1.二叉树/平衡树.B-tree.B+tree.B*tree 树:最上一层是根节点.最底下一层是叶子节点.(一般左边节点小于右边节点) 二叉树:每个节点最多只能有两个分支,一般只用于教材.二叉树的深度不可控,造成遍历数据时IO次数不可控.数据量大了,树的深度会太大. 二叉树的变种:BTREE(又写成B-tree),B+tree和B*tree. B-tree即balance-tree:平衡树:假设1个节点的子节点是5个,平衡树是必须上层节点都满了,才可加到下层.这样树的深度就得到了控制.B-tre

参考了多篇文章,分别记录,如下. 下面是第一篇的总结 http://www.jb51.net/article/76007.htm: 在MySQL中,InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table),而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table). 聚集索引是一种索引组织形式,索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序: 而非聚集索引则就是普通索引了,仅仅只是对数据列创建相应的索引,不影响整个表的物理存储顺序.

InnoDB 索引组织表 一.索引组织表定义 在InnoDB存储引擎中,表都是根据主键顺序组织存放的,这种存储方式的表称为索引组织表(index organized table IOT). 在InnoDB存储引擎中,每张表都有个主键(Primary key),如果在创建表时没有地定义主键,则InnoDB存储引擎会选择表中符合条件的列去创建主键. 条件: 1.  首先判断表中是否有非空的唯一索引(Unique NOT NULL),如果有,则该列即为主键. 2. 如果不符合上述条件,InnoDB存储

跟踪标记:610 功能: 用批量导入操作(Bulk Import Operations)加载数据时,对于索引组织表(即有聚集索引的表) 最小化日志: 上图为simple/bulk-logged恢复模式下,最小化日志的几种操作,其中包含了批量导入操作,而批量导入操作的最小化日志有一些前提条件,概括如下: 1. 目标表未用于复制: 2. 目标表上指定了TABLOCK: 3. 目标表上的索引情况,这条规则最复杂,见下表: 从表格可以看出: (1) 堆表的数据页一直可以最小化日志: (2) 聚集索引和非

1. 最近在工作过程中发现 一个表插入很慢 以为是索引组织表, 所以一直有点纠结 但是发现 产品里面是没有IOT的 于是找了下公司的OCP 问了下 如何查看 就是 user_tables 视图里面的一个字段. 见图:

索引概念 B+树索引分为聚集索引和非聚集索引(辅助索引),但是两者的数据结构都和B+树一样,区别是存放的内容. 可以说数据库必须有索引,没有索引则检索过程变成了顺序查找,O(n)的时间复杂度几乎是不能忍受的.我们非常容易想象出一个只有单关键字组成的表如何使用B+树进行索引,只要将关键字存储到树的节点即可.当数据库一条记录里包含多个字段时,一棵B+树就只能存储主键,如果检索的是非主键字段,则主键索引失去作用,又变成顺序查找了.这时应该在第二个要检索的列上建立第二套索引. 这个索引由独立的B+树来组

转自http://www.blogjava.net/happyenjoylife/archive/2011/12/17/366639.html mysql innodb存储与索引的总结 Innodb存储 表空间是逻辑存放所有数据的地方,默认情况下会共享一个表空间——ibdata1,但如果把innodb_file_per_table=ON后每张表可以单独放到一个表空间内,但还是有很多数据保存在共享的表ibdata1中,如undo信息等. 表空间由各种段(segment)组成,常见的段有数据段.索引

知识点:Mysql 索引原理完全手册(1) 知识点:Mysql 索引原理完全手册(2) 知识点:Mysql 索引优化实战(3) 知识点:Mysql 数据库索引优化实战(4) Mysql-索引原理完全手册 一. 介绍 二. 索引的原理 三. 索引的数据结构 四. 聚集索引与辅助索引 五. MySQL索引管理 六. 测试索引 七. 正确使用索引 八. 联合索引与覆盖索引 九. 查询优化神器-explain 十. 慢查询优化的基本步骤 十一. 慢日志管理 一 .介绍 为何要有索引? 复杂的查询操作是我

MySQL InnoDB的二级索引(Secondary Index)会自动补齐主键,将主键列追加到二级索引列后面.详细一点来说,InnoDB的二级索引(Secondary Index)除了存储索引列key值,还存储着主键的值(而不是指向主键的指针).为什么这样做呢?因为InnoDB是以聚集索引方式组织数据的存储,即主键值相邻的数据行紧凑的存储在一起(索引组织表).当数据行移动或者发生页分裂的时候,可以减少大量的二级索引维护工作.InnoDB移动行时,无需更新二级索引.我们以官方文档的例子来测试:

1.前言 上一章记录了MySQL中的一些文件组成,以及相关作用和参数配置,本章开始记录深层次的存储结构,以便更好理解MySQL的设计. 2.索引组织表 InnoDB中,表都是根据主键顺序组织存放的,这种方式称为索引组织表.每个表都有一个主键,没有主键会按照一定规则选择或创建主键: 判断表中是否有非空唯一索引,有则为主键,多个按建表时定义顺序的第一个作为主键,这个意思并不是SQL语句的顺序. 没有,自动创建一个6字节的指针,_rowid,通过这个字段可以查看主键(对复合主键无能为力) 3.Inno

转载自 mysql 索引原理及查询优化 https://www.cnblogs.com/panfb/p/8043681.html 潘红伟   mysql 索引原理及查询优化 一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到

一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能

阅读目录 一 介绍 二 索引的原理 三 索引的数据结构 四 聚集索引与辅助索引 五 MySQL索引管理 六 测试索引 七 正确使用索引 八 联合索引与覆盖索引 九 查询优化神器-explain 十 慢查询优化的基本步骤 十一 慢日志管理 一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么

一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能

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. 索引模型有三种常见.也比较简单的数据结构分别是哈希表.有序数组和搜索树. 哈希表 哈希表是一种以键 - 值(key-value)存储数据的结构,我们只要输入待查找的值即 key,就可以找到其对应的值即 Value.哈希的思路很简单,把值放在数组里,用一个哈希函数把 key 换算成一个确定的位置,然后把 value 放在数组的这个位置. 适用于只有等值查询的场景,比如 Memcached 及其他一些NoSQL 引擎. 有序数组 有序数组

为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能提高好几个

索引原理 我们使用索引,就是为了提高查询的效率,如同查书一样,先找到章,再找到章中对于的小节,再找到具体的页码,再到我们需要的内容. 事实上索引的本质就是不断缩小获取数据的筛选范围,找出我们想要的结果.同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说有了这种索引机制,我们就可以总是用同一种查找方式来锁定数据. 数据库也是一样,但显然要复杂的多,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?

一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能

=========索引原理与慢查询======= 阅读目录 -     一.介绍 -     二.索引的原理 -     三.索引的数据结构 -     四.聚集索引与辅助索引 -     五.MySQL索引管理 -     六.测试索引 -     七.正确使用索引 -     八.联合索引与覆盖索引 -     九.查询优化神器-explain -     十.慢查询优化的步骤 -     十一.慢日志管理 一.介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般

热烈推荐:超多IT资源,尽在798资源网 声明:本文为转载文章,为防止丢失所以做此备份. 本文来自公众号:GitChat精品课 原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/6V7hNb9Ajf8W2ZqvMw1zBg 索引概念和作用 索引是一种使记录有序化的技术,它可以指定按某列/某几列预先排序,从而大大提高查询速度(类似于汉语词典中按照拼音或者笔画查找). 索引的主要作用是加快数据查找速度,提高数据库的性能. MySQL 索引类型 从物理存储角度上,索引可以分为聚集索引和非