|D索引树查到|D=500对应的R4 在k索引树取下一个值k=6，不满足条件，循环结束 在这个过程中，回到主键索引树搜索的过程，我们称为回表。...可以看到，这个查询过程读了k索引树的3条记录（步骤1、3和5），回表了两次（步骤2和4）。 如何进行索引优化，避免回表？ 什么是覆盖索引？...如何使用覆盖索引 创建联合索引，可以使用上覆盖索引。...image 可以看到Extra中Using index表明我们成功使用了覆盖索引。 索引原则 最左前缀原则 B+树这种索引结构， 可以利用索引的“最左前缀”， 来定位记录。...在建立联合索引的时候， 如何安排索引内的字段顺序。 索引复用能力 这里我们的评估标准是， 索引的复用能力。
本文主要是阐述MySQL索引机制，主要是说明存储引擎Innodb 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础。...第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。 第三部分讨论MySQL中高性能使用索引的策略。...注意：B+树索引能找到的只是被查找数据行所在的页。然后数据库通过把页读入内存，再在内存中进行查找，最后查到数据。...B+树索引在数据库中有一个特点就是其高扇出性，因此在数据库中，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...二、 聚集索引、非聚集索引 聚集索引与非聚集索引的区别是：页节点是否存放一整行记录 2.1 聚集索引 InnoDB存储引擎表是索引组织表，即表中数据按照主键顺序存放。
摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。...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原理介绍为什么目前B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。...索引数据结构设相关的计算机原理 上文说过，二叉树、红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree...数据库索引所采用的数据结构B-/+Tree及其性能分析 到这里终于可以分析为何数据库索引采用B-/+Tree存储结构了。...数据库系统的设计者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I/O就可以完全载入。
以前对数据库的理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），看了一下数据库索引的一些基础的东西，希望通过这篇博文，整理一下自己的思路。...我想这个用过数据库的人都应该知道了，索引类似于书的目录，主要用于提高查询效率，也就是按条件查询的时候，先查询索引，再通过索引找到相关的数据，索引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...如果被索引的字段的每个值都有一个索引与其对应，那么这种索引叫做稠密索引，否则叫做稀疏索引。 顺序索引分为两类，单级索引（不怎么用）和多级索引（通常是B+树，大量使用）。...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，数据库开发商会设置子节点数的一个最大值，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,那么使用两个单独索引不如建立一个复合索引，因为两个单独索引通常数据库只能使用其中一个，而使用复合索引因为索引本身就对应到两个字段上的，效率会有很大提高。
Mysql的存储引擎和索引mysql内部索引是由不同的引擎实现的，主要说⼀下InnoDB和MyISAM这两种引擎中的索引，这两种引擎中的索引都是使⽤b+树的结构来存储的。...InnoDB中的索引 Innodb中有2种索引：主键索引（聚集索引）、辅助索引（⾮聚集索引）。...辅助索引：每个表可以有多个，b+树结构，叶⼦节点保存了索引字段的值以及主键的值，其他节点只存储索引指端的值。...MyISAM引擎中的索引 B+树结构，MyISM使⽤的是⾮聚簇索引，⾮聚簇索引的两棵B+树看上去没什么不同，节点的结构完全⼀致只是存储的内容不同⽽已，主键索引B+树的节点存储了主键，辅助键索引B+树存储了辅助键...其中Id作为主索引，Name作为辅助索引，图中清晰的显⽰了聚簇索引和⾮聚簇索引的差异。
步骤取出所有数据耗费的io次数太多，步骤2耗费的内存空间太⼤，还有新增数据的时候，为了保证数组有序，插⼊数据会涉及到数组内部数据的移动，也是⽐较耗时的，显然⽤这...
