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一文带你熟悉MySQL索引

缓存效率:索引提高了数据访问局部性,使得相关数据更有可能被同时缓存到内存中。当多个查询访问相同数据时,这些数据可以被缓存,从而避免了重复磁盘I/O操作。...这种设计使得每个节点能够容纳更多键值,从而降低了树高度。在16KB页大小下,B+树可以存储更多索引,使得树更矮更胖,减少了查找数据时磁盘I/O次数,提高了查询效率。...联合索引条件顺序问题: 如果查询条件中使用不是联合索引中第一个,MySQL可能不会使用索引,因为索引使用依赖于查询条件与索引顺序匹配。...例如,如果查询经常只访问UserName和Email两,可以在这两列上创建一个覆盖索引。组合索引:组合索引由多个值组成,用于优化组合查询。...适用于经常需要根据多个进行查询场景,其效率通常高于单独为每个创建索引。

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mysql小结(1) MYSQL索引特性小结

向上取整棵子树  支持范围查询,前缀匹配查询,等值查询,可以避免排序,例如:order by index相关,排序会非常快,因为该本身就是  有序存储查找时间复杂度 log m N(m为底,N...(一条记录物理存储只有一份)非聚簇索引中叶子节点记录中需要保存主键,如需访问记录中其他部分还需要,通过主键回表查询。即两次索引查找?有人疑问非聚簇索引中为什么不保存记录物理地址呢?...使用哪个索引由相应索引选择率决定,最终判定标准是:扫描最少行.使用索引过滤尽可能行。然后使用where中其他条件对 索引过滤后结果集 一行行地判断 完成where条件过滤。...当查询结果比较大时,可以考虑这样设计 5.limit 分页查询 .limit 使用时必须排序否则可能出现不同页返回重复数据风险。...这种隔离级别 也支持所谓不可重复读(Nonrepeatable Read),因为同一事务其他实例在该实例处理其间可能会有新commit,所以同一select可能返回不同结果。

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索引数据结构

4 查询结果中 包含了非索引,索引查找顺序为下图所示: 第一步: 要先走一遍上述流程,根据 where 条件定位到 c2 索引数据,此时有两条记录满足条件 第二步: 然后根据主键(黄色方块值 c1...这时候根据插入记录键值(聚簇索引的话根据主键值,二级索引的话根据索引值、主键值)大小就会被分配到 页 a或者 页 b中,而根节点就升级为存储目录页。...主键+地址即可,但是非主键(二级索引)是不唯一,很可能重复,如果为非主键创建索引,大致如下图所示: 这里康师傅应该是漏掉了二级索引数据重复举例图,所以应该再加一个主键值,最终组成节点机构为:...但是也有一种特殊情况,就是 索引重复值有很多,效率就会很低下,这是因为遇到 Hash 冲突时,需要遍历桶中行指针来进行比较,找到要查询关键字,非常耗时,所以 Hash 索引一般不会用在重复值很多列上...实际上每个数据页可能存不满,因此在数据库中,B+Tree 高度一般在 2~4层左右。

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《高性能 MySQL》读书笔记

14、一个诀窍,一个符合查询条件索引中,有时候条件里没有包含存在索引,这时候使用IN来满足最左前缀。...比如索引中有sex,但是用户查询时没有选择sex,则使用IN(‘M’,’F’)来满足使用索引条件。...某一些条件比如age,一般是范围查询,而根据最左前缀碰到范围查询后会终止,所以这类一般放在索引最后面。...3、关联查询拆成简单查询然后在应用层聚合数据,可以让缓存效率更高,单个查询可以减少锁竞争,本身查询效率也更高,在数据库中做关联查询可能导致需要重复地访问一部分数据。...8、在很多数据库中IN等同OR,但是在mysql中,会把IN中数据先进行排序,然后通过二分查找方式来确定列表中值是否满足条件,这是一个O(log n)操作。

