索引是一种特殊的文件,包含着对数据表里所有记录的引用指针。可以对表中的一列或多列创建索引并指定索引的类型,各类索引有各自的数据结构实现。 通过目录,就可以快速的找到某个章节对应的位置。=》索引的效果,就是为了加快查找的速度。
首先需要澄清的一点是,MySQL 跟 B+ 树没有直接的关系,真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB,MySQL 中存储引擎的主要作用是负责数据的存储和提取,除了 InnoDB 之外,MySQL 中也支持 MyISAM 作为表的底层存储引擎。
在牛客上刷到一条比较离谱的帖子,一位牛友说自己收到一个 offer,需要外包到新疆的乌鲁木齐,但是薪资足足有 60k*13,估算下来一年 78 万到手。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 MySQL为何不选择平衡二叉树 既然平衡二叉树解决了普通二叉树的问题,那么mysql为何不选择平衡二叉树作为索引呢? 索引需要存储什么 让我们想一想
面试官:那你可以说一说MySQL中的InnoDB和MyISAM存储引擎的联系与区别嘛?
同学B:因为索引其实就是一种优化查询的数据结构,比如Mysql中的索引是用B+树实现的,而B+树就是一种数据结构,可以优化查询速度,可以利用索引快速查找数据,所以能优化查询。
本篇较长较枯燥,请保持耐心看完。 前面两章介绍了一下倒排索引以及倒排索引字典的两种存储结构,分别是 跳跃表 和 哈希表 ,本篇我们介绍另一种数据结构,他也被大量使用在信息检索领域,我在 github 上实现的搜索引擎的词典也是用的这个数据结构,它就是B+树。 首先,我们看看什么是树,树是程序设计中一个非常基础的数据结构,记得大学时候的数据结构课,链表,栈,队列,然后就是树了,虽然那时候想必大家都被前序遍历,中序遍历,后序遍历折腾过,不过树确实是一种非常有用的数据结构。 上一篇我们说过,表2的第一列首要解决的
本文所述的各种数据结构(二叉树等),均不考虑重复值的情况,本文简述各种数据结构的区别仅仅只是为了理解MySQL索引的需要而做的铺垫。
首先,索引(Index)是什么?如果我直接告诉你索引是数据库管理系统中的一个有序的数据结构,你可能会有点懵逼。
索引是什么?为什么要有mysql 索引,解决了什么问题,其底层的原理是什么?为什么使用B+树做为解决方案?用其他的像哈希索引或者B树不行吗?
那就是搞定面试官系列,我会把常见的面试知识通过这个专栏写出来,比如我们常见的 Java、MySQL、Redis、MQ 以及其他的一些技术框架。
前言:众所周知,简历上“了解=听过名字;熟悉=知道是啥;熟练=用过;精通=做过东西”,我现在十分后悔在简历上写了“精通”二字…
1. 在内存中搜索效率高的数据结构有AVL树,红黑树,哈希表等,但这是在内存中,如果在外部存储设备中呢?比如数据量非常的大,以致于内存中无法存的下这么多数据,从而只能将大部分的数据存储到磁盘上,那如果要在磁盘上进行查找呢?我们还用内查找效率高的这些数据结构吗? 由于大部分数据都在磁盘上,所以如果要查找某个数据,则只能先通过文件读取,将数据读取到内存中,然后在内存里面进行该数据的检索,如果存储结构是二叉搜索树,AVL树,红黑树,那树的高度是会比较大的,假设有10亿个数据,那么高度就将近30层,如果每层都做一次文件读取,那效率会非常的低,因为磁盘的访问速度和内存相比差距很大,算法导论上给出的数据,两者的访问速度相差大约10w倍,而且30层的高度,那总体下来的运行时间就是内存访问速度的300w倍,那search算法的效率瓶颈就全部压到了磁盘读取上,所以内查找优秀的这几个数据结构也不适用,有人说那哈希表呢?哈希表其实也不行,同时哈希表本身还有表空间的占用,数据量过大的情况下,内存用哈希表也是存不下的,同时哈希冲突厉害的情况下,还需要用红黑树来代替链表作哈希桶,高度依旧是很高的,所以内查找的这些数据结构都不适用于磁盘上数据的查找,此时就有大佬想到了新的数据结构,B树。
前面说了explain参数的type代表访问数据库的方法,如果用主键和唯一二级索引,测试最快的const方法,若用普通索引,则是ref,还有ref_or_null,range是代表区间查询,若用index则代表查询联合索引的非最左边索引,最后是all。
写数据库,我第一时间就想到了MySQL、Oracle、索引、存储过程、查询优化等等。
关于这个问题最近好像在牛客上经常看到,感觉没啥意义,可能主要考察的是对 B+ 索引的理解吧。先上答案:
文章开头的面试场景不是我编出来的,兄弟们,刚毕业一两年面试的我就出现过这种问题。仅仅问你失效场景,只要准备过面试的人都能答出来。但是再往下问问,就不知道怎么答了。
面试的时候肯定会问这一个问题,mysql为什么会选择b+树作为索引呢?而不选择其他索引,例如b树?hash?
