MySQL之索引组织表 今天没怎么学习，简单写下MySQL里面innodb存储引擎下的索引组织表吧。...在Innodb存储引擎中，表都是根据主键的顺序组织存放的，这种存储方式的表称之为索引组织表，在innodb存储引擎中，每张表都有主键，也就是primary key，如果在创建表的时候没有显式的制定主键，...那么innodb存储引擎会根据如下规则帮助我们选择或者创建主键： 1.首先判断表中是否有飞空的唯一索引，如果有，则该列设置为主键； 2.如果没有，innodb存储引擎自动创建一个6字节大小的指针作为主键...3.当我们的表中有多个唯一索引时，innodb存储引擎会选择建表时的第一个定义的非空索引作为主键，需要注意的是，主键的选择根据的是定义索引的顺序，而不是建表时的顺序。...，不同的是b的值可以为空，而c,d列都是唯一索引，而且不为空，上面的建表语句没有显式的定义主键，所以innodb存储引擎会帮我们自动选择非空的唯一索引，接着我们给这张表插入一些数据： mysql> insert
采样统计时，InnoDB会默认选择N个数据页，统计这样写页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，结果即索引的基数。...MySQL中有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数innodb_stats_persistent 的值来选择： 设置为on，表示统计信息会持久化存储，N为20，M为10 设置为off，表示统计信息只存储在内存中...通过刚开始的explain语句，不走索引需要扫描98811行，而走索引a只需要10001行，但优化器最终选择了全表扫描。...如何处理索引选择异常？...可以使用force index强制走某个索引，但该方法弊端过于明显，索引名称变更受影响，如果迁移到别的数据库语法不兼容 修改SQL语句，引导MySQL优化器选择正确的索引 新建一个更合适的索引，删除误用的索引
在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前，我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的，因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程，在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用...五、B+树 （1）简介 B+树是应文件系统所需而产生的一种B树的变形树（文件的目录一级一级索引，只有最底层的叶子节点（文件）保存数据）非叶子节点只保存索引，不保存实际的数据，数据都保存在叶子节点中，这不就是文件系统文件的查找吗...（3）应用 1、B和B+树主要用在文件系统以及数据库做索引，比如MySQL； 六、B/B+树性能分析 n个节点的平衡二叉树的高度为H(即logn)，而n个节点的B/B+树的高度为logt((n+1)/...七、为什么说B+树比B树更适合数据库索引？...，所以通常B+树用于数据库索引。
mysql前缀索引的索引选择性 一....基础概念 在mysql中建立前缀索引的意义在于相对于整列建立索引，前缀索引仅仅是选择该列的部分字符作为索引，减少索引的字符可以节约索引空间，从而提高索引效率，但这样也会降低索引的选择性 关于索引的选择性...索引的选择性越高则查询效率越高，因为选择性高的索引可以让MySQL在查找时过滤掉更多的行。...选择性为1的索引叫唯一索引，这是最好的索引选择性，性能也是最好的 建立合理前缀索引的诀窍在于要选择足够长的前缀以保证较高的选择性，同时又不能太长（以便节约空间）。...④ 真正的难点在于：要选择足够长的前缀以保证较高的选择性，同时又不能太长， 前缀的长度应该使前缀索引的选择性接近索引整个列，即前缀的基数应该接近于完整列的基数 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
B树应用 主要用于文件系统以及部分数据库索引（MongoDB） 而Mysql是用B+树的。...既然hash比B+树更快，为什么mysql用B+树来存储索引呢？ 答：一、从内存角度上说，数据库中的索引一般时在磁盘上，数据量大的情况可能无法一次性装入内存，B+树的设计可以允许数据分批加载。...二、从业务场景上说，如果只选择一个数据那确实是hash更快，但是数据库中经常会选中多条这时候由于B+树索引有序，并且又有链表相连，它的查询效率比hash就快很多了。...答：这样会形成一个有序数组，文件系统和数据库的索引都是存在硬盘上的，并且如果数据量大的话，不一定能一次性加载到内存中。...答：这个跟它的使用场景有关，B+树在数据库的索引中用得比较多，数据库中select数据，不一定只选一条，很多时候会选中多条，比如按照id进行排序后选100条。
