如果不需要范围查询，那么与Hash相比，对于内存中的数据库，B+-tree有什么优势吗？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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24 个MySQL面试题，Java 程序员又知道多少呢？

五、哈希索引不适用的场景：不支持范围查询不支持索引完成排序不支持联合索引的最左前缀匹配规则通常，B+树索引结构适用于绝大多数场景，像下面这种场景用哈希索引才更有优势：在HEAP表中，如果存储的数据重复度很低...如果认为建立哈希索引可以提高查询效率，则自动在内存中的“自适应哈希索引缓冲区”建立哈希索引（在InnoDB中默认开启自适应哈希索引）。...一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。 2、B+-tree的查询效率更加稳定。由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。...1、表记录太少 2、经常插入、删除、修改的表 3、数据重复且分布平均的表字段，假如一个表有10万行记录，有一个字段A只有T和F两种值，且每个值的分布概率大约为50%，那么对这种表A字段建索引一般不会提高数据库的查询速度...4、经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段十、什么是表分区？表分区，是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。

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24 个必须掌握的数据库面试问题！

，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可,是无序的，如下图所示：四、哈希索引的优势等值查询，哈希索引具有绝对优势。...如果认为建立哈希索引可以提高查询效率，则自动在内存中的“自适应哈希索引缓冲区”建立哈希索引（在InnoDB中默认开启自适应哈希索引）。...一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。 2、B+-tree的查询效率更加稳定由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。...3、数据重复且分布平均的表字段，假如一个表有10万行记录，有一个字段A只有T和F两种值，且每个值的分布概率大约为50%，那么对这种表A字段建索引一般不会提高数据库的查询速度。...4、经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段。十、什么是表分区表分区，是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。

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面试中有哪些经典的数据库问题？

五、哈希索引不适用的场景： 1、不支持范围查询 2、不支持索引完成排序 3、不支持联合索引的最左前缀匹配规则通常，B+树索引结构适用于绝大多数场景，像下面这种场景用哈希索引才更有优势：在HEAP表中...如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。...50%，那么对这种表A字段建索引一般不会提高数据库的查询速度。...4、经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段十、什么是表分区？表分区，是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。...，如果要请选择innodb，如果不需要可以考虑MyISAM； 2、如果表中绝大多数都只是读查询，可以考虑MyISAM，如果既有读写也挺频繁，请使用InnoDB。

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TDSQL“相似查询工具MSQL+”入选VLDB论文

MSQL+产生背景相似查询是诸多数据库应用的基本操作。举例来说，相似查询在文本检索、拼写检查、指纹认证、人脸识别等场景作用显著。那么这些应用是如何进行相似查询的？...给出对象q和集合R，返回R中与q相似度相差不超过θ的元素。最直接地，遍历r∈R，计算r与q的相似度，可想而知，此方法效率很低。...MSQL+主要功能 MSQL+由两大模块组成： 1构建索引：MSQL+为每个数据对象生成可比较的签名（Signature），并在签名上建立B+-tree索引，签名值位于相似度范围内的对象，作为相似查询的候选项...相比于现有的相似查询方式，MSQL+具备以下优势： 1基于RDBMS现有功能实现，使用B+-tree索引数据，使用SELECT-FROM-WHERE语句相似查询； 2支持广泛的数据空间：任意类型数据可被合理地索引...如此，完整的数据集被划分成多个互不相交的小数据集，然后在各分片内筛选较为相似的候选者。筛选候选者的规则是什么呢？我们从一个例子入手：给出对象q和数据集R，相似查询返回R中与q相差不超过θ的数据对象。

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面试中有哪些经典的数据库问题？

哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可,是无序的 ? 四、哈希索引的优势： 1、等值查询。...五、哈希索引不适用的场景： 1、不支持范围查询 2、不支持索引完成排序 3、不支持联合索引的最左前缀匹配规则通常，B+树索引结构适用于绝大多数场景，像下面这种场景用哈希索引才更有优势：在HEAP表中...如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。...4、经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段十、什么是表分区？表分区，是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。...，如果要请选择innodb，如果不需要可以考虑MyISAM； 2、如果表中绝大多数都只是读查询，可以考虑MyISAM，如果既有读写也挺频繁，请使用InnoDB。