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面试大厂 看这篇MySQL面试题就够了

索引是对数据库表中一值进行排序一种结构,使用索引可快速访问数据库表中特定信息。...B+树底层实现是多路平衡查找树,对于每一次查询都是从根节点出发,查找到叶子节点方可以获得所查键值,然后根据查询判断是否需要回表查询数据。...当某个键值存在大量重复时候,发生hash碰撞,此时效率可能极差。而B+树查询效率比较稳定,对于所有的查询都是从根节点到叶子节点,且树高度较低。...我们只需要把几个目录在物理存储器上连续存储(比如:数组),就可以实现根据主键值快速查找某条记录功能了。...比如:查找主键值为 20 记录,具体查找过程分两步: 先从目录根据二分法快速确定出主键值为20记录在目录3中(因为 12 ≤ 20 < 209 ),对应页9。

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mysql慢查询日志

=mysqlpassword --host=localhost /var/lib/mysql/izwz9hiye4lft7f85poremz-slow.log // 从慢查找数据库表中重复索引 pt-duplicate-key-checker...not null,唯一索引和主键是时,只有所有的都用作比较时才会出现eq_ref ref: 不像eq_ref那样要求连接顺序,也没有主键和唯一索引要求,只要使用相等条件检索时就可能出现,常见与辅助索引等值查找或者主键...、唯一索引中,使用第一个之外列作为等值查找也会出现,总之,返回数据*不唯一等值*查找可能出现 fulltext: 全文索引检索,全文索引优先级很高,若全文索引和普通索引同时存在时,mysql不管代价...中in形式子查询,子查询返回不重复唯一值 index_subquery: 用于in形式子查询使用到了辅助索引或者in常数列表,子查询可能返回重复值,可能使用索引将子查询去重 range: 索引范围扫描...,常见于where字句含有in()类型查询,如果内表数据量比较大,就可能出现这个 loosescan(m..n): 5.6.x之后引入优化子查询新特性之一,在in()类型查询中,子查询返回可能重复记录时

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MySQL还能这样玩---第三篇之索引也可以如此easy

高性能索引策略 独立 前缀索引和索引选择性 后缀索引 索引 选择合适索引顺序 在Innodb中按主键顺序插入行 覆盖索引 延迟关联 使用索引扫描来做排序 更多示例 压缩前缀索引 冗余和重复索引...为了最大化利用一次IO空间,一个简单想法是在每个节点存储多个元素,在每个节点尽可能存储数据。...查找到值等于28索引根据磁盘地址从数据文件中获取行记录缓存到结果集中。(1次磁盘IO) 我们查询语句时范围查找,需要向后遍历底层叶子链表,直至到达最后一个不满足筛选条件。...值得一提是,Memory引擎是支持非唯一哈希索引,这在数据库世界里面是比较与众不同。如果哈希值相同,索引会以链表方式存放多个记录指针到同一个哈希条目中。...,以便优化器能使用尽可能索引

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MySQL 三万字精华总结 + 面试100 问,吊打面试官绰绰有余

主索引是指主键索引,键值不可能重复;辅助索引则是普通索引,键值可能重复。 通过索引查找数据流程:先从索引文件中查找到索引节点,从中拿到数据文件指针,再到数据文件中通过文件指针定位了具体数据。...哈希索引不支持联合索引最左匹配规则,如果有大量重复键值得情况下,哈希索引效率会很低,因为存在哈希碰撞问题。...在不损失精确性情况下,长度越短越好 key_len显示值为索引字段最大可能长度,并非实际使用长度,即key_len是根据表定义计算而得,不是通过表内检索出 ref(显示索引哪一被使用了,如果可能的话...哪些或常量被用于查找索引列上值) rows(根据表统计信息及索引选用情况,大致估算找到所需记录所需要读取行数) Extra(包含不适合在其他中显示但十分重要额外信息) using filesort...分区,区别在于KEY分区只支持计算一,且MySQL服务器提供其自身哈希函数。

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MySQL 三万字精华总结 + 面试100 问,吊打面试官绰绰有余(收藏系列)