看完了上面B树和B+树,也可以总结出他们的区别。B+树也就是B树的升级版,对原本的B树做出的一些升级。
相信很多人对于MySQL的索引都不陌生,索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
要解释这个问题,其实不单单要从数据结构的角度出发,还要考虑磁盘 I/O 操作次数,因为 MySQL 的数据是存储在磁盘中的嘛。
首先公布结论:对于 InnoDB 存储引擎来说,每张表都一定有个主键(Primary Key)!
我们都是知道数据库的数据都是存储在磁盘上的,当我们程序启动起来的时候,就相当于一个进程运行在了机器的内存当中。所以当我们程序要查询数据时,必须要从内存出来到磁盘里面去查找数据,然后将数据写回到内存当中。但是磁盘的io效率是远不如内存的,所有查找数据的快慢直接影响程序运行的效率。
我们学习了innodb文件系统的大的框架,知道了innodb文件系统是由一些log和每个表的ibd(16K的整数倍)等文件组成的。那么这些文件,里面是怎么样的呢?
注:上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引,但是B-树和B+树的定义是有区别的。
数据库索引是存储在磁盘上的,当数据量大时,就不能把整个索引全部加载到内存了,只能逐一加载每一个磁盘块(对应索引树的节点),索引树越低,越矮胖,磁盘IO次数就少
前面一讲我们介绍了B-树的特性,以及与平衡二叉树的对比得出B-树这类数据结构的优势。
一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗。而因为B+树的内部节点只是作为索引使用,而不像B树那样每个节点都需要存储硬盘指针。也就是说:B+树中每个非叶节点没有指向某个关键字具体信息的指针,所以每一个节点可以存放更多的关键字数量,即一次性读入内存所需要查找的关键字也就越多,减少了I/O操作。
索引是一种用于快速查询行的数据结构,就像一本书的目录就是一个索引,如果想在一本书中找到某个主题,一般会先找到对应页码。在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的行。
我们先来看看Stack Overflow上面是怎么解释的(没有梯子的,博主已经把回答copy下来了):
搞懂这个问题之前,我们首先来看一下MySQL表的存储结构,再分别对比二叉树、多叉树、B树和B+树的区别就都懂了。
Mysql索引类型 Primary key/主键索引,Innodb 中又叫聚簇索引,InnoDB存储引擎的表会存在主键(唯一非null),如果建表的时候没有指定主键,则会使用第一非空的唯一索引作为聚集索引,否则InnoDB会自动帮你创建一个不可见的、长度为6字节的row_id用来作为聚集索引。 单列索引:索引中只包含一个列。 组合索引:在多个字段上建立的索引,只有在查询条件中顺序的使用了这些索引,索引才有效果。使用组合索引遵循最左前缀原则。 Unique(唯一索引):索引列必须唯一,但允许有空值,若是组合索
索引是MySQL数据库中的重要对象之一,索引的目的在于提高查询效率。可以类比字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置,然后直接获取即可。索引是表的目录,在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置,以此快速定位查询数据。需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同。为了避免混乱,本文将只关注于InnoDB引擎下的B+Tree索引。
前面我写了几篇关于 mysql 索引的文章,索引是 mysql 非常重要的一部分。你也可能经常会看到一些关于 mysql 军规、mysql 查询优化的文章,其实这些操作的背后都是基于一定的原理的,你要想明白这些原理,首先就得知道 mysql 底层的一些东西。
https://www.bilibili.com/video/BV1yT4y1w7FS?from=search&seid=1538805982597498566&spm_id_from=333.337.0.0
左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
数据库优化,主要包括数据表设计、索引、sql语句、表拆分、数据库服务器架构等方向的优化。
(下面这张图为计算机组成原理内容,每查询一次索引节点,都会进行一次磁盘IO读取,即要寻道和旋转)
当我们发现SQL执行很慢的时候,自然而然想到的就是加索引。对于范围查询,索引的底层结构就是B+树。今天我们一起来学习一下B+树哈~
www.cnblogs.com/wyc1994666/p/10831039.html
InnoDB使用B+树作为索引结构。在B+树中,将节点分为叶子结点和非叶子节点,非叶子节点上保存的是索引,而且一个节点可以保存多个索引,数据全部存于叶子节点上,根据叶子节点的内容不同,InnoDB索引分为主键索引和非主键索引。
你好,我是田哥。这篇文章是因为一位朋友前天出去面试了,然后面试上来就一顿MySQL所以追问,幸好她和我有深入的探讨MySQL索引,熬过此劫,也成功进入二面,同时也希望本文对你有所帮助。
hash 表是一种以键 - 值存储数据的结构,通过 key 直接直接找到对应的 vale。hash 表只适用等值查询场景,对范围查找就失效了。
既然我们已经建立了B+树,那么就要好好利用它来加速查询,而不是傻傻的去遍历整张表。
(1)页头: 页 ID, 指向前一页和后一页的指针, 存储的数据类型等信息, 共 38B;
作者:junshili 一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。 Mysql 作为互联网中非常热门的数据库,其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要,尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计,决定了 Mysql 整体的数据检索性能。 我们知道,索引的作用是做数据的快速检索,而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择,实现各种数据快速检索。在数据库中,高效的查找算法是非常重要的,因为数据库中存储了大量数据,一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表,如果 Mys
4、存放同样的数据,B树的层级比B+树要高,因为B+树有冗余索引,所以相同层级的叶子节点的数据就会更多,(可以有更多的分叉)
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