索引查找： 服务器根据解析结果，利用存储引擎提供的接口，在索引中查找满足条件的索引项。这个过程中，存储引擎只会根据索引的键值进行查找，不会考虑WHERE子句中的其他条件。...索引查找与部分过滤： 与没有使用ICP不同的是，在使用ICP时，服务器会将WHERE子句中的部分条件（索引条件）下推到存储引擎层。...数据行检索与最终过滤： 服务器根据过滤后的索引项检索出数据行，此时的数据行已经大大减少了。然后，服务器会在服务层根据WHERE子句中的剩余条件对这些行进行最终的过滤。...在InnoDB中，主键索引（聚集索引）的叶子节点直接包含行数据，而二级索引的叶子节点包含的是对应主键的值。...五、案例分析 假设有一个名为orders的表，其中包含order_id（主键），customer_id，product_id和order_date等列，并且有一个复合索引(customer_id, product_id
第二索引访问需要两次索引查找，而不是一次。 InnoDB的第二索引叶子节点包含了主键值作为指向行的“指针”，而不是“行指针”。 这种策略减少了在移动行或数据分页的时候索引的维护工作。...根节点保存了指向子节点的指针，并且存储引擎会根据指针寻找数据。它通过查找节点页中的值找到正确的指针，节点页包含子节点的指针，并且存储引擎会根据指针寻找数据。...它通过查找节点页中的值找到正确的指针，节点页包含子节点中值的上界和下界。最后，存储引擎可能无法找到需要的数据，也可能成功地找到包含数据的叶子页面。 例：B-TREE索引 对于以下类型查询有用。...不能跳过索引中的列，存储引擎不能优先访问任何在第一个范围条件右边的列。...log_bin：如果你想让数据库服务器充当主节点的备份节点，那么开启二进制日志是必须的。如果这么做了之后，还别忘了设置server_id为一个唯一的值。
【腾讯云 Elasticsearch Service】高可用，可伸缩，云端全托管。...TOP 10 的网页/文档 ID（即上图中的 Ten Blue Links）；③网页摘要高亮计算，根据 TOP 10 的网页 ID，在 ES 中查询出网页内容源数据和分词数据，使用Lucene/ES...优点：快速实现功能，满足研发进度； 缺点： 自研特性代码和 ES 开源耦合，后续维护升级困难； Lucene/ES 的摘要计算服务运行在 data node 节点，自研部分运行在 Coordinator...优点： 工程代码和 ES/Lucene 源代码分离，算法人员专注 NLP、相关性模型优化等高阶问题，团队人力分为大数据存储和模型算法，各司其职； 为后续的摘要计算微服务化场景做好铺垫； 缺点：计算无法根据流量实时动态扩缩容...优点： 借用流行的 springBoot 框架微服务化摘要计算接口，接口无状态，并部署在云上，根据流量实时自动扩所容； 数据存储使用 KV 降低成本 ---- 最新活动 包含文章发布时段最新活动，前往
服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 核心服务 2.第二层架构主要完成大多少的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化及部分内置函数的执行。...当查询语句中有一些不确定的数据时，则不会被缓存。例如包含函数NOW()或者CURRENT_DATE()的查询不会缓存。...select * from tab where id = 14 这样的条件查找主键，则按照 B+ 树的检索算法即可查找到对应的叶节点，之后获得行数据。...这样做的好处是： 范围查询时可以通过访问叶子节点的链表进行有序遍历，而不再需要中序回溯访问结点。...如XtraBackup等； 7.内部进行自身优化如采取可预测性预读，能够自动在内存中创建hash索引等。
表 = 中间变量 % 每个库的表数量举例： 假设将原来的单库单表order拆分成256个库，每个库包含1024个表，那么按照前面所提到的路由策略，对于user_id=262145 的访问，路由的计算过程如下...这里不讲解平衡树的运行细节， 但是从上图能看出，树一共有三层， 从根节点至叶节点只需要经过三次查找就能得到结果。...Hash索引的限制 1.由于索引仅包含hash code和记录指针，所以，MySQL不能通过使用索引避免读取记录。但是访问内存中的记录是非常迅速的，不会对性造成太大的影响。...B树：如果一次检索需要访问4个节点，数据库系统设计者利用磁盘预读原理，把节点的大小设计为一个页，那读取一个节点只需要一次I/O操作，完成这次检索操作，最多需要3次I/O(根节点常驻内存)。...由于B+树在内部节点上不包含数据信息，因此在内存页中能够存放更多的key。 数据存放的更加紧密，具有更好的空间局部性。因此访问叶子节点上关联的数据也具有更好的缓存命中率。
表示关联类型或访问类型，即 MySQL 决定如何查找表中的行。...B+ 树索引的所有数据均存储在叶子节点，而且数据是按照顺序排列的，链表连着的。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。 Hash 索引和 B+ 树索引区别是什么？...事务 MySQL事务得四大特性以及实现原理 原子性：事务作为一个整体被执行，包含在其中的对数据库的操作要么全部被执行，要么都不执行。...隔离性：多个事务并发访问时，事务之间是相互隔离的，即一个事务不影响其它事务运行效果。简言之，就是事务之间是进水不犯河水的。...主从同步延迟的解决办法 主服务器要负责更新操作，对安全性的要求比从服务器要高，所以有些设置参数可以修改，比如sync_binlog=1，innodb_flush_log_at_trx_commit =
