非主键索引 除了主键索引外，其它的索引都被称为非主键索引。与主键索引不同的是，非主键索引的叶子节点上存储的是主键的值。 那让我们再回到开始的问题，什么是回表操作？...简单来讲，就是在非主键索引树上拿到对应的主键值，然后回到主键索引上找到对应的行数据。 这样做的前提条件是，所要查找的字段不存在于非主键索引树上。...表中 id 是自增主键，(name,sex) 是联合索引。在这里用 1 表示男，2 表示女。现在需要查找所有姓王的男性信息。 SQL 实现起来很简单： 但是它的实现原理是什么呢？...整个原理可以用下边的图进行表示。 看到了吧，低版本中需要每条数据都进行回表，增加了树的搜索次数。如果遇到所要查找的数据量很大的话，性能必然有所缺失。...所以本质来说，索引下推就是只有符合条件再进行回表，对索引中包含的字段先进行判断，不符合条件的跳过。减少了不必要的回表操作。
所以索引失效！ 总结 因为前一个条件相同的情况下 当前条件才会是有序的。...但是排序的时间复杂度高于遍历数据的时间复杂度 ps:再慢也不会慢过o(n)，所以会直接遍历所有数据索引失效。...至于为什么在c后面的索引也会失效(范围后全失效)，难道不能查完c之后，把c的结果当成索引继续吗？...遍历一次结果（假设只对比c的值，这样更快）找到三条数据 c = 5： 2(b=2,c=5,d = 6) 3(b=2,c=5,d = 7) 5(b=3,c=5,d = 1) 这时候发现要查找字段d还是乱的...综上所述，范围后的查询字段都不是有序的，所以索引都失效了。
201904111554992695401473.png 那么，网站从搜索引擎消失的原因有哪些呢？ ...2、付费购买链接 操控外链最简单的办法就是购买链接，但微妙的购买链接，很难被识别，比如：双方站点相关性比较高，并且双方的导出链接几乎不是很多，这让搜索引擎很难判定，但如果你选择购买的链接，导出链接极高...，达到上百条： 先不说它的外链作用没有多少，它几乎可以被轻松的识别是付费链接，你值得搜索引擎很抵制人为操控链接。 ...3、频繁的修改网页标题 有的站长喜欢频繁的更改网页标题，如果你每一篇文章都是经常修改标题的话，搜索引擎会认定为你是一个极其不稳定的站点，逐渐会降低排名，时间久了，可能会从索引库删除你的网址。 ...5、服务器不稳定 服务器不稳定是一个最致命的问题，它经常影响蜘蛛对网站进行爬行与索引，长时间的访问不到网站，搜索引擎会降低你站点的质量评级，时间久了，所有页面几乎都会被索引库删除。
所以即使需要在 Dog 表中存储数十亿 Pets项目，DynamoDB 也能这一需求。 二级索引 DynamoDB支持在一个表上创建一个或多个二级索引。...Local secondary index - 一种分区键与表中的相同但排序键与表中的不同的索引。 最多可以为每个表定义 5 个全局二级索引和 5 个本地二级索引。...DynamoDB 将自动维护索引。当添加、更新或删除基表中的某个项目时，DynamoDB 会添加、更新或删除属于该表的任何索引中的对应项目。 当创建索引时，可指定哪些属性将从基表复制或投影到索引。...或者，也可以创建一个或多个二级索引并为表启用 DynamoDB Streams。 DescribeTable - 返回有关表的信息，例如，表的主键架构、吞吐量设置、索引信息等。...更新数据 UpdateItem - 修改项目中的一个或多个属性。必须为要修改的项目指定主键。 可以添加新属性以及修改或删除现有属性。还可以执行有条件更新。
