索引上的等值查询 ( 非唯一普通索引 ) ，向右遍历时最后一个值不满足查询需求时， next-key lock 退化为间隙锁。...索引上的范围查询 ( 唯一索引 )-- 会访问到不满足条件的第一个值为止。 注意：间隙锁唯一目的是防止其他事务插入间隙。...索引上的等值查询 ( 非唯一普通索引 ) ，向右遍历时最后一个值不满足查询需求时， next-key lock 退化为间隙锁。...并不是，因为是非唯一索 引，这个结构中可能有多个18 的存在，所以，在加锁时会继续往后找，找到一个不满足条件的值 （当前案例中也就是29 ）。...此时会对 18 加临键锁，并对 29 之前的间隙加锁。 C. 索引上的范围查询 ( 唯一索引 )-- 会访问到不满足条件的第一个值为止。
这个自动编号称为 数组索 引 (index) ，可以通过数组的索引访问到数组中的元素。...格式： 数组的长度属性： 每个数组都具有长度，而且是固定的， Java 中赋予了数组的一个属性，可以获 取到数组的 长度，语句为： 数组名 .length ，属性 length 的执行结果是数组的长度...由次可以推 断出，数组的最大索引值为 数组名 .length - 1 。...我们编写的程序是存放在硬盘中 的，在硬盘中的程序是不会运行的，必须放进内存中才能运行，运行完毕后会清空内存。 Java 虚拟机要运行程序，必须要对内存进行空间的分配和管理。...输出 arr[0] ，就会输出 arr 保存的内存地址中数组中 0 索引上的元素 两个数组内存图 两个变量指向一个数组
提交一个新的段到磁盘需要 fsync 来确保段被物理性地写入磁盘，这样在断电的时候也不会丢失数据。但是 fsync 代价很大; 如果每次索引一个文档都去执行一次的话会造成很大的性能问题。...如前所述，内存中索引缓冲区中的文档(如下第一图)被写入新的段(如下第二图)．但是新的段首先被写入到文件系统缓存中 - 成本较低 - 只是稍后会被刷到磁盘 - 成本较高。...虽然刷新比提交(一次完整提交会将段刷到磁盘)更轻量级，但是仍然具有性能成本。...refresh_interval 可以在现有索引上动态更新。...一个绝对值 1 表示的是 1毫秒 –无疑会使你的集群陷入瘫痪(每一毫秒刷新一次)。
当系统并发量较高的时候，Innodb的整体性能和MyISAM相比就会有比较明显的优势了。...普通索引，也叫做辅助索引，叶子节点存放的是主键值。主键上的索引叫做聚集索引，表里的每一条记录都存放在主键的叶子节点上。...表中每一行的数据，是组织存放在聚集索引中的，所以叫做索引组织表。...所以会先在辅助索引上找到name为d的索引记录，在辅助索引中加锁，然后查找聚集索引，锁住对应索引记录。 为什么聚簇索引上的记录也要加锁？...默认情况下，写锁比读锁具有更高的优先级：当一个锁释放时，这个锁会优先给写锁队列中等候的获取锁请求，然后再给读锁队列中等候的获取锁请求。
，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整 1.将区分度最高的字段放在最左边 当不需要考虑排序和分组时，将区分度最高的列放在前面通常是很好的。...in和union的效率差别可以忽略不计，建议使用in 负向条件索引不会使用索引，建议用in 负向条件有：!...= 2 知道id的所有取值范围，可以改为类似如下形式 -- 走索引 select * from article where id in (0, 3, 4) 建立覆盖索引 众所周知，表数据是放在一个聚集索引上的...一般查找的过程是从非聚集索引上找到数据的主键，然后根据该主键到聚集索引上查找记录，这个过程称为回表，不清楚的看推荐阅读。...只要列中包含有 NULL 值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有 NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。
Memory引擎的数据和索引是分开的，表的数据部分以数组的方式单独存放，而主键索引中存的是每个数据的位置，且主键id是hash索引，因此在主键索引上的key并不是有序的，当select *会走全表扫描，...InnoDB和Memory引擎的数据组织方式 InnoDB引擎把数据存储在主键索引上，其他索引上保存的是主键id，该方式称之为索引组织表 Memory引擎把数据单独存放，索引上保存的是数据的位置，该方式称之为堆组织表...，但是Memory表找到空位就可以插入新值 数据位置发生变更时，InnoDB表只需要修改主键索引，Memory表需要修改所有索引 InnoDB表普通索引需要走两次索引查找，Memory表普通索引只走一次和主键索引没有什么区别...，在处理并发事务时性能较低。...Memory的数据持久性问题 Memory表的数据存放在内存中，如果数据库重启，表中的数据将会被清除，单点下并没有什么问题，但如果在高可用的架构下将会出现问题。
