mysql数据库的理解

1.索引结构原理:

普通的Btree(binary search tree)就是二叉树,如下图

B+ Tree索引类型则是二叉树的升级版,每个节点存的是 <num ,最后存排序的ROWID

 Hash索引

2.数据库结构

3.数据库存储

 4.数据块/页(block/page)

 指访问磁盘数据库文件最小的单位,一个数据库块中可以存放多条数据(一条指表的一行数据),大小可以指定。多个数据块组成数据文件。因为是访问数据库最小的单位,所以一个数据块中记录的一条数据越小,存放的数据就越多,在读取数据时减少访问不同数据块的次数,从而提高效率。

5.ROWID

ROWID是每条记录在数据库中的唯一标识,通过ROWID可以直接定位记录到对应的文件号及数据块位置。ROWID内容包括文件号、对像号、数据块号、记录槽号.索引最后存储的文件位置便是 ROWID

如下图所示:

6.索引创建的理解

通过索引筛选结果必须足够小的字段添加索引才有意义,如果筛选结果非常多,那么将放弃使用索引改为全表扫描,因为来回通过索引查询结果,不如直接全表扫描来的快。

索引使用大致流程:当创建好索引后,从索引结果集中每次取ROWID,然后去对应地方找数据,然后再去从结果集中取数据进行循环操作。如果结果集非常大,则不如直接全表扫描的快。

创建规则:

 创建在 筛选结果集非常小的字段中(小于全表的10%),否则使用全表扫描

 创建在 where子句中,并且频率较高。

 创建在 查询大于修改删除的字段中

 不要在大数据量的字段中创建索引

 7.mysql没有像orical的软解析,硬解析,但是mysql的硬解析和orical的软解析一样快。

相关网址:http://blog.jobbole.com/100349/

https://blog.csdn.net/yzllz001/article/details/54848513

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