DynamoDB 使用主键来表示表中的项目。分区键用来构建一个非排序的散列索引，使得表可以进行分区，从而满足扩展性的需求。...在一个分区键决定的散列索引里，数据按照排序键进行排列，每个排序键所对应的数据行数没有上限，除非你有本地二级索引。 本地二级索引 (LSI) 可以选择与表不同的排序键，每个表分区对应一个索引分区。...每个分区键可以存储最多 10 GB 的数据，包括表分区和索引分区的数据量。 除本地二级索引，另外一种索引方式是全局二级索引 (GSI)。...全局二级索引可以选择与表不同的分区键以及排序键，且每个索引分区会对应所有的表分区。 GSI 和 LSI 该如何选择呢？对于 GSI 来说，索引尺寸没有上限，读写容量和表是独立的，只支持最终的一致性。...而对于 LSI 来说，索引保存在表的分区中，每个分区键值的存储上限是 10GB，使用的是表上的 RCU 和 WCU。
如果从列表中检出了四个或更多的项目，那么NoSQL就适合你。 NoSQL权衡 NoSQL数据库的总拥有成本（TCO）往往比关系型数据库要低。 这主要是因为两件事情。...如果有疑问，从一个简单的也支持二级索引的数据库结构开始。...文档数据库用例也简要介绍了DynamoDB，因为它存储了JSON值和二级索引，允许记录查询。 亚马逊DynamoDB DynamoDB是一个键值NoSQL数据库，支持最终和强大的一致性。...它还可以以Web应用程序友好的JSON格式存储和检索数据。 该数据可以像其他键值存储一样由行或分区键检索。您还可以添加二级索引来支持不同属性的查询。这些索引允许更复杂的查询机制。...请注意，只显示了一部电影 现在回到索引页面，并在搜索表单中输入一年。点击搜索。 Express使用Jade进行网页模板化。要查看发生的情况，请阅读以下文件： 1.
所以在第四节课中，我开始尝试在nodejs中使用DynamoDB。为什么选择DynamoDB呢？...虽说学习都是要成本的， 但这个成本有点高。Amazon也想到了这个问题，因此提供了一个DynamoDB Local版本，用于开发和测试。...在Amazon中是这样介绍DynamoDB Local的，请看下面： DynamoDB Local版本是一个自由免费下载，可以在本地计算机中运行的DynamoDB服务工具。...只有当UpdateTable影响到全局二级索引时，会有短暂的CREATING和DELETING状态，很快就会恢复为ACTIVE状态。而在实际DynamoDB服务中，这些都会消耗大量的时间。 ...但在查询索引时有一些区别，DynamoDB Web Service仅计算Key和Value所占数据量，而Local会计算所有项目数据。
如果我们要进行模糊查找，查找name 以“张"开头的所有人的ID，即 sql 语句为 1select ID from table where name like '张%' 由于在B+树结构的索引中，索引项是按照索引定义里面出现的字段顺序排序的...为什么用 B+ 树做索引而不用哈希表做索引? 1、哈希表是把索引字段映射成对应的哈希码然后再存放在对应的位置，这样的话，如果我们要进行模糊查找的话，显然哈希表这种结构是不支持的，只能遍历这个表。...例如对于下面这个表(其实就是上面的表中增加了一个k字段),且ID是主键。 ? 主键索引和非主键索引的示意图如下： ? 其中R代表一整行的值。...从图中不难看出，主键索引和非主键索引的区别是：非主键索引的叶子节点存放的是主键的值，而主键索引的叶子节点存放的是整行数据，其中非主键索引也被称为二级索引，而主键索引也被称为聚簇索引。...现在，知道他们的区别了吧？ 4. 为什么建议使用主键自增的索引？ 对于这颗主键索引的树 ? 如果我们插入 ID = 650 的一行数据，那么直接在最右边插入就可以了 ?
