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MySQL 联合索引底层存储结构及索引查找过程解读

联合索引的列顺序非常重要，因为查询优化器会按照索引列的顺序执行搜索。本文将从联合索引基本概念、底层存储结构、索引查找过程、实践建议几个方面图文并茂进行详细介绍。...可以支持 a 、a,b 、a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c 、c 进行查找。...2(b=2,c=5,d = 6)3(b=2,c=5,d = 7)4(b=3,c=1,d = 2)5(b=3,c=5,d = 1)查询条件： b > 1 且 c = 5 , d = 6先查找 b > 1...:2(b=2,c=5,d = 6)3(b=2,c=5,d = 7)4(b=3,c=1,d = 2)5(b=3,c=5,d = 1)再查找 c = 5 , 此时 c 并不是有序的，因此无法使用联合索引字段...c，而是需要遍历所有4条数据（如果是有序：1,2,3,4,5,6,7,8 查找到5后就不再扫描）:2(b=2,c=5,d = 6)3(b=2,c=5,d = 7)5(b=3,c=5,d = 1)综上所述

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联合索引在B+树上的存储结构及数据查找方式

本文主要讲解的内容有： 联合索引在B+树上的存储结构 联合索引的查找方式 为什么会有最左前缀匹配原则 在分享这篇文章之前，我在网上查了关于MySQL联合索引在B+树上的存储结构这个问题，翻阅了很多博客和技术文章...联合索引的查找方式 当我们的SQL语言可以应用到索引的时候，比如 select * from T1 where b = 12 and c = 14 and d = 3; 也就是T1表中a列为4的这条记录...由于联合索引是上述那样的索引构建方式及存储结构，所以联合索引只能从多列索引的第一列开始查找。...所以如果你的查找条件不包含b列如（c,d）、(c）、(d)是无法应用缓存的，以及跨列也是无法完全用到索引如(b,d)，只会用到b列索引。 这就像我们的电话本一样，有名和姓以及电话，名和姓就是联合索引。...，因为无法用已排好的结构快速查找。

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在数组中查找次大值，并与最后一个元素交换—C语言

/*************************************************** 作业要求： 在数组中查找次大值，并与最后一个元素交换 完成日期： 2013年9月3日 *...(void) { int a[8] = {2, 5, 1, 3, 2, 3, 4, 6}; // 定义数组 int index; // 待求次大值元素下标 int tmp; // 临时变量，用来交换数组...// 求数组中次大值元素下标 index = findSecondMaxValueInArray(a, 8); // printf("%dn", index); // 次大值与数组最后一个元素交换...= tmp; // 输出数组…… return 0; } /**************************************************** 函数功能： 在数组中查找次大值元素...函数参数： int a[] 待查找元素的数组 int n 数组中元素个数 返回值： 返回次大值元素在数组中的下标 时间复杂度： O(n)：其中n表示数组中元素个数 空间复杂度：

2.6K10

Mysql索引原理及各种tree的比较

它有可能会形成一个链表，这样就失去了二叉树的优势，需要遍历查找，性能查。 5.2 那么如果我们选择平衡二叉树呢？如下图： ? ?...1、操作系统磁盘IO的数据交换一次默认是4KB大小，但是我们的节点里面存储的数据远远小于4KB，即我们进行了一次IO但是没有完全利用这次IO的数据交换大小，造成浪费。...5.3 那么如果我们选择B-Trees即多路平衡查找树呢？如下图： ? 这里我选择的是一个3路的平衡查找树。...5.4 最后来看下B+Trees即加强版多路平衡查找树。如下图： ? ?...8、联合索引 8.1 建立联合索引的原则： 经常用的列优先 离散性高的列优先 宽度小的列优先 8.2 适用性： 如果不是最左匹配，则无法使用联合索引 范围查询之后的不走联合索引 where id = 1