注： B+ 树是一种树数据结构，是一个n叉排序树，每个节点通常有多个孩子，一棵B+树包含根节点、内部节点和叶子节点。根节点可能是一个叶子节点，也可能是一个包含两个或两个以上孩子节点的节点。...3）二级索引访问需要两次索引查找，第一次找到主键值，第二次根据主键值找到行数据。...考点分析： 这道题主要考察的是查找分析SQL语句查询速度慢的方法 延伸考点： 优化查询过程中的数据访问 优化长难的查询语句 优化特定类型的查询语句 如何查找查询速度慢的原因 记录慢查询日志，分析查询日志...优化查询过程中的数据访问 访问数据太多导致查询性能下降 确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或列 确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行 避免犯如下SQL语句错误 查询不需要的数据...如： select id from t where num/2=100应改为:select id from t where num=100*2 9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
存在主键，则以主键作为聚集索引，否则以一个非空的unique作为聚集索引，否则创建一个隐藏的row-id作为聚集索引； 当通过辅助索引查找数据时，通过索引查找树，查找到叶子节点中存储聚集索引，最后才通过聚集索引查找到对应的数据...mysql连接信息 可以通过show full processlist/show processlist命令查询，如： 参数说明： Id：线程id，可以通过kill命令杀掉； User：连接的用户名...解析器： 通过lex词法分析,yacc语法分析将sql语句解析成解析树； 预处理器： 根据mysql的语法的规则进一步检查解析树的合法性，如：检查数据的表和列是否存在，解析名字和别名的设置。...常见于主键或唯一索引扫描； ref： 非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行，本质是也是一种索引访问； range： 只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。...key列显示使用了哪个索引一般就是在你的where语句中出现了between、、in等的查询 这种范围扫描索引扫描比全表扫描要好，因为他只需要开始索引的某一点，而结束语另一点，不用扫描全部索引。
MySQL Explain字段解读2.1 id【注】表的加载顺序，小表永远驱动大表select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序。...如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。Eq_ref 唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描。...Ref 非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而，它可能会找到多个符合条件的行，所以他应该属于查找和扫描的混合体。...Range 只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。Key列显示使用了哪个索引，一般就是在你的where语句中出现了between、、in等的查询。...毕竟索引叶子节点存储了它们索引的数据；当能通过读取索引就可以得到想要的数据，那就不需要读取行了。一个索引包含了（或覆盖了）满足查询结果的数据就叫做覆盖索引。
MongoDB支持多种类型的索引，如单字段索引、复合索引、多键索引等。 3. 问题：如何在MongoDB中执行聚合操作？...答案：MongoDB的分片是将数据集分布在多个MongoDB实例上的过程。分片可以提高系统的可伸缩性和性能，因为数据可以分布在多个服务器上，每个服务器只处理部分数据。...在查询语句中，可以使用投影操作符（如{ field1: 1, field2: 0 }）来指定要返回的字段。其中，1表示包含该字段，0表示排除该字段。...需要注意的是，_id字段是默认包含的，除非显式地将其排除（如{ _id: 0 }）。此外，投影操作符不能与$text查询操作符一起使用。 15....MongoDB使用自动分片和负载均衡机制来确保数据在各个分片之间均匀分布，从而支持高并发访问和可扩展性。 22. 问题：MongoDB中的数据结构是怎样的？它支持哪些数据类型？
B+树的结构，索引的叶子节点上包含索引键的值和一个指向数据地址的指针。...（2）所有分支节点（可看做索引的索引）中仅包含它的各个子节点（即下一级的索引块）中关键字的最大值即指向其子节点的指针。 ...（4）叶节点包含了所有的关键字，即在非叶节点出现的关键字也会出现在叶子节点中。 B+树有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶节点。...B+树进行两种查找运算：从最小关键字开始的顺序查找，另一种从根节点开始的多路查找。 原理：叶子节点是按关键字大小顺序排列，且增加了指向下一个叶子节点的指针。 ...还有一种情况大家可能会忽略掉，就是虽然要求几个子集的并集需要过滤掉重复记录，但由于脚本的特殊性，不可能存在重复记录，这时便应该使用UNION ALL，如xx模块的某个查询程序就曾经存在这种情况，由于语句的特殊性