，应该把他设置为1，因为在旋转存储介质上并发写，由于寻址的原因，不会提升，只会降低写入速度。...当集群资源相对充足是有一定效果，但是如果没有新的数据节点加入，新增分片并不会有明显的性能提升。"...最后就是拆多少个索引，每个索引多少分片。拆多少个索引，主要是看数据的分布，拆多个索引，可以保证每个索引上的数据大致相同，不会有严重的数据倾斜问题。...就迁移速度而言，因为本次和一般的索引拆分不同，不是单纯的将一个索引的数据，按店铺拆分到多个索引上，而需要额外填充字段，所以 Reindex 并不满足。...然后，当观察 MQ 中消费堆积的阈值比较低时，这时即可开启预备阶段。这样消费线程在投递到 MQ 队列之前，会先检测一下当前消息堆积值，当小于设定值时，进入共识磋商阶段。
本文会按照 聚集集索->唯一索引->普通索引 的顺序 地毯式分析 范围查询中 、>= 的行锁情况，锁表分析在唯一索引 章节，万字长文，力求分析全面，很硬核全网独一份，别忘了收藏！...其实这里不知道你会不会有这个 疑问 ：对于聚集索引来说，值是唯一的，既然已经匹配到最大的20了，中止是不是更好？为什么还要继续向右？...上Next-key Lock; 聚集索引上, 等值(=) 会上Record Lock，当然：如果没有 等值(=) 就不会上锁，我已验证 id>=11，比较好理解，不做赘述！...实际项目里，表里的数据一般不会这么少，所以这个示例的修改占比(60%)还是很高的，所以才造成了全表扫描(全表成本低于使用索引)。...Record Lock; 在该索引上，对supremum (上界限伪值) 上Next-key Lock：锁的是最大值后的间隙; 如果没走唯一索引，那么就会把所有 聚集索引记录 和 间隙 都锁上，就是所谓的锁表
当集群资源相对充足是有一定效果，但是如果没有新的数据节点加入，新增分片并不会有明显的性能提升。...因为基础商品索引中含有部分交易商品，因此对这部分商品打上特殊标识，当三类型索引联查时，过滤掉该部分商品，解决数据重复问题。 同时将历史全量商品索引上的字段，同步到 交易，基础，其他 三个索引上。...因此索引拆分最终是按照店铺维度去拆分。 同时基础商品和交易商品的获取，都有对应的使用场景，且调用量较高，所以基础商品索引和交易商品索引的依然保留。 最后就是拆多少个索引，每个索引多少分片。...拆多少个索引，主要是看数据的分布，拆多个索引，可以保证每个索引上的数据大致相同，不会有严重的数据倾斜问题。每个索引有多少个分片，主要是评估拆完后每个索引有多少个数据，以及未来一段时间的增量。...然后，当观察 MQ 中消费堆积的阈值比较低时，这时即可开启预备阶段。这样消费线程在投递到 MQ 队列之前，会先检测一下当前消息堆积值，当小于设定值时，进入共识磋商阶段。
锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高。应用在InnoDB存储引擎中。 InoDB的数据是基于索引组织的，行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的，而不是对记录加的锁。...1.针对唯一索引进行检索时，对已存在的记录进行等值匹配时，将会自动优化为行锁。...2.InnoDB的行锁是针对于索引加的锁，不通过索引条件检索数据，那么InnoDB:将对表中的所有记录加锁，此时就会升级为表锁。...1.索引上的等值查询（唯一索引），给不存在的记录加锁时，优化为间隙锁。 2.索引上的等值查询（普通索引），向右遍历时最后一个值不满足查询需求时，neXt-key lock退化为间隙锁。...3.索引上的范围查询（唯一索）-会访问到不满足条件的第一个值为止。 注意：间隙锁唯一目的是防止其他事务插入间隙。间隙锁可以共存，一个事务采用的间隙锁不会阻止另一个事务在同一间隙上采用间隙锁。
