B-Tree索引支持的查询原则如下所示： 全值匹配：全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配。 匹配最左前缀：前边提到的索引可以用于查找所有姓Allen的人，即只使用索引中的第一列。...匹配列前缀：也可以只匹配某一列的值的开头部分。例如前面提到的索引可用于查找所有以J开头的姓的人。这里也只用到了索引的第一列。...匹配范围值：例如前边提到的索引可用于查找姓在Allen和Barrymore之间的人。这里也只使用了索引的第一列。...精确匹配某一列并范围匹配另外一列：前边提到的索引也可用于查找所有姓为Allen，并且名字是字母K开头(比如Kim,Karl等)的人。...索引的物理结构(不是存储引擎的API)是的可以先扫描a列第一个值对应的b列的范围，然后再跳到a列第二个不不同值扫描对应的b列的范围。下图展示了如果由MySQL来实现这个过程会怎样。 ?
B-Tree索引支持的查询原则如下所示： 全值匹配：全值匹配指的是和索引中的所有列进行匹配， 匹配最左前缀：前边提到的索引可以用于查找所有姓Allen的人，即只使用索引中的第一列。...匹配列前缀：也可以只匹配某一列的值的开头部分。例如前面提到的索引可用于查找所有以J开头的姓的人。这里也只用到了索引的第一列。...匹配范围值：例如前边提到的索引可用于查找姓在Allen和Barrymore之间的人。这里也只使用了索引的第一列。...精确匹配某一列并范围匹配另外一列：前边提到的索引也可用于查找所有姓为Allen，并且名字是字母K开头(比如Kim,Karl等)的人。...索引的物理结构(不是存储引擎的API)是的可以先扫描a列第一个值对应的b列的范围，然后再跳到a列第二个不不同值扫描对应的b列的范围。图6展示了如果由MySQL来实现这个过程会怎样。 ?
如下图，绘制了一个节点和其对应的叶子节点，其实在跟节点和叶子节点之间可能有很多节点页，树的深度和表的大小直接相关。B-Tree 对索引列是顺序组织存储的，所以很适合查找范围数据。...【2】匹配最左前缀：前面提到的索引可用于查找所有姓为 Allen 的人，即只使用索引的第一列。 【3】匹配列前缀：也可以只匹配某一列的值的开头部分。...【4】匹配范围值：例如前面提到的索引可用于查找姓在 Allen 和 Barrymore 之间的人。这里也只使用了索引的第一列。...【5】精准匹配某一列并范围匹配另外一列：前面提到的索引也可用于查找姓为 Allen，并且名字是字母 K 开头的人。即第一列 last_name 全匹配，第二列 first_name 范围匹配。...如果多个列的哈希值相同，索引会以链表的方式存放多个记录指针到同一个哈希条目中。
2.3 缺点 增加索引也有许多不利的方面，主要表现在如下几个方面： （1）创建索引和维护索引要 耗费时间 ，并 且随着数据量的增加，所耗费的时间也会增加。...InnoDB中索引的推演 3.1 索引之前的查找 先来看一个精确匹配的例子： SELECT [列名列表] FROM 表名 WHERE 列名 = xxx; 1. 在一个页中的查找 2....在很多页中查找 在没有索引的情况下，不论是根据主键列或者其他列的值进行查找，由于我们并不能快速的定位到记录 所在的页，所以只能 从第一个页 沿着 双向链表 一直往下找，在每一个页中根据我们上面的查找方式去查...一个简单的索引设计方案 我们在根据某个搜索条件查找一些记录时为什么要遍历所有的数据页呢？因为各个页中的记录并没有规 律，我们并不知道我们的搜索条件匹配哪些页中的记录，所以不得不依次遍历所有的数据页。...③ 迭代3次：目录项记录页的目录页 如图，我们生成了一个存储更高级目录项的 页33 ，这个页中的两条记录分别代表页30和页32，如果用 户记录的主键值在 [1, 320) 之间，则到页30中查找更详细的目录项记录