，索引的叶子节点上包含索引键的值和一个指向数据地址的指针。...（2）所有分支节点（可看做索引的索引）中仅包含它的各个子节点（即下一级的索引块）中关键字的最大值即指向其子节点的指针。...（4）叶节点包含了所有的关键字，即在非叶节点出现的关键字也会出现在叶子节点中。 B+树有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶节点。...B+树进行两种查找运算：从最小关键字开始的顺序查找，另一种从根节点开始的多路查找。 原理：叶子节点是按关键字大小顺序排列，且增加了指向下一个叶子节点的指针。...还有一种情况大家可能会忽略掉，就是虽然要求几个子集的并集需要过滤掉重复记录，但由于脚本的特殊性，不可能存在重复记录，这时便应该使用UNION ALL，如xx模块的某个查询程序就曾经存在这种情况，见，由于语句的特殊性
InnoDB 的叶子节点称为叶子页，大小为 16K。 ? B-Tree 索引能够加快访问数据的速度，因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取需要的数据，取而代之的是从索引的根节点开始进行搜索。...根节点的槽中存放了指向子节点的指针，存储引擎根据这些指针指向下层查找。通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下层子节点，这些指针实际上定义了子节点页中值的上限和下限。...然而，哈希索引也有它的限制： 【1】哈希索引只包含哈希值和指针，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行。不过，访问内存中的行的速度很快，所以大部分情况下这一点对性能的影响并不明显。...【处理哈希冲突】：当使用哈希索引进行查询的时候，必须在 WHERE 子句中包含常量值。CRC32() 返回的是32位的整数，当索引有93,000 条记录时出现冲突的概率是 1%。...特点：会按照一定的规则解析搜索字符串中的特殊字符的含义，进行一些逻辑意义的规则。如：某个单词必须出现，或者不能出现等。这种类型的搜索返回的记录是不按照相关性进行排序的。
事务中遇到第一个更新语句升级为读写事务 分配全局唯一的读写事务ID 3.事务的特点 数据库事务特性可以简称为ACID，包含：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（...一致性：事务操作成功后，数据库所处的状态和它的业务规则是一致的。即数据不会被破坏。如A转账100元给B，不管操作是否成功，A和B的账户总额是不变的。...数据都在叶子节点上，并且增加了顺序访问指针，每个叶子节点都指向相邻的叶子节点的地址。相比B-Tree来说，进行范围查找时只需要查找两个节点，进行遍历即可。...在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引，辅助索引访问数据总是需要二次查找。辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置，而是主键值。 3）从“索引字段特性角度”分类 主键索引。...这里叶子节点，是指为空(NIL或NULL)的叶子节点。 如果一个节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的。 从一个节点到该节点的子孙节点的所有路径上包含相同数目的黑节点。
（在正常的SQL语句之间加Explain查看执行计划信息） 3.5.1 执行计划包含的查询信息 不加\G横向显示 加\G纵向展示 1.2 表的读取顺序 id： select查询的序列号(是一组数字...分为三种情况 id相同，执行顺序由上至下。 id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行。 id相同不同，同时存在。...如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。 eq_ref： 唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。 常见于主键或唯一索引扫描。...ref： 非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。 本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而，它可能会找到多个符合条件的行，所以它应该数据查询和扫描的混合体。...1.9 索引对应的列 ref： 显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数。哪些劣或常量被用于查找查找索引列上的值。
