http://www.uml.org.cn/sjjm/201107145.asp#nav-2 http://tech.it168.com/a2011/0711/1216/000001216087_all.shtml

原文:CodingLabs - MySQL索引背后的数据结构及算法原理 首页 | 标签 | 关于我 | +订阅 | 微博 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 作者 张洋 | 发布于 2011-10-18 MySQL 索引 B树 优化 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注

摘要 本文以MySQL数据库为 研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据 库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道 的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 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

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 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My

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

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 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My

本文来自:张洋的MySQL索引背后的数据结构及算法原理 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数

写在前面的话 在编程领域有一句人尽皆知的法则“程序 = 数据结构 + 算法”,我个人是不太赞同这句话(因为我觉得程序不仅仅是数据结构加算法),但是在日常的学习和工作中我确认深深感受到数据结构和算法的重要性,很多东西,如果你愿意稍稍往深处挖一点,那么扑面而来的一定是各种数据结构和算法知识.例如几乎每个程序员都要打交道的数据库,如果仅仅是用来存个数据.建建表.建建索引.做做增删改查,那么也许觉得数据结构和这东西没什么关系.不过要是哪天心血来潮,想知道的多一点,想研究一下如何优化数据库,那么一定避免不

原文链接:http://www.cnblogs.com/mailingfeng/archive/2012/09/26/2704344.html 对于任何DBMS,索引都是进行优化的最主要的因素.对于少量的数据,没有合适的索引影响不是很大,但是,当随着数据量的增加,性能会急剧下降.如果对多列进行索引(组合索引),列的顺序非常重要,MySQL仅能对索引最左边的前缀进行有效的查找. 例如:假 设存在组合索引it1c1c2(c1,c2),查询语句select * from t1 where c1=1 a

对于任何DBMS,索引都是进行优化的最主要的因素.对于少量的数据,没有合适的索引影响不是很大,但是,当随着数据量的增加,性能会急剧下降. 如果对多列进行索引(组合索引),列的顺序非常重要,MySQL仅能对索引最左边的前缀进行有效的查找. 例如:假 设存在组合索引it1c1c2(c1,c2),查询语句select * from t1 where c1=1 and c2=2能够使用该索引.查询语句select * from t1 where c1=1也能够使用该索引.但是,查询语句select *

实际上,这个页面所讲述的是在MariaDB 5.3.3(MySQL是在5.6)开始引入的一种叫做Index Condition Pushdown(以下简称ICP)的查询优化方式.由于本身不是一个层面的东西,前文中说的是Index Access,而这里是Query Optimization,所以并不构成对前文正确性的影响.在写前文时,MySQL还没有ICP,所以文中没有涉及相关内容,但考虑到新版本的MariaDB或MySQL中ICP的启用确实影响了一些查询行为的外在表现.所以决定写这篇文章详细讲述

转自:http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章

一.各种数据结构介绍 这一小节结合哈希表.完全平衡二叉树.B树以及B+树的优缺点来介绍为什么选择B+树. 假如有这么一张表(表名:sanguo): (1)Hash索引 对name字段建立哈希索引: 根据name字段值进行hash计算,定位到数组的下标,因为字段值所对应的数组下标是哈希算法随机算出来的,所以可能出现哈希冲突.其中每一个节点存储的是name字段值及对应的行数据地址,那么对于这样一个索引结构,现在来执行下面的sql语句:  select * from sanguo where name

摘要 http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 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My

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)

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

原文:http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章

对于任何DBMS,索引都是进行优化的最主要的因素.对于少量的数据,没有合适的索引影响不是很大,但是,当随着数据量的增加,性能会急剧下降.如果对多列进行索引(组合索引),列的顺序非常重要,MySQL仅能对索引最左边的前缀进行有效的查找. 例如:假 设存在组合索引it1c1c2(c1,c2),查询语句select * from t1 where c1=1 and c2=2能够使用该索引.查询语句select * from t1 where c1=1也能够使用该索引.但是,查询语句select * f

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参考资料: http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6530142http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.htmlhttps://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/mysql-indexes.htmlhttps://www.zhihu.com/question/36996520https://stackoverflow.com/questi