选择普通索引还是唯一索引？...对于查询过程来说： a、普通索引，查到满足条件的第一个记录后，继续查找下一个记录，知道第一个不满足条件的记录 b、唯一索引，由于索引唯一性，查到第一个满足条件的记录后，停止检索 但是，两者的性能差距微乎其微...在内存中有拷贝，也会被写入到磁盘上 purge:将change buffer中的操作应用到原数据页上，得到最新结果的过程，成为purge 访问这个数据页会触发purge，系统有后台线程定期purge，在数据库正常关闭的过程中...将数据从磁盘读入内存涉及随机IO的访问，是数据库里面成本最高的操作之一。 change buffer 因为减少了随机磁盘访问，所以对更新性能的提升很明显。...索引的选择和实践： 尽可能使用普通索引。 redo log主要节省的是随机写磁盘的IO消耗(转成顺序写)，而change buffer主要节省的则是随机读磁盘的IO消耗。
，现有两种索引可供选择：唯一索引、普通索引。...查询对比 由于在业务层面保证了车牌号的唯一性，那么数据库中有且只有一条车牌号为’鲁B 12345’的车辆信息，那么普通索引只会比唯一索引多一次指针寻址和一次计算，对于当前服务器的CPU性能来说，差距微乎其微...数据页：二级索引的数据页，并不是聚簇索引即主键树的数据页。 数据库中耗时的操作为随机读写磁盘IO....在数据库正常关闭(shutdown)的过程中，也会执行merge。此操作同样也会写入到redo log。...当目标数据页不在内存中时，唯一索引需要将数据从磁盘读入到内存，涉及到IO随机访问，是数据库成本最高的操作之一，普通索引只是需要将数据记录在change buffer，change buffer减少了磁盘随机访问
但是xarray对象还具有命名维度，因此您可以选择使用维度名称代替维度的整数索引。...也可以使用多索引器（比如：元组切片，标签，标签列表，其它pandas允许的选择器）进行多索引切片： >> midx = pd.MultiIndex.from_product([list('abc'),...比如：mda.sel(x={'one': 'a'}, two=0) 类似 pandas，xarray 可以从多索引中选择部分索引。当多索引将为单索引时，返回的对象会重命名维度和坐标。...，按照 baz 索引沿着每一个维度选择前两个值： >> foo.reindex_like(baz) 使用 foo 对 baz 进行重索引时，会按照 foo 索引扩大 baz (用 NaN填充) ： >...> baz.reindex_like(foo) align 函数可以更方便的执行类数据库操作 ('inner', 'outer', 'left', 'right') 方法与 pandas 操作类似。
普通索引和唯一索引 基本概述 MySQL中可以创建普通索引与唯一索引，这两种索引的区别是： 普通索引（Non-Unique Index），也称为非唯一索引，它允许索引中的条目具有重复的键值。...普通索引的主要目的是加快查询速度，它并不关心数据的唯一性。 普通索引的特点： 可以包含重复的索引键值。 适用于快速查找具有相同索引值的多个记录的场景。 不保证数据的唯一性。...普通索引创建方法： CREATE INDEX idx_email ON customers(email); 唯一索引（Unique Index）是一种数据库索引，它要求索引中的所有键值都是唯一的。...如果尝试插入或更新记录以产生重复的索引键值，数据库将拒绝这种操作。 唯一索引的特点： 保证索引中的键值是唯一的。 适用于确保数据表中某一列或列组合的唯一性，例如身份证号、用户名等。...普通索引改成唯一索引后，某个业务的库内存命中率突然从 99% 降低到了 75%，整个系统处于阻塞状态，更新语句全部堵住。
相信大家对唯一索引和普通索引是有一定的了解的，那么在不同的业务场景，使用唯一索引还是普通索引呢，比如下面的场景 假设你在维护一个账户系统，每一个人都有一个唯一的身份证，而业务也能保证他的唯一性，此时我们设置唯一索引和普通索引其实都是可以的...，也就是上图的右下角的数据页，然后通过数据页内容通过二分法定位记录 对于普通索引，查询到满足的而第一个记录后，需要向后继续寻找，直到不满足条件 对于唯一索引，由于索引的唯一性，查询到数据后，直接停止查询...buffer在内存中有拷贝，也是会写入磁盘的，将change buffer 中的操作应用到原数据页，得到最新的结果的过程叫做merge,除了这个数据页触发merge外，系统的后台定期会merge,在数据库正常关闭的时候...对于普通索引，仅仅把更新操作记录在change buffer中，语句结束 减少从磁盘读入内存以及随机IO访问，是数据库性能提高的操作之一，而change buffer就是在较少随机访问磁盘的操作，因此对性能的提高是很明显的...索引的选择和实践 普通索引和唯一索引选择，其实，这类索引在查询能力上是没有差别，主要考虑的是对更新性能的影响，所以建议选择普通索引。