对于非聚集索引，每个行中包含一个条目的叶级别（除了已过滤的索引）;每个条目由索引键列，可选的包含列和书签组成，这是聚集索引键列或RID（行ID）值。...尤其是，叶级将比我们的空间限制图中显示的要多得多。 实际索引的条目在页面上不排序。这是页面的条目偏移指针，提供顺序访问条目。 （有关偏移指针的更多信息，请参阅第4级 - 页面和范围。）...在粉色页面的排序条目列表中，有一个表示“对于”费尔南德斯，塞尔达“和”奥尔森，卡尔“之间的名字见蓝色页面5：431。...每当SQL Server需要访问与索引键值相匹配的索引条目时，它都会从根页面开始，并在索引中的每个级别处理一个页面，直到到达包含该索引键的条目的叶级页面。...请记住，包含的列仅适用于非聚簇索引，它们只出现在叶级别条目中;它们从较高级别的条目中被省略，这就是为什么它们不添加到非叶级别的大小。
可以把没有索引的表理解为Java中的List，在没有索引的情况下，我们要查找指定的数据，只能遍历这个list，但是随着数据量的逐渐增大，遍历list产生的开销也随之增大。...B-Tree索引适用于全键值、键值范围或键前缀查找。其中键前缀查找只适用于最左前缀查找 全值匹配 全值匹配指的是查找列和索引中的所有列进行等值匹配。...最左前缀匹配 按照索引的定义顺序仅匹配最左侧的一列，即只使用索引的第一列。 列前缀匹配 仅匹配某一列值的开头部分。...所以，如果order by子句满足前面列出的几种查询类型，则这个索引也可以满足对应的排序需求（ps：因为索引树中的索引记录本身就是就是有序的） B-Tree索引的限制 如果不上按照索引的最左列开始查找，...值得一提的是，Memory引擎是支持非唯一哈希索引的，如果多个列的哈希值相同，索引会以链表的方式存放多个记录指针到同一个哈希条目中。
B+树的结构决定了这种索引对以下类型的查询有效： 全值匹配 和索引中所有的列进行匹配，例如查找姓名为Cuba Allen，生日为1960-01-01的人。...匹配最左前缀 查找姓为Allen的人，即只用索引的第一列。 匹配列前缀 匹配某一列的值的开头部分，例如查找所有以J开头的姓的人。 匹配范围值 查找姓在Allen和Barrymore之间的人。...精确匹配某一列并范围匹配另外一列 查找姓为Allen，名字是字母K开头的人。即第一列last_name全匹配，第二列first_name范围匹配。...上述索引无法用于查找last_name为Smith并且某个特定生日的人。如果不指定first_name，则mysql只能使用索引的第一列。...如果多个列的哈希值相同，索引会以链表的方式存放多个指针记录到同一个哈希条目中。 因为索引自身只存储对应的哈希值，所以索引的结构十分紧凑，哈希索引查找的速度非常快。
图 10-16 【完全外部】连接的结果 在这个例子中，注意不仅有表之间匹配的记录，还有通过【左外部】连接暴露的所有不匹配的结果（第 9 行和第 10 行），以及【右外部】连接不匹配的结果（第 5 行和第...如果只查找不匹配的项，可以右击包含合并结果的列，然后选择【删除其他列】，再进行展开操作。 10.2.7 完全反连接 “完全反” 连接如图 10-23 所示。...结果与【内部】连接结果完全相反，因为完全反连接显示两个表之间不匹配的所有项，如图 10-24 所示。...请记住，这不是一个 “模糊” 匹配（在后面会讨论这个问题），而是要查找并返回等于或介于两个数据点之间的值。Excel 用户知道此处是 VLOOKUP 近似匹配的场景，如图 10-31 所示。...从末尾带有额外 “s” 的条目（表示它们是复数），到小写的 “laptop” 与定价表中正确的大小写 “Laptop” 不匹配，再到 “Screen”，它是 “Monitor” 的替代，几乎没有匹配项。
