都可以使用这个引擎来创建表. myisam只支持表级锁. 支持FULLTEXT类型的索引 DELETE 表时,是一行一行的删除 myisam在磁盘存储上有三个文件,每个文件名以表名开头,扩展名指出文件类型. .frm 用于存储表的定义 .MYD 用于存放数据

背景 今年3月份时候,线上发生一次大事故.公司主要后端服务器发生宕机,所有接口超时.宕机半小时后,又自动恢复正常.但是过了2小时,又再次发生宕机. 通过接口日志,发现MySQL数据库无法响应服务器.在阿里云的技术支持的帮助下,发现了MySQL数据库中存在大量慢查询,导致CPU负载过高.最后,根据慢查询日志,定位到了出问题的SQL和业务接口. 业务接口是一个分页接口,莫名被刷到7000多页,偏移量(offset)高达20w多.每当这条SQL执行时,数据库CPU直接打满.查询时间超过1分钟才有响应.

full index scan:全索引扫描,查询时,遍历索引树来获取数据行.如果数据不是密集的会产生随机IO 在执行计划中是Type列,index full table scan:通过读物理表获取数据,顺序读磁盘上的文件.这种情况会顺序读磁盘上的文件. 在执行计划中是Type列,all covering index:覆盖索引,如果where条件的列和返回的数据在一个索引中,那么不需要回查表,那么就叫覆盖索引. 在执行计划中是extra那一列,using index full index scan

昨天跟同事聊起数据表性能的问题,能不能仅用覆盖索引实现数据的汇总统计.找了一个开发环境已有的数据表进行测试,通过explain命令,能看到mysql通过覆盖索引就能实现sum的需求,而无须去读取实际行数据. 但开发环境数据量太小,对执行时间的优化,没有直观感受,于是决定做一个数据量能到千万级的数据表,方便测试.写个java程序来填充随机数据是第一选择,但还要动用IDE太麻烦,尝试直接使用mysql的函数来实现. 1     数据表设计 目的是演示如何生成千万级数据,只设计了一个最简单常用的数据表

先来了解一下两大类索引 聚簇索引(也称聚集索引,主键索引等) 普通索引(也成非聚簇索引,二级索引等) 聚簇索引 如果表设置了主键,则主键就是聚簇索引 如果表没有主键,则会默认第一个NOT NULL,且唯一(UNIQUE)的列作为聚簇索引 以上都没有,则会默认创建一个隐藏的row_id作为聚簇索引 InnoDB的聚簇索引的叶子节点存储的是行记录(其实是页结构,一个页包含多行数据),InnoDB必须要有至少一个聚簇索引. 由此可见,使用聚簇索引查询会很快,因为可以直接定位到行记录. 普通索引 普通索