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面试中有哪些经典的数据库问题？

检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可,是无序的四、哈希索引的优势 1、等值查询。...五、哈希索引不适用的场景 1、不支持范围查询 2、不支持索引完成排序 3、不支持联合索引的最左前缀匹配规则通常，B+树索引结构适用于绝大多数场景，像下面这种场景用哈希索引才更有优势：在HEAP表中...如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。...4、经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段十、什么是表分区？表分区，是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。...，如果要请选择innodb，如果不需要可以考虑MyISAM； 2、如果表中绝大多数都只是读查询，可以考虑MyISAM，如果既有读写也挺频繁，请使用InnoDB。

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面试中有哪些经典的数据库问题？

五、哈希索引不适用的场景： 1、不支持范围查询 2、不支持索引完成排序 3、不支持联合索引的最左前缀匹配规则通常，B+树索引结构适用于绝大多数场景，像下面这种场景用哈希索引才更有优势：在HEAP表中...name='李明'; — 仅等值查询而常用的InnoDB引擎中默认使用的是B+树索引，它会实时监控表上索引的使用情况，如果认为建立哈希索引可以提高查询效率，则自动在内存中的“自适应哈希索引缓冲区”建立哈希索引...如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。...4、经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段十、什么是表分区？表分区，是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。...，如果要请选择innodb，如果不需要可以考虑MyISAM； 2、如果表中绝大多数都只是读查询，可以考虑MyISAM，如果既有读写也挺频繁，请使用InnoDB。

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Mysql为什么最终用B+树做索引?

,扫盲 B树和B+树,每个结点中不再只有左右两个孩子了,而是我们可以定义为任意个孩子,其中m个孩子就是m阶树,我们下面结构图中看到的关键字是结点的值(数据库中可体现在,如果我们用id做索引,关键字就是id...,做范围查询相当方便(所有叶子节点均有一个链指针指向下一个叶子结点) B树B+树和之前的平衡二叉树的速度方面为啥差那么多呢?...从查找过程中发现，在结点树比较小的情况下,B树的比对次数和磁盘IO的次数与二叉树相差不了多少，所以这样看来并没有什么优势。...),因此只能用于等值过滤而不是范围查询正常来说Hash索引直接比较keys值和经过hash运算之后的buckets值,IO操作更少效率更快,那么为什么我们不用Hash而用B+Tree呢?...4.1 Hash索引缺点仅仅能满足“="，“IN"，不能使用范围查询无法被用来避免数据的排序操作不能利用部分索引键查询不能避免表扫描遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree

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面试中有哪些经典的数据库问题？

哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可,是无序的 ? 四、哈希索引的优势： 1、等值查询。...五、哈希索引不适用的场景： 1、不支持范围查询 2、不支持索引完成排序 3、不支持联合索引的最左前缀匹配规则通常，B+树索引结构适用于绝大多数场景，像下面这种场景用哈希索引才更有优势：在HEAP表中...如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。...4、经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段十、什么是表分区？表分区，是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。...，如果要请选择innodb，如果不需要可以考虑MyISAM； 2、如果表中绝大多数都只是读查询，可以考虑MyISAM，如果既有读写也挺频繁，请使用InnoDB。

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mysql经典面试题及答案_常见的SQL面试题

哈希索引不适用的场景：不支持范围查询不支持索引完成排序不支持联合索引的最左前缀匹配规则通常，B+树索引结构适用于绝大多数场景，像下面这种场景用哈希索引才更有优势：在HEAP表中，如果存储的数据重复度很低...— 仅等值查询复制代码而常用的InnoDB引擎中默认使用的是B+树索引，它会实时监控表上索引的使用情况，如果认为建立哈希索引可以提高查询效率，则自动在内存中的“自适应哈希索引缓冲区”建立哈希索引（...一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。 B+-tree的查询效率更加稳定由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。...表分区有什么好处？分区表的数据可以分布在不同的物理设备上，从而高效地利用多个硬件设备。 2. 和单个磁盘或者文件系统相比，可以存储更多数据优化查询。...按照list中的值分区，与RANGE的区别是，range分区的区间范围值是连续的 3、HASH分区：这种模式允许通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算，最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区