B+树是B树的一个变种，也是一种平衡多路查找树。与B树不同的是，B+树只有叶子节点存储关键字，而且各个叶子节点之间使用指针连接，形成一个链表。...叶子节点之间的关系 B树的叶子节点之间没有关联，每个叶子节点都存储一份数据信息。而B+树的叶子节点之间通过链表相连，形成一个连续的结构，方便范围查询和顺序遍历。...index：Full Index Scan(Full Index Scan)，用于遍历全部索引搜索索引中的所有条目以匹配查询，性能不稳定，通常不推荐使用。...2.2 最左前缀原则 最左前缀原则是指，在使用联合索引时，索引可以按照从左至右的顺序进行匹配，只有当左边所有的索引列都匹配成功后才会匹配右边的列。...而当查询条件为WHERE age = 20;时，该查询无法利用索引进行优化，因为该索引需要先匹配左边的列name，才能匹配右边的列age。
然后，该函数遍历列表以查找具有相同键的条目（使用键的 equals() 函数）。 在 get() 的情况下，该函数返回与条目关联的值（如果条目存在）。...它重新散列哈希码以防止来自键的错误散列函数将所有数据放在内部数组的同一索引（存储桶）中 它采用重新散列的散列哈希码并使用数组的长度（减 1）对其进行位掩码。此操作确保索引不能大于数组的大小。...：由于您修改了密钥，因此 map 尝试在错误的存储桶中查找条目，但没有找到 案例 2：幸运的是，修改后的密钥生成与旧密钥相同的桶。...此外，对于 Java 开发人员职位来说，这是一个典型的面试问题。 在高容量时，了解它的工作原理并了解密钥散列函数的重要性变得很重要。...此外，对于 Java 开发人员职位来说，这是一个典型的面试问题。 在高容量时，了解它的工作原理并了解密钥散列函数的重要性变得很重要。 希望这篇文章能帮助你深入了解HashMap的实现。
过程如图： 看到这里一定觉得B树就很理想了，但是前辈们会告诉你依然存在可以优化的地方： B树不支持范围查询的快速查找，你想想这么一个情况如果我们想要查找10和35之间的数据，查找到15之后，需要回到根节点重新遍历查找...---- B-Tree索引对哪些类型的查询有效 全值匹配: 查询条件中使用到的列和索引中的所有列匹配 创建了emp表，并创建一个联合索引，下面演示一下全值匹配: 匹配最左前缀: 仅仅使用索引中最左边列进行查找...精确匹配某一列并范围匹配另外一列: 例如: 查询name=dhy并且age在18到20之间的记录，第一列name全匹配，第二列age范围匹配 只访问索引的查询： B-Tree通常支持"只访问索引的查询...例如: 无法使用索引查询name=dhy并且age1=1的记录，如果不指定age，则MySQL只能使用索引的第一列。 如果查询中有某个列的范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查询。...值得一提的是，Memory引擎是支持非唯一哈希索引的，这在数据库世界里面是比较与众不同的。如果多列的哈希值相同，索引会以链表的方式存放多个记录指针到同一个哈希条目中。
如果您尝试在表中查找特定条目，但不确定该条目是什么，则这些条目很有用。...COUNT函数用于查找给定列中的条目数。...COUNT(column) FROM table WHERE column=value; 查找列中的平均值 AVG函数用于查找特定列中保留的值的平均值（在本例中为平均值）。...请注意，AVG函数仅适用于包含数值的列; 当在包含字符串值的列上使用时，它可能会返回错误或0： SELECT AVG(column) FROM table; 查找列中的值的总和 SUM函数用于查找列中保存的所有数值的总和...找到列中的最大值 要按字母顺序查找列中的最大数值或最后一个值，请使用以下MAX函数： SELECT MAX(column) FROM table; 查找列中的最小值 要按字母顺序查找列中的最小数值或第一个值