主索引是指主键索引,键值不可能重复;辅助索引则是普通索引,键值可能重复。 通过索引查找数据流程:先从索引文件中查找到索引节点,从中拿到数据文件指针,再到数据文件中通过文件指针定位了具体数据。...哈希索引不支持联合索引最左匹配规则,如果有大量重复键值得情况下,哈希索引效率会很低,因为存在哈希碰撞问题。...在不损失精确性情况下,长度越短越好 key_len显示值为索引字段最大可能长度,并非实际使用长度,即key_len是根据表定义计算而得,不是通过表内检索出 ref(显示索引哪一被使用了,如果可能的话...哪些或常量被用于查找索引列上值) rows(根据表统计信息及索引选用情况,大致估算找到所需记录所需要读取行数) Extra(包含不适合在其他中显示但十分重要额外信息) using filesort...分区,区别在于KEY分区只支持计算一,且MySQL服务器提供其自身哈希函数。

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MySQL 三万字精华总结 + 面试100 问,吊打面试官绰绰有余(收藏系列)

主索引是指主键索引,键值不可能重复;辅助索引则是普通索引,键值可能重复。 通过索引查找数据流程:先从索引文件中查找到索引节点,从中拿到数据文件指针,再到数据文件中通过文件指针定位了具体数据。...哈希索引不支持联合索引最左匹配规则,如果有大量重复键值得情况下,哈希索引效率会很低,因为存在哈希碰撞问题。...在不损失精确性情况下,长度越短越好 key_len显示值为索引字段最大可能长度,并非实际使用长度,即key_len是根据表定义计算而得,不是通过表内检索出 ref(显示索引哪一被使用了,如果可能的话...哪些或常量被用于查找索引列上值) rows(根据表统计信息及索引选用情况,大致估算找到所需记录所需要读取行数) Extra(包含不适合在其他中显示但十分重要额外信息) using filesort...分区,区别在于KEY分区只支持计算一,且MySQL服务器提供其自身哈希函数。

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MySQL8学习大纲总结

降低了数据库内部资源竞争,提高数据并发能力。 配置 重做日志缓冲池 配置缓冲区大小:innodb_log_buffer_size Master线程每一秒将缓冲区日志写入到重做日志文件。...作用:先将重做日志写入到重做日志缓冲区,在根据一定频率(一般是1s)将缓冲区日志写入到缓冲日志文件中。 触发机制 配置 额外内存池 内存管理 定义:缓冲池按照LRU算法,对缓存池中页进行排序。...因此创建索引不是越多查询效率就越高,也不是越少越好。我们需要把我好其中度。 数据量大,查询频繁。 针对条件查询时,创建索引。 尽可能使用联合索引,而不是创建多个单列索引。...针对where查询条件字段,创建索引。 查询频率高字段,创建索引。 尽可能使用唯一索引,因为唯一索引key是唯一查询效率更快。 索引名称尽可能短,因为索引名称也要占磁盘空间。...没有任何限制,就是单纯一个索引,就是为了某一快速检索。 定义:索引值不能重复,但是可以为NULL。

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MySQL 三万字精华总结 + 面试100 问,吊打面试官绰绰有余(收藏系列)

主索引是指主键索引,键值不可能重复;辅助索引则是普通索引,键值可能重复。 通过索引查找数据流程:先从索引文件中查找到索引节点,从中拿到数据文件指针,再到数据文件中通过文件指针定位了具体数据。...哈希索引不支持联合索引最左匹配规则,如果有大量重复键值得情况下,哈希索引效率会很低,因为存在哈希碰撞问题。...在不损失精确性情况下,长度越短越好 key_len显示值为索引字段最大可能长度,并非实际使用长度,即key_len是根据表定义计算而得,不是通过表内检索出 ref(显示索引哪一被使用了,如果可能的话...哪些或常量被用于查找索引列上值) rows(根据表统计信息及索引选用情况,大致估算找到所需记录所需要读取行数) Extra(包含不适合在其他中显示但十分重要额外信息) using filesort...分区,区别在于KEY分区只支持计算一,且MySQL服务器提供其自身哈希函数。

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【剑指 Java】第 2 弹:剑指大厂,这份数据库面试总结请收好