老大：既然他们规定了，那你回去查一下为什么要设计个自增 id ？ 我：掏出小本本（回去查资料~）。" ? 1 建表规约 ?...为什么要添加主键 主键可以唯一标识这一行数据，从而保证在删除更新操作时，只是操作这一行数据。 索引需要，每个 InnoDB 表又有一个特殊的索引，即聚簇索引，用来存储行数据。..." 补充： 回表：先在二级索引查询到对应的主键值，然后根据主键再去聚簇索引里面取查询。 索引覆盖：二级索引记录了主键列和二级索引列，如果我只查询主键列的值和二级索引列的值，那就不需要回表了。...A: 回表：先在二级索引查询到对应的主键值，然后根据主键再去聚簇索引里面取查询。 索引覆盖：二级索引记录了主键列和二级索引列，如果我只查询主键列的值和二级索引列的值，那就不需要回表了。...Q: 为什么要设置自增主键 id ？ A: 可以唯一标识一行数据，在 InnoDB 构建索引树的时候会使用主键。
老大：既然他们规定了，那你回去查一下为什么要设计个自增 id ？ 我：掏出小本本（回去查资料~）。"...为什么要添加主键 主键可以唯一标识这一行数据，从而保证在删除更新操作时，只是操作这一行数据。 索引需要，每个 InnoDB 表又有一个特殊的索引，即聚簇索引，用来存储行数据。...Q: 为什么要设置自增主键 id ？ A: 可以唯一标识一行数据，在 InnoDB 构建索引树的时候会使用主键。...结束语 本文主要通过查阅资料，了解为什么要设置一个和业务无关的自增 id 用来当做主键，很多内容比较浅显，比如 InnoDB 的 B+ 树，页分裂及页合并，插入过程等都没有进行深入研究，有兴趣的小伙伴可以更深入的研究下...同时在建表时除了要设置一个自增 id 用来当做主键，小伙伴们在业务开发过程中是否也会遇到一种情况：用户的注销，数据的删除等都是进行的逻辑删除，而不是物理删除。
（key）； 在上面两个都没有的情况下，InnoDB 将自动生成一个隐式自增 id 列作为聚簇索引的索引键（key）； 其它索引都属于辅助索引（Secondary Index），也被称为二级索引或非聚簇索引...二级索引 B+Tree 如果我用 product_no 二级索引查询商品，如下查询语句： select * from product where product_no = '0002'; 会先检二级索引中的...这里说一下几种常见优化索引的方法： 前缀索引优化； 覆盖索引优化； 主键索引最好是自增的； 防止索引失效； 前缀索引优化 前缀索引顾名思义就是使用某个字段中字符串的前几个字符建立索引，那我们为什么需要使用前缀来建立索引呢...，从二级索引中查询得到记录，而不需要通过聚簇索引查询获得，可以避免回表的操作。...主键索引最好是自增的 我们在建表的时候，都会默认将主键索引设置为自增的，具体为什么要这样做呢？又什么好处？ InnoDB 创建主键索引默认为聚簇索引，数据被存放在了 B+Tree 的叶子节点上。
所以这也是为什么 InnoDB 要求每个表都必须要有主键的原因。本身就是基于主键来组织的数据存储。 索引类型 以下所有索引类型都是基于 InnoDB 引擎。 主键索引 主键索引也就是我们说的聚集索引。...二级索引(非主键索引) 二级索引就是指除了主键索引外的索引。...即二级索引不再保存一份 data 数据，而是去主键索引中查数据。...比如 MyISAM 只缓存索引; 覆盖索引对于 InnoDB 表尤其有用，因为 InnoDB 使用聚集索引组织数据，如果二级索引中包含查询所需的数据，就不再需要在聚集索引中查找了。...联合索引 有的时候我们会对多个列建立一个索引，这种索引被称为联合索引。而关于联合索引的建立和使用，从工作开始你的各位 “师长” 都在教导你要遵循 “左前匹配原则”，那到底是为什么呢？