一、什么是索引： 索引就是一种的数据结构，通过缩小一张表中需要查询的数据来加快搜索的速度。如果没有索引，数据库不得不进行全表扫描。好比书的目录，让你更快的找到内容。...（2）如果索引的数据结构是B+树，在使用分组和排序时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。 （3）通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。...--创建表的时候创建，当把某个列设为主键的时候,数据库会自动的创建一个以主键作为名称的主键索引。...换句话说，索引的数据结构要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。 下面先介绍内存和磁盘存取原理，然后再结合这些原理分析B+Tree作为索引的效率。...先从B树分析，B树检索一次最多需要访问h个节点，同时，数据库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，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理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
：Page的头部保存了两个指针，分别指向前⼀个Page和后⼀个Page，根据这两个指针我们很容易想象出Page链接起来就是⼀个双向链表的结构，如下图： 再看看Page的主体内容，我们主要关注⾏数据和索引的存储...为了加快页内部记录的查询，对页内记录上加了个有序的稀疏索引，叫页⽬录 （page directory）整体上来说mysql中的索引⽤到了b+树，链表，⼆分法查找，做到了快速定位⽬标数据，快速范围查找。
平衡⼆叉树是⼀种特殊的⼆叉树，所以他也满⾜前⾯说到的⼆叉查找树的两个特性，同时还有⼀个特性：
索引的本质：通过不断地缩⼩想要获取数据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，有了这种索引机制，我们可以总是⽤同⼀种查找⽅式来锁定数据。...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，数据库动辄...数据检索过程 我们对数据存储⽅式不做任何优化，直接将数据库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...原理是： 先将⼀组⽆序的数据排序（升序或者降序）之后放在数组中，此处⽤升序来举例说明：⽤数组中间位置的数据A和需要查找的数据F对⽐，如果A=F，则结束查找；如果A<F，则将 查找的范围缩⼩⾄数组中A数据右边的部分
Mysql的存储引擎和索引 mysql内部索引是由不同的引擎实现的，主要说⼀下InnoDB和MyISAM这两种引擎中的索引，这两种引擎中的索引都是使⽤b+树的结构来存储的。...InnoDB中的索引 Innodb中有2种索引：主键索引（聚集索引）、辅助索引（⾮聚集索引）。...辅助索引：每个表可以有多个，b+树结构，叶⼦节点保存了索引字段的值以及主键的值，其他节点只存储索引指端的值。...MyISAM引擎中的索引 B+树结构，MyISM使⽤的是⾮聚簇索引，⾮聚簇索引的两棵B+树看上去没什么不同，节点的结构完全⼀致只是存储的内容不同⽽已，主键索引B+树的节点存储了主键，辅助键索引B+树存储了辅助键...其中Id作为主索引，Name作为辅助索引，图中清晰的显⽰了聚簇索引和⾮聚簇索引的差异。 我们看⼀下上图中数据检索过程。
事实上我只是想说明，「数据库」和「数据库索引」这两个东西是在服务器端开发领域应用最为广泛的两个概念，熟练使用数据库和数据库索引是开发人员在行业内生存的必备技能，而整天和技术人员打交道的非技术人员们，由于耳濡目染久了...然而， 会使用索引是一回事， 而深入理解索引原理又能恰到好处使用索引又是另一回事，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数据库表中只有1万条数据，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数据，那么不深入了解索引的原理， 写出来程序就根本跑不动，就好比如果给货车装个轿车的引擎...想要理解索引原理必须清楚一种数据结构「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”。...数据库索引的大致工作原理就是像文中所述， 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 。
索引原理 除了词典，生活中随处可见索引的例子，如火车站的车次表、图书的目录等。...它们的原理都是一样的，通过不断的缩小想要获得数据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数据。...数据库也是一样，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(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？...image.png 考虑到磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，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，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候...索引的数据结构 前面讲了生活中索引的例子，索引的基本原理，数据库的复杂性，又讲了操作系统的相关知识，目的就是让大家了解，任何一种数据结构都不是凭空产生的，一定会有它的背景和使用场景，我们现在总结一下，我们需要这种数据结构能够做些什么
