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关键词

image可以看到Extra中Using index表明我们成功使用了覆盖则 最左前缀则B+树这种结构, 可以利用的“最左前缀”, 来定位记录。 因此, 第一则是, 如果通过调整顺序, 可以少维护一个, 那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。空间占用如果既有联合查询, 又有基于a、 b各自的查询呢? 查询条件里面只有b的语句, 是无法使 用(a,b)这个联合的, 这时候你不得不维护另外一个, 也就是说你需要同时维护(a,b)、 (b) 这两个,我们要考虑的则就是空间了。 下堆MySQL 5.6 入的下推优化(indexcondition pushdown), 可以在遍历过程中, 对中包含的字段先做判断, 直接过滤掉不满足条件的记录, 减少回表次。 到主键上找出行, 再对比字段值。?image有下堆优化的情况把 age !=10 的先过滤掉,然后再回表查询。?下堆优化

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MySql

本文主要是阐述MySQL机制,主要是说明存储擎Innodb 第一部分主要从结构及算法论层面讨论MySQL基础。 第二部分结合MySQL中InnoDB存储擎中的架构实现讨论聚集、非聚集及覆盖等话题。第三部分讨论MySQL中高性能使用的策略。 一、结构及算法论Innodb存储擎实现结构是B+树,下面介绍几种结构,一步步阐述为什么要使用B+树1.1B+树的构造类似于二叉树,根键值快速找到。 注意:B+树能找到的只是被查找行所在的页。然后通过把页读入内存,再在内存中进行查找,最后查到。 B+树中有一个特点就是其高扇出性,因此在中,B+树高度一般在2-3层,也就是寻找某一键值的行记录,最多2-3次IO,而一般的磁盘每秒至少可以做100次IO,2-3次的意味着查询时间只需

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    以前对解总是停留在使用的阶段,没有去研究过深层次的东西,这两天正好有空(其实也是工作需要),看了一下的一些基础的东西,希望通过这篇博文,整一下自己的思路。 1.什么是? 我想这个用过的人都应该知道了,类似于书的目录,主要用于提高查询效率,也就是按条件查询的时候,先查询,再通过找到相关的相当于记录了对某个关键词,指定到不同的文件,或者文件里的不同位置 我们经常听到B+树就是这个概念,用这个树的目的和红黑树差不多,也是为了尽量保持树的平衡,当然红黑树是二叉树,但B+树就不是二叉树了,节点下面可以有多个子节点,开发商会设置子节点的一个最大值,这个值不会太小 如果经常需要同时对两个字段进行AND查询,那么使用两个单独不如建立一个复合,因为两个单独通常只能使用其中一个,而使用复合因为本身就对应到两个字段上的,效率会有很大提高。 散列呢就是根对应键的散列码来找到最终的项的技术,其实和B树就差不多了,也就是一种之上的二级辅助,我解散列都是二级或更高级的稀疏,否则桶就太多了,效率也不会很高。

    1.6K50

    及优化

    摘要 本文以MySQL为研究对象,讨论与相关的一些话题。 这一节对B-Tree和B+Tree进行了一个简单的介绍,下一节结合存储器存取介绍为什么目前B+Tree是系统实现的首选结构。 结构设相关的计算机上文说过,二叉树、红黑树等结构也可以用来实现,但是文件系统及系统普遍采用B-+Tree作为结构,这一节将结合计算机组成相关知识讨论B-+Tree作为论基础 所采用的结构B-+Tree及其性能分析到这里终于可以分析为何采用B-+Tree存储结构了。上文说过是存储到磁盘的而我们又一般以使用磁盘IO次来评价结构的优劣。 系统的设计者巧妙利用了磁盘预读,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IO就可以完全载入。

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    及优化

    摘要 本文以MySQL为研究对象,讨论与相关的一些话题。 这一节对B-Tree和B+Tree进行了一个简单的介绍,下一节结合存储器存取介绍为什么目前B+Tree是系统实现的首选结构。 结构设相关的计算机上文说过,二叉树、红黑树等结构也可以用来实现,但是文件系统及系统普遍采用B-+Tree作为结构,这一节将结合计算机组成相关知识讨论B-+Tree作为论基础 所采用的结构B-+Tree及其性能分析到这里终于可以分析为何采用B-+Tree存储结构了。上文说过是存储到磁盘的而我们又一般以使用磁盘IO次来评价结构的优劣。 系统的设计者巧妙利用了磁盘预读,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IO就可以完全载入。