在迁移每张表的过程中，首先我们将原来在 MySQL 中需要迁移的相关表的 SQL 语句都整理了出来，利用之前所设计的主键以及附加索引将这些 SQL 语句对应到 DynamoDB 中各个 API。...； 流量切换： 之后便可以让一些只读的应用服务来在 DynamoDB 与 MySQL 之间切换流量进行测试，从而验证数据迁移的正确性；最后就是一些读写的应用服务来进行流量的切换，我们通过程序中添加一个...NO SQL 的转变 在迁移的具体实现中，首先我们将原来在 MySQL 中需要迁移的相关表的 SQL 语句都整理了出来，利用之前所设计的主键以及附加索引将这些 SQL 语句对应到 DynamoDB 中各个...因为 DynamoDB 使用的是最终一致性读取，虽然它也提供了一个 ConsistentRead 参数来支持强一致性读取，但是只有主键支持，全局二级索引是不支持强一致性读取的。...当然这只是在测试极限值时发现的问题，实际业务中并不会出现这样的情况，但为了以防出现问题，我们也在实际的业务中添加了验证的业务逻辑，并提前通知了客户这一变化。
前言学习MySQL的知识，学习好索引是非常重要的，索引分类、索引如何正确添加、索引失效的场景、底层数据结构等问题是面试中必问的，就这些内容我们一起学习巩固下。...为什么说看B+树更适合做索引，它有以下这些特性：叶子节点才存放数据，非叶子节点只存放索引每个节点里的数据是按主键顺序存放每一个叶子节点都有两个指针，分别指向下一个叶子节点和上一个叶子节点，形成一个双向链表...B+Tree 如图所示：B+Tree 存储千万级的数据只需要 3-4 层高度就可以满足，为什么？...主键索引：建立在主键上的索引被称为主键索引，一张数据表只能有一个主键索引，索引列值不允许有空值，通常在创建表时一起创建。...唯一索引：建立在UNIQUE字段上的索引被称为唯一索引，一张表可以有多个唯一索引，索引列值允许为空，列值中出现多个空值不会发生重复冲突。普通索引：建立在普通字段上的索引被称为普通索引。
因此仅有网页栏目菜单有时会让用户在浏览网页过程中迷失方向，如无法回到首页或者上一级页面等，还需要辅助性的导航来帮助用户方便地使用网页信息。...所谓“面包屑”是比喻用户通过主导航到目标网页的访问过程中的路径提示，使用户了解所处网站中的位置而不至于迷失“方向”，并方便回到上级页面和起点。路径中的每个栏目最好添加链接。...如一级、二级、三级栏目来布局网页外，链接的指向是表明什么内容重要、什么内容次要的一个手法。 搜索引擎认为：一个受链接最多（一般是首页）的网页是最重要的网页，依此内推。...（2）合理制作网站一级、二级、三级栏目。 （3）网页中的相关链接：如相关推荐、其它推荐等。 （4）内文中的关键词添加链接，指向相应的网页。...一般在我的网站里，每篇文章第一句话都会出现中国家电这个词，有时候是很多次出现，为什么要这么做呢，因为网站首页调用的都是文章得第一段，这样才能保持首页的关键词密度。
在 DynamoDB 中，表、项目和属性是您使用的核心组件。表 是项目 的集合，而每个项目是属性 的集合。DynamoDB 使用主键来唯一标识表中的每个项目，并且使用二级索引来提供更大的查询灵活性。...您可以使用 DynamoDB 流 捕获 DynamoDB 表中的数据修改事件。...下载AWS CLI 安装 AWS CLI 工具 , 提前安装好Python 中的pip，然后执行 pip install awscli ，安装成功之后提示 ➜ DynamoDB_install aws...可以参考计算机上的 DynamoDB（可下载版本） 下载 DynamoDB 下载之后解压压缩包，Ubuntu 启动 DynamoDB，打开终端，导航到您提取 DynamoDBLocal.jar 的目录...过程中的笔记，更加详细可以参考官网更详细的教程 AWS API Amazon DynamoDB