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mysql之索引（一）

Tree 平衡二叉树： 缺点： 它太深了 数据处的（高）深度决定着他的IO 操作次数，IO 操作耗时大 它太小了 每一个磁盘块 （节点/ 页） 保存的数据量太小了 没有很好的利用操作磁盘IO 的数据交换特性...，也没有利用好磁盘IO 的预 读能力（空间局部性原理 ），从而带来频繁的IO 多路平衡查找数B Tree： 加强版多路平衡查找数 B+数： B+TRee与B Tree的区别： B+ 节点关键字搜索采用闭合区间...：节点中关键字[name,phoneNum] 单列索引是特殊的联合索引 联合索引列选择原则： 经常用的列优先 【 最左匹配原则 】 选择性（离散度）高的列 优先 【 离散度高原则 】 宽度小的列 优先...like %9999用不到索引； Where 条件中 not in 和 操作无法使用索引； 匹配范围值，order by 也可用到索引； 多用指定列查询，只返回自己想到的数据列，少用select *； 联合索引中如果不是按照索引最左列开始查找...，无法使用索引； 联合索引中精确匹配最左前列并范围匹配另外一列可以用到索引； 联合索引中如果查询中有某个列的范围查询，则其右边的所有列都无法使用索引；

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网络设计的尽头是芯片！

在大模型崛起的今天 网络能否发挥更大的作用 我们可以站在巨人肩膀上重新审视 答案显而易见 既然数据平面可管可控 那就应该在复杂计算中发挥价值 前人已有探索：当ML碰到可编程网络 普渡和斯坦福 联合成果...Taurus架构 依托P4可编程语言的优势 可以运行ML模型并输出转发决策 训练在控制平面中进行 Taurus交换机运行逐包推理 主机随机标记数据包用以跟踪 网络转发决策和QoS指标并更新权重 当报文进入...Taurus 交换机 首先被解析为固定结构化格式 然后查找指定标头字段执行预处理 模型的输出转换为辅助决策如报文转发 Tofino交换机+FPGA 测试平台上的代码已经开源 科研机构怎样选购Tofino...可编程交换机 Taurus既可以用于 交换机也可以用于网卡 芯片评估表明只会增加122ns延时 网络的尽头是芯片 所以思科投入10亿美金 用于芯片研发也就不难理解了 所以博通的市值 气贯长虹也就有了答案

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MySQL索引底层数据结构

（度的含义：节点的数据存储个数） 本来是想通过一次IO操作把一个大节点加载进内存，如果一个大节点的数据量太大的话， 则内存和硬盘一次交互没办法交换那么多数据，假设一次只能交换1页（4k）的数据（有上限，...（非叶子节点度更大，深度更浅，只有非叶子节点才影响查找次数，叶子节点是最后一次查找，对总的查找次数是没有影响的，因此把data全部移到了叶子节点） 提问：为什么叶子节点之间还需要用指针？...MyISAM主键索引查找流程：先通过.MYI文件找到对应索引的文件指针，再根据文件指针去.MYD文件中定位对应的那行数据。 MyISAM普通索引查找流程：和主键索引查找流程一致。  ...如果是使用UUID作为主键，第一，UUID长度很长，会浪费存储空间，第二，UUID是字符串类型，比较大小要查找ASCII码表，查找速度没有整型int查找速度快，第三，UUID是随机生成无序的字符串，当数据插入时...单值索引：只有一个索引，如(id)，size=1 联合索引：多个索引合起来作为一个联合索引，如(id,name)，size>1（单值索引是联合索引size=1的特例） 提问：联合索引的底层数据结构长什么样

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索引-mysql详解（三）

Index页存储这标记是否删除，删除的数据会组成垃圾链表，也叫可重用链表，而页里的数据，会根据next_Records来组成链表方便查询，二分查找法查找不同组的槽点。...详解（二） 索引 首先我们明确下页分裂是什么呢，因为每页是16kb，这时候数据存满肯定会存到另一个页，每个新页并不是连续的，但下一页必须数据大于前一页，所以当后面的页数据小于前面页的时候，需要数据移动交换下...于是我们如何通过索引目录来查找呢，因为前面说了页分裂是从小打大排序好的，所以 每个目录key都是最小的主键值，value则就是页码，通过key来查找对应的页码找到对应存储数据的页。...联合索引：每个记录页都是列+页码组成，联合索引是两个列以上，先按前面的列进行排序，如果一致，则按后面的列进行排序，本质上也是一个二级索引，如果是联合索引则只会建立一颗b+树，如果联合索引的两个列分开创建索引...联合索引范围查找的时候，最左边的列是可以使用索引查询的，但如果第二个索引需要使用到的话，最左边的列则不可以使用范围查询，需要精确值，因为只有相同的值才可以之后再排序。