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    深入

    转载至 https:tech.meituan.commysql-index.html目的的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到 如果没有,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的,如果我想找到m开头的单词呢?或者ze开头的单词呢?是不是觉得如果没有,这个事情根本无法完成? 除了词典,生活中随处可见的例子,如火车站的车次表、图书的目录等。 它们的都是一样的,通过不断的缩小想要获得的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定也是一样,但显然要复杂许多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、

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    深入浅出

    然而, 会使用是一回事, 而深入又能恰到好处使用又是另一回事,这完全是两个天差地别的境界(我自己也还没有达到这层境界)。 如果开发的应用使用的表中只有1万条,那么了解与不了解真的没有差别, 然而, 如果开发的应用有几百上千万甚至亿级别的,那么不深入了解, 写出来程序就根本跑不动,就好比如果给货车装个轿车的擎 想要必须清楚一种结构「平衡树」(非二叉),也就是b tree或者 b+ tree,重要的事情说三遍:“平衡树,平衡树,平衡树”。 然而, 事物都是有两面的, 能让查询的速度上升, 而使写入的速度下降,因很简单的, 因为平衡树这个结构必须一直维持在一个正确的状态, 增删改都会改变平衡树各节点中的内容, 的大致工作就是像文中所述, 然而细节方面可能会略有偏差,这但并不会对概念阐述的结果产生影响 。

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    MySQL专题- 与分类

    MySQL 专题放送~前言----本质上是一种结构(存储结构+算法),目的是为了加快目标的速度。目录----1.的本质与? 2.的分类? 1.的本质与----我们先看一个问题:假设现在有100000条从0到10000且从大到小排列的整型,1条的大小假设(真的只是假设)是1KB,操作系统的每次IO块(页)大小是8KB。 我们得入新的结构,B+树正好可以解决上述IO块大小的限制,解决限制不是说增大了限制范围,而是我们在此限制上改变了的存储结构,即在同等限制条件下,快速检到目标,如下是B+树的讲解:注意 ,我们主要讲解,没有必要过于纠结B+树的各种操作,及代码实现1.1 B+ 树? 通过查询就能确定最终的,不用再利用叶子节点中存储的主键值去查询对应的。 覆盖的性能是极高的。篇讲述完,下一篇讲解的优化,以及 explain 工具的使用。

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    一文读懂及优化

    一、摘要本文以MySQL为研究对象,讨论与相关的一些话题。 这一节对B-Tree和B+Tree进行了一个简单的介绍,下一节结合存储器存取介绍为什么目前B+Tree是系统实现的首选结构。 三、结构设相关的计算机上文说过,二叉树、红黑树等结构也可以用来实现,但是文件系统及系统普遍采用B-+Tree作为结构,这一节将结合计算机组成相关知识讨论B-+Tree作为论基础 四、所采用的结构B-+Tree及其性能分析到这里终于可以分析为何采用B-+Tree存储结构了。 系统的设计者巧妙利用了磁盘预读,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IO就可以完全载入。

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    以MySQL为例,详解及深度优化

    本文内容主要来源于互联网上主流文章,只是按照个人解稍作整合,后面附有参考链接。一、摘要 本文以MySQL为研究对象,讨论与相关的一些话题。 这一节对B-Tree和B+Tree进行了一个简单的介绍,下一节结合存储器存取介绍为什么目前B+Tree是系统实现的首选结构。 三、结构设相关的计算机 上文说过,二叉树、红黑树等结构也可以用来实现,但是文件系统及系统普遍采用B-+Tree作为结构,这一节将结合计算机组成相关知识讨论B-+Tree 四、所采用的结构B-+Tree及其性能分析 到这里终于可以分析为何采用B-+Tree存储结构了。 系统的设计者巧妙利用了磁盘预读,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IO就可以完全载入。

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    MySQL,详解(四)