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Java面试中常问的数据库方面问题

哈希索引不适用的场景：不支持范围查询不支持索引完成排序不支持联合索引的最左前缀匹配规则通常，B+树索引结构适用于绝大多数场景，像下面这种场景用哈希索引才更有优势：在HEAP表中，如果存储的数据重复度很低...如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。...什么情况下应不建或少建索引表记录太少经常插入、删除、修改的表数据重复且分布平均的表字段，假如一个表有10万行记录，有一个字段A只有T和F两种值，且每个值的分布概率大约为50%，那么对这种表A字段建索引一般不会提高数据库的查询速度...按照List中的值分区，与RANGE的区别是，range分区的区间范围值是连续的。...，如果要请选择innodb，如果不需要可以考虑MyISAM；如果表中绝大多数都只是读查询，可以考虑MyISAM，如果既有读写也挺频繁，请使用InnoDB。

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Java面试中常问的数据库方面问题

哈希索引不适用的场景：不支持范围查询不支持索引完成排序不支持联合索引的最左前缀匹配规则通常，B+树索引结构适用于绝大多数场景，像下面这种场景用哈希索引才更有优势：在HEAP表中，如果存储的数据重复度很低...如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。...什么情况下应不建或少建索引表记录太少经常插入、删除、修改的表数据重复且分布平均的表字段，假如一个表有10万行记录，有一个字段A只有T和F两种值，且每个值的分布概率大约为50%，那么对这种表A字段建索引一般不会提高数据库的查询速度...按照List中的值分区，与RANGE的区别是，range分区的区间范围值是连续的。...，如果要请选择innodb，如果不需要可以考虑MyISAM；如果表中绝大多数都只是读查询，可以考虑MyISAM，如果既有读写也挺频繁，请使用InnoDB。

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Java面试中常问的数据库方面问题

哈希索引不适用的场景：不支持范围查询不支持索引完成排序不支持联合索引的最左前缀匹配规则通常，B+树索引结构适用于绝大多数场景，像下面这种场景用哈希索引才更有优势：在HEAP表中，如果存储的数据重复度很低...如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。...什么情况下应不建或少建索引表记录太少经常插入、删除、修改的表数据重复且分布平均的表字段，假如一个表有10万行记录，有一个字段A只有T和F两种值，且每个值的分布概率大约为50%，那么对这种表A字段建索引一般不会提高数据库的查询速度...按照List中的值分区，与RANGE的区别是，range分区的区间范围值是连续的。...，如果要请选择innodb，如果不需要可以考虑MyISAM；如果表中绝大多数都只是读查询，可以考虑MyISAM，如果既有读写也挺频繁，请使用InnoDB。

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数据库历险记（三） | 缓存框架的连环炮

如果此时查询缓存并没有相关数据，那么还会有一部分 IO 等待的事件，从而导致加锁时间变长。...而 Redis、Memcached 之所以能够承受得住 MySQL 无法承受的海量查询，很大程度上是因为他们将所有数据都存在了内存中，所以它们并不需要进行 IO 等待，直接可以从内存中查询数据并返回。...另外它还支持许多的原子操作。因为 Redis 与 Memcached 相比有上述的优点，所以现在越来越多的人开始使用 Redis 作为缓存框架。...但是对于 Redis 而言，因为 Redis 是单线程的，所以如果你想提升 Redis 的处理能力，那么你只能多部署一台 Redis 服务器，这比起 Memcached 来说比较麻烦。...问：那 MongoDb 与 Redis 相比有什么优势可言，它更适用于什么场景呢？答：MongoDb 的出现与 Redis 的出现类似，都是用来解决 MySQL 无法实现海量访问而存在的。