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使用.net和x509证书实现安全

使用.net和x509证书实现安全 概述 主要针对目前xxx数据交换平台实现安全数据交换的设计方案;本方案通过PKI技术实现对报文加密,加签和证书的管理实现对数据交换安全的功能性需求....NET Framework XML 加密类实现了位于 http://www.w3.org/TR/xmldsig-core/ 的万维网联合会 (W3C) XML 加密规范。...NET Framework XMLDSIG 类实现了 WWW 联合会 (W3C) 有关 XML 签名和验证的规范，可从 http://www.w3.org/TR/xmldsig-core/ 获得该规范。...XMLDSIG 将创建一个 元素，该元素包含用于 XML 文档或可通过 URI 查找的其他数据的数字签名。... 元素可以有选择地包含有关在何处查找用于验证签名的密钥以及使用哪种加密算法进行签名等信息。

1.2K80

详解B+树及其正确打开方式

以其他列为搜索条件 不可以使用数据页中的目录进行二分查找，只能顺序查找，一列列的对比是否满足条件。...在多个页中的查找 不管是否以主键作为搜索提交，都不能使用数据页中的目录进行二分查找，只能顺序查找，逐一对比。 结果：这样查找速度肯定是慢的，我们得想一个提升速度的方法，那么索引就出现了。...通过上图，我们发现003比004小，却排在了后面，不符合下一个数据页中用户记录的主键值必须大于上一页中用户记录的主键值这一标准，所以我们需要将003的这条记录和004的这条记录交换一下。...我们在页内可以使用目录进行二分查找，提升查询速度，那么我们在页间是不是也可以采用二分查找呢？答案是肯定的，所以就要符合刚才的标准，因为二分查找的前提就是数据必须有序。...第二个where后面的查询条件是name，那么也可以根据联合索引来查询。（因为联合索引是根据先name后score的方式来排序的，所以通过name查出一系列数据）。

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MySQL的B+树索引和hash索引的区别

简述一下索引： 索引是数据库表中一列或多列的值进行排序的一种数据结构；索引分为聚集索引和非聚集索引，聚集索引查询类似书的目录，快速定位查找的数据，非聚集索引查询一般需要再次回表查询一次，如果不使用索引就会进行全表扫描...；还有可以进行多字段组成联合索引，但是要符合最左匹配原则要求。...一般不会一次性保存到内存中，B+树可以设计允许数据分批加载，同时树的高度较低，查询速率较快 3、硬盘的I/O速度相比内存来说非常慢，而索引是用于加快查询速度的，需要减少I/O操作，内存和磁盘以页为单位交换数据...4、B+ 树是平衡树，它查找任意节点所耗费的时间都是完全相同的，比较的次数就是 B+ 树的高度 B+ Tree索引和Hash索引区别？...** 联合索引、最左前缀匹配 创建联合索引时，会选择识别度最高的放在最左边，由于mysql遵循最左前缀匹配原则，从联合索引最左边开始匹配。

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Mysql-为什么使用B+树

logn)优点：始终保持同一级左右子树的绝对值不会大于1缺点：1、数据的深度(高度)决定着他的IO操作次数，IO操作耗时大2、每一个磁盘块（节点/页）保存的数据量太小了，没有很好的利用操作磁盘IO的数据交换特性...， 也没有利用好磁盘IO的预读能力， 从而带来频繁的IO操作 交换特性：我们可以一次读4K数据的，现在只读了1个结点进去，而且这个结点只存了一个数据，非常浪费操作系统资源 预读能力：...解决了树的高度问题：树越矮，查找速度越快2、回旋查找的问题：（依然存在） 查找大于5的数据：先定位到5，然后再往回查找大于5的数据，若大于5的数据很多时，效率怎很慢B+Trees树 的特性：1、非叶子节点只存储...2、那么 B+ 树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得异常简单。...2、B+ 树支持联合索引的最左侧原则，Hash 索引不支持。3、B+ 树支持 order by 排序，Hash 索引不支持。4、Hash 索引在等值查询上比 B+ 树效率更高。

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5G时代，如何彻底搞定海量数据库的设计与实践

首先要知道“顺序”分页内顺序和页间顺序，页为InnoDB内外存交换的基本单位。 页间顺序：磁盘文件中页与页之间使用双向链表连接，页间有可能是物理有序。...我们可以很自然的想到，非主键列上的索引可以先通过自身索引结构查找到主键值，然后在用主键值在聚簇索引上找到相应的记录。...InnoDB就是这么做的，所以我们也称非主键列上的索引为二级索引(因为一次查询需要查找两个索引树)。...二级索引有以下特点： 1、除了主键索引以外的索引； 2、索引结构叶子节点中的Data是主键值； 3、一次查询需要查找自身和主键两个索引； 1.4 联合索引 联合索引也叫多列索引，索引结构的key包含多个字段...联合索引结构图如图3所示： 图3 联合索引结构图.jpg 联合索引上的查询要满足以下特点： 1、key按照最左开始查找，否则无法使用索引； 2、跳过中间列，会导致后面的列不能使用索引； 3、某列使用范围查询时