    由于B+Tree所有的都在叶⼦结点,并且结点之间有指针连接,在找⼤于某个关键字或者⼩于某个关键字的的时候,B+Tree只需要找到该关键字然后沿着链表遍历就可以了,⽽B-Tree还需要遍历该关键字结点的根结点去搜 由于B-Tree的每个结点(这⾥的结点可以解为⼀个页)都存储主键+实际,⽽B+Tree⾮叶⼦结点只存储关键字信息,⽽每个页的⼤⼩有限是有限的,所以同⼀页能存储的B-Tree的会⽐B+Tree InnoDB中的Innodb中有2种:主键(聚集)、辅助(⾮聚集)。主键:每个表只有⼀个主键,b+树结构,叶⼦节点同时保存了主键的值也记录,其他节点只存储主键的值。 表存储在独⽴的地⽅,这两颗B+树的叶⼦节点都使⽤⼀个地址指向真正的表,对于表来说,这两个键没有任何差别。由于树是独⽴的,通过辅助键检⽆需访问主键的树。 如下图:为了更形象说明这两种的区别,我们假想⼀个表存储了4⾏。其中Id作为主,Name作为辅助,图中清晰的显⽰了聚簇和⾮聚簇的差异。

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    MySQL,详解(三)

    平衡⼆叉树相对于⼆叉树来说,树的左右⽐较平衡,不会出现⼆叉树那样退化成链表的情况,不管怎么插⼊,最终通过⼀些调整,都能够保证树左右⾼度相差不⼤于1。 这样可以让查询速度⽐较稳定,查询中遍历节点控制在O(logN)范围内如果都存储在内存中,采⽤AVL树来存储,还是可以的,查询效率⾮常⾼。 不过我们的是存在磁盘中,⽤过采⽤这种结构,每个节点对应⼀个磁盘块,量⼤的时候,也会和⼆叉树⼀样,会导致树的⾼度变⾼,增加了io次,显然⽤这种结构存储也是不可取的。 关键字的个n满⾜:ceil(m2)-1

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    MySQL,详解(一)

    的本质:通过不断地缩⼩想要获取的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种机制,我们可以总是⽤同⼀种查找⽅式来锁定。 次磁盘IO的时间约等于5+4.17 = 9ms左右,听起来还挺不错的,但要知道⼀台500 -MIPS的机器每秒可以执⾏5亿条指令,因为指令依靠的是电的性质,换句话说执⾏⼀次IO的时间可以执⾏40万条指令,动辄 过程我们对存储⽅式不做任何优化,直接将中表的记录存储在磁盘中,假如某个表只有⼀个字段,为int类型,int占⽤4个byte,每个磁盘块可以存储1000条记录,100万的记录需要1000 需要⼀种检算法:当从磁盘中读取磁盘块的之后,这些块中可能包含多条记录,这些记录被加载到内存中,那么需要⼀种算法能够快速从内存多条记录中快速检出⽬标我们来找找,看是否能够找到这样的算法和结构 是:先将⼀组⽆序的排序(升序或者降序)之后放在组中,此处⽤升序来举例说明:⽤组中间位置的A和需要查找的F对⽐,如果A=F,则结束查找;如果AF,则将查找范围缩⼩⾄组中A左边的部分

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    MySQL,详解(二)

    有序组如果我们将mysql中表的以有序组的⽅式存储在磁盘中,那么我们定位步骤是:1. 取出⽬标表的所有,存放在⼀个有序组中2. 如果⽬标表的量⾮常⼤,从磁盘中加载到内存中需要的内存也⾮常⼤步骤取出所有耗费的io次太多,步骤2耗费的内存空间太⼤,还有新增的时候,为了保证组有序,插⼊会涉及到组内部的移动,也是 可以快速删除,只需改变指针的指向即可,这点⽐组好链表的缺点:1. ⽆法向组那样,通过下标随机访问2. 组使⽤⼆叉查找树存储如下:每个节点上⾯有两个指针(left,rigth),可以通过这2个指针快速访问左右⼦节点,检任何⼀个最多只需要访问3个节点,相当于访问了3次,时间为O(logN),和⼆ 量⼤的情况下,会导致树的⾼度变⾼,如果每个节点对应磁盘的⼀个块来存储⼀条,需io次⼤幅增加,显然⽤此结构来存储是不可取的