不可重复读(Non-repeatable Read) 一个事务中两次查询数据不一致,有可能是因为两次查询过程中插入了一个更新原有数据事务。...索引原理也很简单,即 将无序数据变为有序查询根据索引查询数据步骤如下: 将创建了索引内容进行排序 对排序结果生成倒排表 在倒排内容上拼上数据地址链 在查询时,先拿到倒排表内容,然后取出数据地址链...底层实现是 多路平衡查找树,每次查询都要从根节点出发,查找到叶子节点方可获得所查询键值,然后根据查询判断是否需要回表查询数据。...,进行查找时,调用一次 Hash 函数就能获取到响应键值,然后进行回表查询获取数据库数据; B+ 树索引 B+ 树底层实现是多路平衡查找树,对每次查询均从根节点出发,查找到叶子节点就获得所要查询键值...,效率极低; 读/写分离 最经典数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读; 垂直分区 即根据数据库中数据表相关性进行拆分,简单来讲就是指数据表拆分,将一张较多表分为多张表。

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《干货系列》SQL语句-知无不言言无不尽

BitMap索引主要适用于字段值固定以及值区分度非常低情况,比如性别、状态等,散索引根据对应键hash值来找到最终索引,单值查询时会比较快;最常用B树索引,在数据库中维护一个排序树结构(...其实索引并不是建越多越好,因为数据库其实是对索引维护了一个额外数据结构来加快查找,如果建索引太多肯定是有代价,一方面增加数据库存储空间,另一方面如果插入和修改数据比较频繁时,会花费较多时间来重建索引...,操作包括函数、计算表达式等,查询时要尽可能将操作移至等号右边。...能用UNION ALL 就不要使用UNION UNION在进行表链接后会筛选掉重复记录,所以在表链接后会对所产生结果集进行排序运算,删除重复记录再返回结果,所以有些不会产生重复数据情况下,尽量使用...即使索引有这样情况下,只要这些中有一含有null,该就会从索引中排除。也就是说如果某存在空值,即使对该建索引也不会提高性能。

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备战春招,这份数据库面试总结请收好

不可重复读(Non-repeatable Read) 一个事务中两次查询数据不一致,有可能是因为两次查询过程中插入了一个更新原有数据事务。...索引原理也很简单,即 将无序数据变为有序查询根据索引查询数据步骤如下: 将创建了索引内容进行排序 对排序结果生成倒排表 在倒排内容上拼上数据地址链 在查询时,先拿到倒排表内容,然后取出数据地址链...底层实现是 多路平衡查找树,每次查询都要从根节点出发,查找到叶子节点方可获得所查询键值,然后根据查询判断是否需要回表查询数据。...,进行查找时,调用一次 Hash 函数就能获取到响应键值,然后进行回表查询获取数据库数据; B+ 树索引 B+ 树底层实现是多路平衡查找树,对每次查询均从根节点出发,查找到叶子节点就获得所要查询键值...,效率极低; 读/写分离 最经典数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读; 垂直分区 即根据数据库中数据表相关性进行拆分,简单来讲就是指数据表拆分,将一张较多表分为多张表。

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2021春招 | 一口气搞懂MySQL索引所有知识点

前言 国庆期间看了数据库很多资料和书籍,这点我在总结数据库文章里面也提过了,然后我发现我对索引介绍不全,所以整理了一下自己笔记,决定来个索引完整版,老规矩可能还是没我正常文章风格那么跳,但是干货一定也能让你有所收获...索引类型 主键索引 索引值必须是唯一,不允许有空值。 普通索引 MySQL中基本索引类型,没有什么限制,允许在定义索引中插入重复值和空值。...Hash表在等值查询时效率很高,时间复杂度为O(1);但是不支持范围快速查找,范围查找时还是只能通过扫描全表方式。 显然这种并不适合作为经常需要查找和范围查找数据库索引使用。...为了最大化利用一次IO空间,一个简单想法是在每个节点存储多个元素,在每个节点尽可能存储数据。...查找到值等于28索引根据磁盘地址从数据文件中获取行记录缓存到结果集中。(1次磁盘IO) 我们查询语句时范围查找,需要向后遍历底层叶子链表,直至到达最后一个不满足筛选条件。