最后，为什么主键也很重要。 InnoDB如何存储数据？ InnoDB在表空间存储数据。这些记录存储并用聚簇索引排序(主键)：它们被称为索引组织表。...所有的二级索引也将主键作为索引中的最右边的列(即使没有公开)。这意味着当使用二级索引检索一条记录时，将使用两个索引：二级索引指向用于最终检索该记录的主键。...主键会影响随机I/O和顺序I/O之间的比率以及二级索引的大小。 随机主键还是顺序主键？ 如上所述，数据存储在聚簇索引中的表空间中。...但是如果您需要UUID，你需要在大索引上花费一定代价，索引不要浪费存储和内存在不需要的二级索引上： select * from sys.schema_unused_indexes where object_schema...如果主键没有定义，我们如何使用它为InnoDB表添加主键。 如之前所述，好的主键对InnoDB很重要(存储，IOPS，二级索引，内存等)但是MySQL中主键还有一个重要的作用：复制！
索引结构 要搞明白这个问题，需要大家首先明白 MySQL 中索引存储的数据结构。这个其实很多小伙伴可能也都听说过，B+Tree 嘛！ B+Tree 是什么？...我们日常所说的主键索引，其实就是聚簇索引（Clustered Index）;主键索引之外，其他的都称之为非主键索引，非主键索引也被称为二级索引（Secondary Index），或者叫作辅助索引。...从上面的分析中我们也能看出，通过非主键索引查询要扫描两棵 B+Tree，而通过主键索引查询只需要扫描一棵 B+Tree，所以如果条件允许，还是建议在查询中优先选择通过主键索引进行搜索。 3....那么不用主键索引就一定需要回表吗？ 不一定！ 如果查询的列本身就存在于索引中，那么即使使用二级索引，一样也是不需要回表的。...扩展 基于第一、二小节的分析，我们再来捋一捋为什么在数据库中建议使用自增主键。 自增主键往往占用空间比较小，int 占 4 个字节，bigint 占 8 个字节。
1、主键和唯一索引的区别 主键一定时唯一性索引，唯一性索引并不一定是主键 一个表中可以有多个唯一性索引，但只能有一个主键 主键不允许有空值，而唯一索引允许有空值 主键可以被其他字段作外键引用，而唯一性索引不能...在B+树中，将节点分为叶子结点和非叶子节点，非叶子节点上保存的是索引，而且一个节点可以保存多个索引，数据全部存于叶子节点上，根据叶子节点的内容不同，InnoDB索引分为主键索引和非主键索引。...例如对于下面这个表,且ID是主键 主键索引和非主键索引的示意图如下： 其中 R 代表一整行的值 非主键索引的叶子节点存放的是主键的值，而主键索引的叶子节点存放的是整行数据，其中非主键索引也被称为二级索引...2、如果查询语句是 select * from table where k = 1，即非主键的查询方式，则先搜索k索引树，得到ID=100,再到ID索引树搜索一次，这个过程也被称为回表。...MySQL为什么选择B+树存储索引 3、为什么建议使用主键自增的索引？
所以上一篇主要提到了几种可以优化分页的方案，而且分页业务一般都伴随着需要count函数查询总条数，所以本篇文章主要讲讲count函数的一般优化方案。 为什么分页一般要伴随查询数量？...为什么我会说这两个语句执行效果是一样的？...完全符合我们的日常需求。所以说我们在需要取整表行数的时候就可以给表加一个非空的tinyint类型字段，并且添加二级索引，count(*)就会使用这个二级索引，优化查询速度。...当我们通过二级索引统计总条数，无需扫描数据文件，因为二级索引存储的数据就是name字段的值与主键id值。所以在count(col)时就可以在字段上添加一个二级索引加快检索速率。...所以说在数据量大的情况下要查询总条数我们要合理去利用索引优化查询。
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