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    MySQL的实现

    一、什么是就是一种的结构,通过缩小一张表中需要查询的来加快搜的速度。如果没有不得不进行全表扫描。好比书的目录,让你更快的找到内容。 换句话说,结构要尽量减少查找过程中磁盘IO的存取次。下面先介绍内存和磁盘存取,然后再结合这些分析B+Tree作为的效率。 这样做的论依是计算机科学中著名的局部性:当一个被用到时,其附近的也通常会马上被使用。程序运行期间所需要的通常比较集中。 先从B树分析,B树检一次最多需要访问h个节点,同时,巧妙利用了磁盘预读,将一个节点的大小设为等于一个页,即每次新建节点时,直接申请一个页的空间,这样就保证一个节点在物上也存储在一个页里,加之计算机存储分配都是按页对齐的 3、B-Tree与B+Tree的对比:根B-Tree 和 B+Tree的结构,我们可以发现B+树相比于B树,在文件系统或者系统当中,更有优势,因如下:(1)B+树有利于对的扫描:B树在提高了磁盘

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    阿里P8架构师谈:MySQL、与慢SQL优化的5大

    虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解”等要求。 本文旨在以开发工程师的角度来解释和如何优化慢查询。 2.除了词典,生活中随处可见的例子,如火车站的车次表、图书的目录等。 它们的都是一样的,通过不断的缩小想要获得的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定也是一样,但显然要复杂许多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、、 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的,d是用不到的,如果建立(a,b,d,c)的则都可以用到

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    不懂的底层?那是因为你心里没点b树

    我:我一大早就去~  第二天一大早我就到了图书馆,刚进门就看到一个牌,标识着不同楼层的功能,这样我很快能定位到我要找的目标所在的楼层了。?   这不禁让我想到了我们开发中用到的,图书馆的书就类似我们表中的,楼层牌、书架分类标识、书号就类似我们查找。  那我们常用的底层的一个结构是什么样的呢? 想到这里我又回到图书馆借了一本《从入门到放弃》!  要了解的底层,我们就得先了解一种叫树的结构,而树中很经典的一种结构就是二叉树! 所以下面我们就从二叉树到平衡二叉树,再到B-树,最后到B+树来一步一步了解底层的!二叉树(Binary Search Trees)  二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构。 但是我们中的基本都是放在磁盘中的,每读取一个二叉树的结点就是一次磁盘IO,这样我们找一条如果要经过20次磁盘的IO?那性能就成了一个很大的问题了!

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    重新学习Mysql5:根MySQL进行分析与优化

    一:Mysql与慢查询MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源,已经成为绝大多互联网公司的首选关系型。 虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解”等要求。 本文旨在以开发工程师的角度来解释和如何优化慢查询。 rows根表统计信息及选用情况,大致估算出找到所需记录所需要读取的行四:慢查询优化关于MySQL是比较枯燥的东西,大家只需要有一个感性的认识,并不需要解得非常透彻和深入。 不论支持哪种论点,大多都是业务层面的。如果从优化角度看,使用InnoDB擎而不使用自增主键绝对是一个糟糕的主意。

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    MySQL结构及基本

    结构和具体存储擎的实现有关,在 MySQL 中使用较多的有 Hash ,B+树等,而我们经常使用的 InnoDB 存储擎的默认实现为:B+树。 B 树是 Mysql 中使用最频繁的类型,基本所有存储擎都支持 BTree 。 除取余法、随机法),将字段转换成定长的 Hash 值,与这条的行指针一并存入 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 的基本的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道:先定位到章,然后定位到该章下的一个小节,然后找到页。相似的例子还有:查字典,查火车车次,飞机航班等。 用来快速地寻找那些具有特定值的记录。如果没有,一般来说执行查询时遍历整张表。很简单,就是把无序的变成有序的查询1. 把创建了的列的内容进行排序2. 对排序结果生成倒排表3.

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    SAP CRM表CRMD_ORDER_INDEX的更新

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