MySQL 数据库专题放送~ 前言 ---- 数据库索引本质上是一种数据结构(存储结构+算法)，目的是为了加快目标数据检索的速度。 目录 ---- 1.索引的本质与原理？ 2.索引的分类？...1.索引的本质与原理 ---- 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数据，1条数据的大小假设(真的只是假设)是1KB,操作系统的每次I/O数据块(页)大小是8KB...我们得引入新的数据结构，B+树正好可以解决上述I/O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数据的存储结构，即在同等限制条件下，快速检索到目标数据，如下是B+树的原理讲解：...注意，我们主要讲解索引的原理，没有必要过于纠结B+树的各种操作，及代码实现 1.1 B+ 树 ?...通过查询索引就能确定最终的数据，不用再利用叶子节点中存储的主键值去查询对应的数据。 覆盖索引的性能是极高的。 索引原理篇讲述完，下一篇讲解索引的优化，以及 explain 工具的使用。
问：随着数据库的增大，既然索引的作用那么重要，有谁能抛开具体的数据库来解释一下索引的工作原理？ 答： 数据在磁盘上是以块的形式存储的。为确保对磁盘操作的原子性，访问数据的时候会一并访问所有数据块。...因为索引保存在MyISAM数据库中，所以如果为同一个表中的很多字段都建立索引，那这个文件可能会很快膨胀到文件系统规定的上限。...索引的原理 首先，来看一个示例数据库表的模式： 字段名 数据类型 在磁盘上的大小 id (Primary key) Unsigned INT 4 字节...这个表保存在MyISAM数据库中，而这个数据库默认的数据库块大小为 B = 1024字节。...查询优化器的原理： 查询优化中最核心的问题就是精确估算不同查询计划的成本。
文章目录 1、索引的本质 2、索引的分类 2.1、Hash 索引 2.2、二叉树 2.4、B树（二三树） 2.5、B+树 3、主键目录 4、索引页 5、索引页的分层 6、非主键索引 7.回表 1、索引的本质...索引的本质是一种排好序的数据结构。...2、索引的分类 在数据库中，索引是分很多种类的（千万不要狭隘的认为索引只有 B+ 树，那是因为我们平时使用的基本都是 MySQL）。而不同的种类很显然是为了应付不同的场合，那索引到底有那些种类呢？...2.1、Hash 索引 Hash 索引是比较常见的一种索引，他的单条记录查询的效率很高，时间复杂度为1。...但是，Hash索引并不是最常用的数据库索引类型，尤其是我们常用的Mysql Innodb引擎就是不支持hash索引的。主要有以下原因： Hash索引适合精确查找，但是范围查找不适合
MySQL 索引原理 现在互联网应用中对数据库的使用多数都是读较多，比例可以达到 10:1。...并且数据库在做查询时 IO 消耗较大， 所以如果能把一次查询的 IO 次数控制在常量级那对数据库的性能提升将是非常明显的，因此基于 B+ Tree 的索引结构出现了。...这也就是为什么索引字段要尽可能小的原因。 索引使用的一些原则。
前缀索引和索引选择性 ? 索引的选择性：不重复的索引值（也称为基数）和数据表的记录总数（#T）的比值，范围从1/T到1之间。...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。唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。...发现前缀为3的时候，选择性最接近完整列，所以说以列的前三个字符来做索引是最合适的。索引体积小且查询速度快。...如何创建前缀索引 alter table city_demo add key (city(3)); 前缀索引是一种能使索引更小、更快的有效办法，但另一方面也有缺点：mysql无法使用前缀索引做order...应用场景 存储网站会话时，需要在一个很长的十六进制字符串上创建索引。此时如果采用长度为8的前缀索引通常能显著地提升性能，且对上层应用完全透明。 后缀索引 字符串反转后做前缀索引
一、MySQL 存储与磁盘 1、MySQL 存储的本质 按照特定的数据结构来组织、存储和管理数据的仓库叫做数据库，MySQL是一种关系型数据库。...数据库最重要的功能就是存储数据，而数据存储是需要依赖具体的介质的，它就是磁盘。...其实大多数情况下并不会，因为计算机中存在局部性原理，即该数据被用到那么与它相邻的数据也大概率会被用到。...---- 二、索引原理 1、引出索引 为了引出索引，我们建立一个 user表，并在表中插入一些无序的数据： create table if not exists user ( id int primary...我们可以参考现实生活中书的目录： 可以看到，对于数据库原理这本书，如果我们要找 “范式” 这一小节，一共有两种做法： 从头逐页的向后翻，直到找到目标内容。
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