所在区间(0,4)，找到该区间对应的指针2（第2次内存查找） 根据指针2记录的磁盘地址，找到磁盘块4并读入内存（第3次磁盘I/O操作） 在内存中查找到id=2对应的数据行记录（第3次内存查找） 我们知道...相对于不使用索引的遍历式查找，大大减少了对磁盘的访问，因此查找效率大幅提高。但是，因为索引树要与表中数据保持一致，因此当表发生数据增删改时，索引树也要相应修改，导致写数据比没有索引时开销大一些。...4、查询列不连续时，无法使用联合索引（会用到a列索引，但c排序依赖于b，所以会先通过a列的索引筛选出a=1的记录，再在这些记录中遍历筛选c=3的值，是一种不完全使用索引的情况） SELECT * FROM...table WHERE a=1 AND c=3 再看范围查询： 1、范围查询最左列，可以使用联合索引 SELECT * FROM table WHERE a>1 AND a<5; 2、精确匹配最左列并范围匹配其右一列...（a值确定时，b是有序的，因此可以使用联合索引） SELECT * FROM table WHERE a=1 AND b>3; 3、精确匹配最左列并范围匹配非右一列（a值确定时，c排序依赖b，因此无法使用联合索引
所在区间(0,4)，找到该区间对应的指针2（第2次内存查找） 根据指针2记录的磁盘地址，找到磁盘块4并读入内存（第3次磁盘I/O操作） 在内存中查找到id=2对应的数据行记录（第3次内存查找） 我们知道...相对于不使用索引的遍历式查找，大大减少了对磁盘的访问，因此查找效率大幅提高。但是，因为索引树要与表中数据保持一致，因此当表发生数据增删改时，索引树也要相应修改，导致写数据比没有索引时开销大一些。...4、查询列不连续时，无法使用联合索引（会用到a列索引，但c排序依赖于b，所以会先通过a列的索引筛选出a=1的记录，再在这些记录中遍历筛选c=3的值，是一种不完全使用索引的情况） SELECT * FROM...table WHERE a=1 AND c=3 再看范围查询： 1、范围查询最左列，可以使用联合索引 SELECT * FROM table WHERE a>1 AND a<5 2、精确匹配最左列并范围匹配其右一列...（a值确定时，b是有序的，因此可以使用联合索引） SELECT * FROM table WHERE a=1 AND b>3; 3、精确匹配最左列并范围匹配非右一列（a值确定时，c排序依赖b，因此无法使用联合索引
所以在一个数据页中查找指定主键值的记录的过程分为两步： 通过二分法确定该记录所在的槽，并找到该槽所在分组中主键值最小的那条记录。 通过记录的next_record属性遍历该槽所在的组中的各个记录。...这种情况下只能从最小记录开始依次遍历单链表中的每条记录，然后对比每条记录是不是符合搜索条件。 在很多页中查找 定位到记录所在的页。 从所在的页内中查找相应的记录。...全值匹配 如果我们的搜索条件中的列和索引列一致的话，这种情况就称为全值匹配，比方说下边这个查找语句： SELECT * FROM person_info WHERE name = 'Ashburn' AND...As%'; 匹配范围值 所有记录都是按照索引列的值从小到大的顺序排好序的，所以这极大的方便我们查找索引列的值在某个范围内的记录。...精确匹配某一列并范围匹配另外一列 虽然对多个列都进行范围查找时只能用到最左边那个索引列，但是如果左边的列是精确查找，则右边的列可以进行范围查找，比方说这样： SELECT * FROM person_info
Hash索引 概念 基于哈希表实现，只有匹配所有列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有索引列计算一个哈希码，哈希码是一个较小的值，不同键值的行计算出的哈希码也不一样。...哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时保存指向每个数据行的指针。 ? 如果多个列的哈希值相同，索引会以链表的方式存放多个记录指针到同一个哈希条目中去。...）会影响查询速度，此时需遍历索引中的行指针，逐行进行比较。...如果哈希冲突很多，一些索引维护操作的代价会很高。 ? 如果从表中删除一行，需要遍历链表中的每一行，找到并删除对应行的引用，冲突越多，代价越大。...url_crc列的索引来完成查找，即使用多个相同的索引值，查找仍然很快。