1、id select 查询的序列号,包含一组数字，表示查询中执行 select 子句或操作表的顺序。...UNION；若UNION包含在FROM子句的子查询中,外层SELECT将被标记为：DERIVED UNIONRESULT 从UNION表获取结果的SELECT 3、type ype 是查询的访问类型。...因为只匹配一行数据，所以很快 如将主键置于 where 列表中，MySQL 就能将该查询转换为一个常量。 eq_ref 唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。...ref 非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行.本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而，它可能会找到多个符合条件的行，所以他应该属于查找和扫描的混合体。...key 列显示使用了哪个索引一般就是在你的 where 语句中出现 了 between、、in 等的查询这种范围扫描索引扫描比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某一点，而结束语另一点，不用扫描全部索引
而在B+树中，顺序检索比较明显，随机检索时，任何关键字的查找都必须走一条从根节点到叶节点的路，所有关键字的查找路径长度相同，导致每一个关键字的查询效率相当。...而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树不支持这样的操作。 增删文件（节点）时，效率更高。因为B+树的叶子节点包含所有关键字，并以有序的链表结构存储，这样可很好提高增删效率。...表示一个查询中各个子查询的执行顺序; id相同执行顺序由上至下。 id为null时表示一个结果集，不需要使用它查询，常出现在包含union等查询语句中。...PRIMARY 3 SUBQUERY 在select或 where字句中包含的查询 4 DERIVED from字句中包含的查询 5 UNION 出现在union后的查询语句中 6 UNION RESULT...如： select id from t where num/2=100 -- 应改为: select id from t where num=100*2 应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作
以下是 explain 语句返回参数： 1）、 id：select 查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行 select 子句或操作表的顺序。...②、唯一索引：unique：加速查找+主键唯一约束。 3）、联合索引：①、primary key(id,name)：联合主键索引。 ②、unique(id,name)：联合唯一索引。...3）.局部性原理与磁盘预读，预读的长度一般为页（page）的整倍数，（在许多操作系统中，页得大小通常为4k） 4）.数据库系统巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次...而红黑树这种结构，h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点（父子）物理上可能很远，无法利用局部性。...实际上主从同步延迟根本没有什么一招制敌的办法，因为所有的 SQL 必须都要在从服务器里面执行一遍，但是主服务器如果不断的有更新操作源源不断的写入， 那么一旦有延迟产生，那么延迟加重的可能性就会越来越大。
平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层。 B+ Tree 是基于 B Tree 和叶子节点顺序访问指针进行实现，它具有 B Tree 的平衡性，并且通过顺序访问指针来提高区间查询的性能。...直到查找到叶子节点，然后在叶子节点上进行二分查找，找出 key 所对应的 data。 插入删除操作会破坏平衡树的平衡性，因此在插入删除操作之后，需要对树进行一个分裂、合并、旋转等操作来维护平衡性。...例如下面的语句中，最好把 actor_id 和 film_id 设置为多列索引。...覆盖索引 索引包含所有需要查询的字段的值。 具有以下优点： 索引通常远小于数据行的大小，只读取索引能大大减少数据访问量。...ID 唯一性 使用全局唯一 ID（GUID） 为每个分片指定一个 ID 范围 分布式 ID 生成器 (如 Twitter 的 Snowflake 算法) 六、复制 主从复制 主要涉及三个线程：binlog
它们使数据库引擎更有效地查找匹配的行。 加速聚合操作：当执行聚合函数（如SUM、COUNT、AVG等）时，索引可以用于快速定位和处理相关的数据，从而提高聚合操作的性能。...MySQL中的B+树结构图： B+树的优点 B+树是一种基于磁盘的 平衡多路查找树，它的高度通常很低（3~4层），这意味着访问效率很高，从千万或上亿数据里查询一条数据，只用 3到4 次 I/O操作。...扩展：如何确保或者如何实现：二级索引的叶子节点包含了 id 列的值？...要确保或实现二级索引的叶子节点包含了 id 列的值，你可以按照以下步骤操作： 1、创建合适的二级索引：首先，你需要创建一个二级索引，确保该索引包含了你希望包含的列。...2、查询优化：确保查询语句中包含了需要的列。在你的查询中，你需要选择 id 列，以便数据库引擎知道你想要从索引中检索这一列的值。
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