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关于MySQL索引选择,先看看这十条建议

根据查询频率选择索引如果某个字段在查询中经常被用作过滤条件,那么在这个字段上创建索引可能会提高查询性能。例如,如果你经常根据员工姓氏查询,那么在姓氏字段上创建索引可能是有益。...根据数据唯一性选择索引如果表中某个字段包含唯一值(例如,员工ID或社会保障号),那么在这个字段上创建索引可能会提高查询性能。唯一索引不仅可以提高查询性能,还可以防止插入重复数据。...如果你应用经常需要根据员工姓名来查找员工,那么在employee_name上创建索引可能仍然是有益。你应该根据应用实际需求来选择索引。5....然而,这种方法缺点是,如果你需要根据地址后半部分来查找员工,那么这个索引可能就不太有用了。你应该根据应用实际需求来选择索引。6....索引(联合索引)如果经常需要通过多个来进行查询,那么可以考虑创建索引。但是要注意,索引并不等于多个单列索引。

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浅谈数据库Join实现原理

hash算法中为了解决冲突,hash bucket可能会链接到其它hash bucket,probe动作会搜索整个冲突链上hash bucket,以查找匹配记录。...HASH:()谓词以及一个用于创建哈希值列表出现在Argument内。然后,该谓词为每个探测行(如果适用)使用相同哈希函数计算哈希值并在哈希表内查找匹配。...如果多个联接使用相同联接,这些操作将分组为一个哈希组。 (2)对于非重复或聚合运算符,使用输入生成哈希表(删除重复并计算聚合表达式)。生成哈希表时,扫描该表并输出所有。...(3)对于 union 运算符,使用第一个输入生成哈希表(删除重复)。使用第二个输入(它必须没有重复)探测哈希表,返回所有没有匹配行,然后扫描该哈希表并返回所有。...,是数据库服务器内存和CPU头号杀手之一,尤其是涉及到分区(数据量太大导致内存不够情况,或者并发访问很高导致当前处理线程无法获得足够内存,那么数据量不是特大情况下也可能需要进行分区),为了尽快完成所有的分区步骤

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MySQL学习——优化

B-Tree能够加快访问速度,因为按条件查询数据时,如果满足索引查询条件,存储引擎不需要进行全表扫描,而是从索引根节点开始进行搜索。根节点中存放了指向子节点指针,存储引擎根据这些指针向下层查找。...(5)索引树中节点,所以除了按值查找以外,索引还可以用于查询order by操作(按顺序查找)。 (6)索引存储了实际值。...B-Tree索引进行排序依据是根据创建索引是顺序。这里先根据last_name进行排序,相同的话,再依次根据first_name、dob进行排序。...下面具体讲下这几种常见类型: (1)all:这便是所谓“全表扫描”,如果是展示一个数据表中全部数据,倒是觉得也没什么,如果是在一个查找数据sql中出现了all类型,那通常意味着你sql语句处于一种最原生状态...(4)ref:出现该连接类型条件是: 查找条件使用了索引而且不为主键和unique。其实,意思就是虽然使用了索引,但该索引值并不唯一,有重复

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MySQL相关问题整理

为了解决上述问题,数据库通过锁机制解决并发访问问题。 根据锁定对象不同:分为行级锁和表级锁; 根据并发事务锁定关系上看:分为共享锁定和独占锁定,共享锁定会防止独占锁定但允许其他共享锁定。...而B+ 树是一种多路平衡查询树,所以他节点是天然有序(左子节点小于父节点、父节点小于右子节点),所以对于范围查询时候不需要做全表扫描 二叉查找树:解决了排序基本问题,但是由于无法保证平衡,可能退化为链表...四、B+树查找过程 如图所示,如果要查找数据29,那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存,此时发生一次IO,在内存中用二分查找确定29在17和35之间,锁定磁盘块1P2指针,内存时间因为非常短(相比磁盘...字符集使用导致不走索引,有时你会发现用一个SQL 条件值不同可能会有天差别 like语句 类型为字符串类型,查询时没有用单引号引起来 在where查询语句中使用表达式 在where查询语句中对字段进行...,SQL是根据表中数据来进行查询优化,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有字段sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

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