身份证号字段比较大 3)对上面的语句建索引我们该怎么建？ 业务代码已经保证了不会写入重复的身份证号，索引给 id_card 字段创建唯一索引，或者创建一个普通索引。...4）从性能的角度考虑，应该选择唯一索引还是普通索引呢？...4.4）通过上面的分析，你知道更新的时候该选择唯一索引还是普通索引了吗？为什么？ 将数据从磁盘读入内存涉及随机 IO 的访问，是数据库里面成本最高的操作之一。...5）经过上面的学习，普通索引和唯一索引应该怎么选择？ 它两查询没啥差别，但是更新的话还是普通索引更胜一筹，所以我们尽量选择普通索引。...redo log 节省的是我们语句从内存写入磁盘中的IO消耗 change buffer 节省的是我们数据从磁盘读到内存的消耗 分析过程： 我们往数据库插入两条记录 insert into t(id
目前，多数数据库系统采用 m = 200~300。...非叶结点仅存储其子树的最大（或最小）关键字，可以看成是索引。...一棵3阶的B+树示例：（好好体会和B树的区别，两者的关键字是一样的） 问：为什么说B+树比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？ 答： B+树更适合外部存储。...由于内结点不存放真正的数据（只是存放其子树的最大或最小的关键字，作为索引），一个结点可以存储更多的关键字，每个结点能索引的范围更大更精确，也意味着B+树单次磁盘IO的信息量大于B树，I/O的次数相对减少...MySQL是一种关系型数据库，区间访问是常见的一种情况，B+树叶结点增加的链指针，加强了区间访问性，可使用在区间查询的场景；而使用B树则无法进行区间查找。
最左匹配 建立这样的索引相当于建立了索引a、ab、abc三个索引。一个索引顶三个索引当然是好事，毕竟每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。 覆盖(动词)索引。...那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需读表，这减少了很多的随机io操作。减少io操作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。...所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一 索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。...有1000W条数据的表，有如下sql:select * from table where a = 1 and b =2 and c = 3,假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出...1000W*10%=100w 条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合b=2 and c= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是复合索引，通过索引筛选出1000w *10% *10% *10%=1w
在数据量非常大的情况下，在数据库中加入索引能够提升数据库查找的性能，常见的mysql索引分为以下几类： ①普通索引 可以直接创建索引：CREATE INDEX indexName ON table...如果是组合索引，则列值的组合必须唯一，创建方法和普通索引类似。...注意多个单列索引与单个多列索引的查询效果不同，因为执行查询时，MySQL只能使用一个索引，会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引。 ...虽然我们可以删除lname列上的索引，再创建fname或者age 列的索引，但是，不论在哪个列上创建索引搜索效率仍旧相似。 ...注：在mysql中执行查询时，只能使用一个索引，如果我们在lname,fname,age上分别建索引,执行查询时，只能使用一个索引，mysql会选择一个最严格(获得结果集记录数最少)的索引。
适当的使用索引可以提高数据检索速度，可以给经常需要进行查询的字段创建索引 oracle的索引分为5种:唯一索引，组合索引，反向键索引，位图索引，基于函数的索引 索引的创建 Oracle和MySQL创建索引的过程基本相同...5条记录，采用索引去访问记录的话，那首先需访问索引表，再通过索引表访问数据表，一般索引表与数据表不在同一个数据块，这种情况下ORACLE至少要往返读取数据块两次。...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。...对千万级MySQL数据库建立索引的事项及提高性能的手段： l 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。...name,1,3)='abc' ，name以abc开头的id，应改为: select id from t where name like'abc%' l 很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择