, 把结果放在临时表里。...「filtered」 按表条件过滤的行百分比 如果是全表扫描，filtered 值代表满足 where 条件的行数占表总行数的百分比 如果是使用索引来执行查询，filtered 值代表从索引上取得数据后...五、索引与排序 5.1排序方式 MySQL查询支持filesort和index两种方式的排序， filesort是先把结果查出，然后在缓存或磁盘进行排序 操作，效率较低。...index是指利用索引自动实现排序，不需另做排序操作，效率会比较高。...如果Extra属性显示Using index时，表示覆盖索引，所有操作在索引上完成。
（有自增列的主键，但是主键nonclustered）,col2.col3上的索引分别是idx_col2,idx_col3，Col2无重复，Col3上重复值较多，表数据量不会很多，几千行或者几万行的样子,...，U锁又是单独只在Col2索引上申请的，那么为什么会出现死锁双方相互等待Col2与Col3上的U锁，从而造成死锁？...之前没有想明白，是因为就存在一种想当然的推断过程，两个session的删除语句都走col2上的索引，当然不会出现两个session相互申请Col2与Col3上的U锁 一旦存在Session1走Col2上的索引...但是这个语句在没有任何索引提示的时候，不能臆测一定会走col2上的索引 否则不会出现session双方持有了Col2索引上的U索引，申请Col3索引上的U锁，否则这个死锁就解释不通。...实际上，上述死锁，有可能是一个执行计划走了Col2上的索引查找方式删除，需要先在Col2索引上加U锁 一个是走了走了全表扫描造成的，类似于delete t from TestDeadLock t with
表t2使用都InnoDB 引擎，InnoDB 表的数据就放在主键索引树上，主键索引是 B+ 树，数据组织方式如下： ? 主键索引上的值是有序存储的。...主键 id 是 hash 索引，可以看到索引上的 key 并不是有序的。 在内存表 t1 中，执行 select * 的时候，走的是全表扫描，也就是顺序扫描这个数组。...因此，0 就是最后一个被读到，并放入结果集的数据。 可见，InnoDB 和 Memory 引擎的数据组织方式是不同的： InnoDB 引擎把数据放在主键索引上，其他索引上保存的是主键 id。...当数据文件有空洞的时候，InnoDB 表在插入新数据的时候，为了保证数据有序性，只能在固定的位置写入新值，而内存表找到空位就可以插入新值； 数据位置发生变化的时候，InnoDB 表只需要修改主键索引，而内存表需要修改所有索引...跟行锁比起来，表锁对并发访问的支持不够好。所以，内存表的锁粒度问题，决定了它在处理并发事务的时候，性能也不会太好。 数据持久性问题 数据放在内存中，是内存表的优势，但也是一个劣势。
，这样的限制条件都会使用索引，但是“where col2 = ？ ”查询就不会使用该索引。所以限制条件中包含先导列时，该限制条件才会使用该组合索引。...这种存取方法不会用到多块读操作，一次I/O只能读取一个数据块。我们会经常在执行计划中看到该存取方法，如通过索引查询数据。 ...在索引中，除了存储每个索引的值外，索引还存储具有此值的行对应的ROWID值。 索引扫描可以由2步组成： （1） 扫描索引得到对应的rowid值。 ...Index scan（索引扫描index lookup）：在索引中，除了存储每个索引的值外，索引还存储具有此值的行对应的rowid值，索引扫描分两步1，扫描索引得到rowid；2，通过 rowid读取具体数据...Index range scan（索引范围扫描）：1，在唯一索引上使用了range操作符（>,,>=,<=,between）；2，在组合索引上，只使用部分列进行查询；3，对非唯一索引上的列进行的查询
１.普通索引的 B+ 树上存放的是主键索引的值，如果该值较大，会「导致普通索引的存储空间较大」 ---- ２.使用自增 id 做主键索引新插入数据只要放在该页的最尾端就可以，直接「按照顺序插入」，...不用刻意维护 ---- 3.页分裂容易维护，当插入数据的当前页快满时，会发生页分裂的现象，如果主键索引不为自增 id，那么数据就可能从页的中间插入，页的数据会频繁的变动，「导致页分裂维护成本较高」...相信大家小时候学习汉字的时候都会查字典，想想你查字典的步骤，我们是通过汉字的首字母 a～z 一个一个在字典目录中查找，最终找到该字的页数。...以下随便列举几个，不同版本的 mysql 场景不一 1.最左前缀法则（带头索引不能死，中间索引不能断 ---- 2.不要在索引上做任何操作（计算、函数、自动/手动类型转换），不然会导致索引失效而转向全表扫描...不会 where b = 1 and c = 1 此时不会命中该组合索引 ---- 普通索引和唯一索引该怎么选择?