介绍 全文搜索（FTS）是搜索引擎用于在数据库中查找结果的技术。您可以使用它来为商店、搜索引擎、报纸等网站上的搜索结果提供支持。 更具体地说，FTS检索与搜索条件不完全匹配的文档。...这为应用程序提供了猜测用户意味着什么并更快地返回更相关结果的优势。 从技术上讲，像MySQL这样的数据库管理系统（DBMS）通常允许使用LIKE子句进行部分文本查找。...FTS索引哪组列;它必须与您用于创建索引的列列表匹配。...一种是通过结果的相关性分数进行过滤，另一种是使用IN BOOLEAN从结果中排除特定单词并指定搜索项之间的最大距离。 使用相关性分数 结果的相关性得分量化了搜索项的匹配程度，其中0表示根本不相关。...以下命令返回结果，其中出现“travel”和“miles”字样，它们之间的字数不超过2个。
当查询使用到辅助索引时，InnoDB会先遍历辅助索引并通过叶节点指针获得对应主键，然后再通过聚集索引找到对应的行记录。...在哈希索引表中查找2323，第一个指针指向记录 'Arjen Lentz'，但是 'Arjen' 不匹配 索引值 'Peter' .顺着链表往下找到第二个指针，指向记录 'Peter Zaitsev '...哈希索引特性 由于哈希索引只存储对应的哈希值，结构十分紧凑，因此查找的速度非常快。 哈希索引不支持部分索引列匹配查找。比如我们在列（A，B）上建立哈希索引，查询只有数据列A时无法使用这个哈希索引。...当出现哈希冲突时，存储引擎必须遍历链表中所有的行指针，和索引值逐个进行比较，直到找到匹配的行。 如果哈希冲突很多，维护索引的代价也会很高。...如果在某个选择性很低（哈希冲突很多）的列上建立哈希索引，当从表中删除一行数据时，存储引擎需要遍历对应哈希值的链表中的每一行，找到并删除对应行的引用。冲突越多，代价越大。
，查找 job = 'Programmer' 的条目； 再进入sex为'女'的入口，这时候使用到了 ('女', ename, job) 这条复合索引，查找 job = 'Programmer' 的条目；...嵌套循环）： 内部连接过程： a) 取出 row source 1 的 row 1（第一行数据），遍历 row source 2 的所有行并检查是否有匹配的，取出匹配的行放入结果集中 b) 取出 row...source 1 的 row 2（第二行数据），遍历 row source 2 的所有行并检查是否有匹配的，取出匹配的行放入结果集中 c) …… 若 row source 1 （即驱动表）中返回了 N...Ⅱ：读取匹配表数据并对每行的连接操作关联列使用同上的Hash函数，定位Bitmap上Build Table里使用Hash函数后具有相同值数据所在的Bucket。...单表索引数量不超过5个（数据库定义DDL创建索引过多，维护成本变高，会导致数据库操作DML变慢） 索引失效场景 复合索引不符合最左匹配 对索引列进行运算或者函数操作 查询字段和数据库字段类型不匹配，或者作了类型转换
-i：忽略大小写 -v：反转匹配，只显示不匹配的行 -c：计数匹配的行数 -n：显示匹配的行号 -r：递归搜索目录中的所有文件 -E：使用扩展正则表达式 常用示例： 查找文件中包含"error"的行（不区分大小写...：当前记录的第一列，第二列，等等 常用示例： 打印文件第一列和第三列的内容： awk '{print $1, $3}' filename.txt 将逗号作为字段分隔符，打印每一行的第二列： awk -...自动处理并格式化新的日志条目 #!...提取特定时间段的日志条目 #!...备份并替换配置文件中的指定内容 #!
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