什么是索引 索引是对数据库表中一个或多个列（例如，employee 表的姓名 (name) 列）的值进行排序的结构。...为什么使用索引 从上面的例子可以看出来使用索引的一大好处就是可以大大提高查询速度，如果把使用索引的MYSQL比作一辆兰博基尼，没使用索引的MYSQL就相当于一辆马车。...索引分单索引和组合索引，单列索引就是一个索引只包含一个列，一个表可以包含多个单列索引。 组合索引是一个索引包含多个列。 使用索引的优点是可以大大提高查询速度，缺点就是更新表的速度会变慢。...数据库索引有哪些 1.聚簇索引（主键索引）：主键上的索引，表的所有字段都会根据主键排序 2.非聚簇索引：普通字段的索引 3.联合索引：一个索引包含多个字段 key 'name_age_sex' ('name...=不走索引，索引都不使用索引 F：name走索引，后面的不走，理由同上 什么情况不使用索引 key 'age' (age) key 'name' (name) LIKE like后面的值%在前面的不使用索引
数据库索引 数据库索引，在日常工作中会经常接触到，比如某一个 SQL 查询比较慢，分析原因后，经常会说 “给某个字段加个索引”，索引又是如何工作的？...有序数组索引只适用于静态存储引擎比如你保存的数据 2019 年某个城市的人口数据，然后不再修改了。 二叉树排序树 二叉树排序树的特点是：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子。...image 树可以是二叉树，也可以是多叉树，多叉数是每个阶段多个儿子，儿子从左到右保持递增，但是实际上大多数的数据库存储用的不是二叉树，索引不止存储在内存中，还要写到磁盘上。...image B+ 树 非叶子节点不存储数据，只存储索引（冗余）和指针，可以放更多的索引，树高度降低；叶子节点包含索引索引字段；叶子节点比 B 树增加了指针连接；叶子节点有双向指针连接（首尾节点可以通过指针连接...从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择。 Innodb 逻辑存储结构图 从上往下依次为：Tablespace、Segment、Extent、Page 以及 Row。 ?
预计阅读时间：15分钟 小强前几篇文章介绍了mysql的索引原理以及sql优化的一些小技巧。mysql底层的算法选择哪种索引，有时候会和我们想象的不一样，大家可以继续往下看。...对于上面的这两种 name>'a' 和 name>'zzz'的执行结果， mysql最终是否选择走索引或者一张表涉及多个索引， mysql最终如何选择索引，可以通过trace工具来一查究竟，开启trace..."chosen": false, ‐‐是否选择该索引 "cause": "cost" }...， 索引MySQL最终会选择全表扫描。...，所以MySQL最终选择索引扫描。
然而，这种灵活性也带来了一个问题：如何知道哪种索引大小最适合我们的用例？应选择哪种索引？是否只需要一个索引？...本文将探讨几种关键索引（Flat、LSH、HNSW和IVF）的优缺点，并指导如何选择适合用例的索引，以及每个索引中参数的影响。...这对于各行各业的公司和应用至关重要，如基因数据库的基因识别、数据的去重，以及每天处理数十亿搜索结果。...了解了相似性搜索的基本概念后，接下来将探讨如何选择正确的Faiss索引，以及如何调整索引参数以优化搜索性能。...Faiss索引的选择 Faiss 提供了多种索引类型，这些类型可以相互组合，以构建多层级的索引结构。在选择索引时，需考虑不同的因素，如搜索速度、质量或索引内存的需求。
07.21自我总结 数据库索引 1.什么是索引?...即搜索引导,索引是一个特殊的数据结构,其存储的关键信息与详细信息的位置对应关系,加速索引 索引的影响: - 正确使用索引才能加速查询; - 索引需要额外的占用数据空间; - 索引的加入,使数据的crud...变慢 索引的应用场景: 查询操作较多,写入较少;本质原理是尽可能减小搜索范围 2.磁盘IO 数据库的数据最终存储到了硬盘上,当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内...聚集索引中存储了所有的数据 辅助索引 除了聚集索引之外的索引都称之为辅助索引或第二索引,包括 foreign key 与 unique 辅助索引的特点: 其叶子节点保存的是索引数据与所在行的主键值,InnoDB...用这个 主键值来从聚集索引中搜查找数据 覆盖查询 覆盖索引指的是需要的数据仅在辅助索引中就能找到: 回表查询 如果要查找的数据在辅助索引中不存在,则需要回到聚集索引中查找,这种现象称之为回表 也就是说搜索字段为非索引字段时
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