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万亿级企业MySQL海量存储分库分表设计实践

首先要知道“顺序”分页内顺序和页间顺序，页为InnoDB内外存交换的基本单位。 页间顺序：磁盘文件中页与页之间使用双向链表连接，页间有可能是物理有序。...我们可以很自然的想到，非主键列上的索引可以先通过自身索引结构查找到主键值，然后在用主键值在聚簇索引上找到相应的记录。...InnoDB就是这么做的，所以我们也称非主键列上的索引为二级索引(因为一次查询需要查找两个索引树) 二级索引有以下特点： 1、除了主键索引以外的索引； 2、索引结构叶子节点中的Data是主键值； 3、一次查询需要查找自身和主键两个索引...； - 04、什么是联合索引？...联合索引结构图如图3所示： 图3 联合索引 联合索引上的查询要满足以下特点： 1、key按照最左开始查找，否则无法使用索引； 2、跳过中间列，会导致后面的列不能使用索引； 3、某列使用范围查询是，后面的列不能使用索引

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你的同龄人写不出冒泡排序

这个案例《编程珠玑》一书中的一个结论很相似：给予他们充足时间的情况下，有百分之九十以上的人无法编写出完全准确的二分查找法的代码。 估计不少读者看到这两个例子会觉得难以置信，这不是最基础的东西么？...但事实的确如此，上述的案例二我曾经在知乎分享过，很多人尝试了一下没写对，不信的话你可以花两分钟在留言区默写一下二分查找法的代码，然后和下面给出的一个参考答案进行对比： public static int...} else { return mid; } } return -1; } 今天的主题不是二分查找法...) { int tmp = array[ begin ]; array[ begin ] = array[ begin - 1 ]; array[ begin - 1 ] = tmp; } 联合起来就是...在每一轮的遍历中如果发生了交换操作，那么最后一次交换的位置是在变化的，当交换的位置不再发生改变时，意味着当前的这次遍历中最后的部分元素是有序的了。

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visualgo学习与使用

（1，存储索引）;存储索引++; 交换（p1vot，存储索引-1） 随机快速排序 伪代码 每个（未排序）的部分 随机选取pivot，和第一个元素交换 存储索引=pivot索引+1 从i=pivot...指数+1到最右索引的遍历 如果a[i]<a[pivot] 交换（i，存储索引）；存储索引++； 交换（pivot，存储索引-1） 计数排序 基数排序 以上是8个常见的排序算法，总结来说：...， 计算特定值 v 在数组 A 中出现多少次， 设置数组 A 和另一个排序数组 B 之间的交集/联合， 寻找一个目标对 x∈A 和 y∈A，使得 x + y 等于目标 z 等。...哈希表通过将键映射到数组下标来实现快速查找和插入，其时间复杂度通常为O(1)。 ---- 6. 二叉搜索树 二叉搜索树是一种基于二分查找思想的数据结构，它具有良好的查找和插入性能。...循环查找 循环查找也称为哈希冲突解决方法，用于处理哈希表中键的冲突。常见的循环查找方法有线性探测、二次探测和双重散列等。 ---- 16.

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深入理解MySQL索引之B+Tree

没有很好利用操作系统和磁盘数据交换特性，也没有利用好磁盘IO的预读能力。因为操作系统和磁盘之间一次数据交换是以页为单位的，一页大小为 4K，即每次IO操作系统会将4K数据加载进内存。...有，那就是多路平衡查找树。...5 联合索引 单列索引：节点中的关键字[name] 联合索引：节点中的关键字[name, age] 可以把单列索引看成特殊的联合索引，联合索引的比较也是根据最左匹配原则。...联合索引中，如果不是按照索引最左列开始查找，无法使用索引。 对联合索引精确匹配最左前列并范围匹配另一列，可以使用到索引。...联合索引中，如果查询有某个列的范围查询，其右边所有的列都无法使用索引。

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