： 对于具有唯一搜索条件的唯一索引，InnoDB仅锁定找到的索引记录，而不锁定间隙。...优化 2：对于索引上的等值查询，在向右遍历时，且最后一个值不满足等值条件时，next-key lock会退化为间隙锁。 一个bug：唯一索引上的范围查询会一直访问到不满足条件的第一个值为止。...由于索引 c 是非唯一索引，没有优化规则，也就是说不会退化为行锁，因此最终 session A 加的锁是，索引 c 上的 (5,10] 和 (10,15] 这两个 next-key lock。...InnoDB的RR级别中，加锁的基本单位是 next-key lock，只要扫描到的数据都会加锁。唯一索引上的范围查询会访问到不满足条件的第一个值为止。...索引上的等值查询，向右遍历时且最后一个值不满足等值条件的时候，next-key lock 退化为间隙锁。
格式： 数组名[索引] 数组的长度属性： 每个数组都具有长度，而且是固定的，Java中赋予了数组的一个属性，可以获取到数组的 长度，语句为： 数组名.length ，属性length的执行结果是数组的长度...由次可以推断出，数 组的最大索引值为数组名.length-1 。...我们编写的程序是存放在硬盘中的，在硬盘中的程序是不会运行的，必须放进内存中才能运行，运行完毕后会清空内存。 Java虚拟机要运行程序，必须要对内存进行空间的分配和管理。...实现思路： 定义变量，保存数组0索引上的元素 遍历数组，获取出数组中的每个元素 将遍历到的元素和保存数组0索引上值的变量进行比较 如果数组元素的值大于了变量的值，变量记录住新的值 数组循环遍历结束，变量保存的就是数组中的最大值...实现反转，就需要将数组最远端元素位置交换 定义两个变量，保存数组的最小索引和最大索引 两个索引上的元素交换位置 最小索引++，最大索引–，再次交换位置 最小索引超过了最大索引，数组反转操作结束 代码实现
上面查询条件中，a 定值，b 是有序的；b 定值，c 是有序的；c 范围查询，剩下的 d 是无序的。所以 d 无法使用到该索引。 基数小，区分度低的不适合创建索引。...如果大字段前 n 个字符区分度较高，可以考虑创建前缀索引，只索引开始的部分字符，这样可以节约索引空间，提高索引效率。...在索引列上使用 IS NULL 或者 IS NOT NULL 时候，索引失效，因为索引不会索引空值。 在索引字段上使用”NOT、 、!...=、NOT IN “时是不会使用索引的，这时只会进行全表扫描。 对索引字段进行计算操作，函数操作时不会使用索引。 当优化器觉得全表扫描速度比索引速度快的时候不会使用索引。...一般出现在全表数据比较少的情况下，这时全表扫描比在非主键索引上查找后再回表速度可能更快。 联合索引时，查找不满足最左匹配规则，无法使用到联合索引。
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