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MySQL数据库建表、优化、算法、分区分库分表总结

建表一、主键设置主键为什么不推荐有业务含义? 1、因为任何有业务含义的列都有改变的可能性,主键一旦带上了业务含义，那么主键就有可能发生变更。...如果出现了，后面插入数据的主键比前面的小，就有可能引发页分裂，产生空间碎片使用自增主键有什么好处 1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。...一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。 2、B+-tree的查询效率更加稳定。由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。...分区一、什么是表分区？表分区，是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。从逻辑上看，只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成。二、表分区与分表的区别？...按照List中的值分区，与RANGE的区别是，range分区的区间范围值是连续的。

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Druid架构设计思想详解

对于目前大多数Druid 的使用场景来说，Druid 本质上是一个分布式的时序数据库，而对于一个数据库的性能来说，其数据的组织方式至关重要。...磁盘与内存的访问速度对比为了加速数据库数据的访问，大多传统的关系型数据库都会使用特殊的数据结构来帮助查找数据，这种数据结构叫作索引（ Index）。...对于传统的关系型数据库，考虑到经常需要范围查找某一批数据，因此其索引一般不使用 Hash算法，而使用树（ Tree）结构。然而，树结构的种类很多，却不一定都适合用于做数据库索引。...但是平衡二叉树依然有个比较大的问题：它的树高为 logଶ——对于索引树来说，树的高度越高，意味着查找所要花费的访问次数越多，查询效率越低。...这种设计为 Druid带来一个显而易见的优点：按时间范围查询数据时，仅需要访问对应时间段内的这些 Segment数据块，而不需要进行全表数据范围查询，这使效率得到了极大的提高。

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数据库面试题汇总

一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。 2、B+-tree的查询效率更加稳定。由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。...非关系型数据库的优势：性能：NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。...其他： 1.对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。 2.NOSQL数据库慢慢开始具备SQL数据库的一些复杂查询功能，比如MongoDB。...B+树索引和哈希索引的明显区别是： 3.如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个前提是，键值都是唯一的。...值得注意的是，服务器需要有足够的内存来维持MEMORY存储引擎的表的使用。如果不需要了，可以释放内存，甚至删除不需要的表。 MEMORY默认使用哈希索引。速度比使用B型树索引快。

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24个经典的MySQL索引问题，你都遇到过哪些？

20、数据库为什么使用B+树而不是B树 21、B+树在满足聚簇索引和覆盖索引的时候不需要回表查询数据， 22、什么是聚簇索引？何时使用聚簇索引与非聚簇索引 23、非聚簇索引一定会回表查询吗？...而且如果分页的，那么只用取出索引表某个范围内的索引对应的数据，而不用像上述那取出所有数据进行排序再返回某个范围内的数据。...随机数法），将数据库字段数据转换成定长的Hash值，与这条数据的行指针一并存入Hash表的对应位置；如果发生Hash碰撞（两个不同关键字的Hash值相同），则在对应Hash键下以链表形式存储。...比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。 6）定义有外键的数据列一定要建立索引。 7）对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引。...那么可以看出他们有以下的不同： hash索引进行等值查询更快(一般情况下)，但是却无法进行范围查询。

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解析一些java复杂面试题的简单操作

速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash 支持事务...，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除 redis相比memcached有哪些优势？...(而B 树的非终节点也包含需要查找的有效信息) ? 为什么说B+比B树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？ B+的磁盘读写代价更低 B+的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。...如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。...B+-tree的查询效率更加稳定由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。

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2020最新版MySQL数据库面试题（一）

），将数据库字段数据转换成定长的Hash值，与这条数据的行指针一并存入Hash表的对应位置；如果发生Hash碰撞（两个不同关键字的Hash值相同），则在对应Hash键下以链表形式存储。...比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。 6）定义有外键的数据列一定要建立索引。 7）对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引。...而B树则需要对树的每一层进行遍历，这会需要更多的内存置换次数，因此也就需要花费更多的时间 Hash索引和B+树所有有什么区别或者说优劣呢?...那么可以看出他们有以下的不同： hash索引进行等值查询更快(一般情况下)，但是却无法进行范围查询。...非聚簇索引一定会回表查询吗？不一定，这涉及到查询语句所要求的字段是否全部命中了索引，如果全部命中了索引，那么就不必再进行回表查询。

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