它保证了树构造的一个平衡，当插入或删除数据导致不平衡时，会进行节点调整来保持平衡（具体算法略），确保查找效率。...平衡二叉树的一个节点对应一个键值和数据，我们每次查找数据就需要从磁盘中读取一个节点，也就是我们说的磁盘块，一个节点对应一个磁盘块。...也就是说我们通过InnoDB把数据存放到B+树中，而B+树中的键值就是主键，那么在B+树中的叶子节点存储的就是表中的所有数据（即该主键对应的整行数据），数据文件和索引文件是同一个文件，找到了索引便找到了数据...比如查询id>=19并且id的数据：通常根节点常驻在内存中（即页1已在内存），首先在页1找到了键值19及其对应指针P2，通过P2读页3（此时页3不在内存中，需要从磁盘中加载），然后在页3查找键值19...range利用索引进行范围查询index全索引扫描 extra（解决查询的详细信息） extra的值说明Using filesort用的外部排序而不是索引排序Using temporary需创建一个临时表来存储结构
通过索引优化，具体该怎么做，有哪些细节？ 哈希索引 ❝在MySQL中，只有memory的存储引擎显式支持哈希索引。 哈希索引是基于哈希表的实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。...❞ 哈希索引的限制 哈希索引只包含哈希值和行指针，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行 哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以无法进行排序 哈希索引不支持部分列匹配查找，哈希索引是使用索引列的全部内容来计算哈希值...因为算法原因，不同的输入就会得到不同的哈希值。 哈希表（Hash Table）一般叫做散列表，就是通过把键值计算出Hash值后，通过Hash值映射到表里面的某个位置。...那么同样的键值，下次访问或者修改都是同一个映射位置，不同的键值因为计算出Hash值不一样映射的位置也会不同。...只有当索引的列顺序和order by子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方式都一样时，MySQL才能够使用索引来对结果进行排序，如果查询需要关联多张表，则只有当order by子句引用的字段全部为第一张表时
官方定义：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，即索引是数据结构。 其出现就是为了提高数据查询效率，就像书的目录。 既然是查询，就主要需要从查询算法角度优化。...由于并不是所有节点都具有相同的域，因此B+Tree中叶节点和内节点一般大小不同 这点与B Tree不同，虽然B Tree中不同节点存放的key和指针可能数量不一致，但是每个节点的域和上限是一致的，...，得到ID的值为500，再到ID索引树搜索，该过程称为回表。...如果没有使用聚簇索引，则每封邮件都可能导致一次I/O 数据访问更快 聚簇索引将索引和数据保存在同一个B-Tree中，因此从聚簇索引中获取数据通常比非聚簇索引中快 使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用页节点中的主键值...二级索引中保存的“行指针”的本质：不是物理地址的指针，而是行的主键值。所以通过二级索引查找行，引擎需要找到二级索引的子节点获得对应主键值，然后根据该值去聚簇索引找到对应行。
MySQL中每个表都有一个聚簇索引( clustered index )，除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引，又叫辅助索引( secondary indexes )。...以InnoDB来说，每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果表上定义有主键，那么该主键索引是聚集索引。...提取句子主干，就可以得到索引的本质；索引是数据结构。 数据库查询是数据库的最主要功能之一。谁都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。...因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方，索引一个表只能有一个聚簇索引。 ?...聚族索引将索引和数据保存在同一个B-Tree中，因此从聚族索引中获取数据通常比在非聚族索引中查找更快。 使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用节点中的主键值。
官方定义：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，即索引是数据结构。 其出现就是为了提高数据查询效率，就像书的目录。 既然是查询，就主要需要从查询算法角度优化。...中,指向的是主键 myshaym中指向的是数据的物理地址 由于并不是所有节点都具有相同的域，因此B+Tree中叶节点和内节点一般大小不同 这点与B Tree不同，虽然B Tree中不同节点存放的key...若未定义主键，InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替 若无这样的索引，InnoDB 会隐式定义一个主键来作为聚簇索引 InnoDB值聚集在同一个页面中的记录，包含相邻键值的页面可能会相距很远...回表：InnoDB在普通索引a上查到主键id的值后，再根据一个个主键id的值到主键索引上去查整行数据的过程。 非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此尽量使用主键查询，减少回表。...要优先考虑“尽量使用主键查询”原则，直接将该索引设为主键，避免每次查询要搜两棵树。 参考 《MySQL实战》 《高性能 MySQL》
要从表中删除一行数据，请使用以下命令结构。...执行基本查询 要查看表中单个列的所有数据，请使用以下语法： SELECT column FROM table; 要查询同一个表中的多个列，请使用逗号分隔列名： SELECT column_1, column...table ORDER BY column_1 DESC; 使用GROUP BY子句对结果进行排序 该GROUP BY子句是类似于ORDER BY子句，但它是用来包括聚合函数例如查询的结果进行排序COUNT...INNER JOIN将返回两个表中具有匹配值的所有记录，但不会显示任何没有匹配值的记录。 通过使用外部 JOIN子句，可以从两个表中的一个表中返回所有记录，包括在另一个表中没有相应匹配的值。...： SELECT column_1 FROM table UNION SELECT column_2 FROM table; 此外，UNION子句可以将查询不同表的两个（或更多）SELECT语句组合到同一个结果集中
如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL就能根据索引更快找到目标记录。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。因此，建立高效的索引能够极大提升查询效率。...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。聚集索引就是按照每张表的主键构造一棵B+树，并在叶节点中存放整张表的行记录数据，因此也让聚集索引的叶节点成为数据页。...Memory引擎支持非唯一哈希索引，就是当不同的键值计算出的哈希值相同时，索引会用链表的方式存放多个记录指针到同一个哈希条目中。 下面来看一个具体例子。...SELECT lname FROM testhash WHERE fname='Peter'; MySQL首先计算 'Peter' 的哈希值为2323，并使用该值寻找对应的记录指针。...当InnoDB发现表中某些索引值被频繁引用时，它会在内存中基于B+树索引之上再创建一个哈希索引，使得B+树索引也具有哈希索引的一些优点，比如快速的哈希查找。
待磁盘控制器找到该扇区头标时，根据其任务是写扇区还是读扇区，来决定是转换写电路， 还是读出数据和尾部记录。找到扇区后，磁盘控制器必须在继续寻找下一个扇区之前对该扇区的信息进行后处理。...，当然如果我们查询操作很少的话，我们也可以选择hash数据结构，因为它查找数据挺快的，这也是mysql的索引方法除了B+Tree还有hash BTree ?...主键（primary key） 一列（或一组列），其值能够唯一区分表中的每个行。唯一标识表中每行的这个列（或这组列）称为主键。...表中的任何列都可以作为主键，只要它满足以下条件： 1、任何两行都不具有相同的主键值 2、每个行都必须具有一个主键值（主键列不允许NULL值） 主键值规范：这里列出的规则是MySQL本身强制实施的。...此时需对表进行优化，这样才会使查询变得更有效率
本文是 MySQL 简单查询语句执行过程分析 6 篇中的第 2 篇，第 1 篇请看这里： MySQL 简单查询语句执行过程分析（一）词法分析 & 语法分析 这一篇主要讲的内容是一条简单查询语句，在查询准备阶段会干哪些事情...研究源码之前，我想象中的打开表就是读取 frm 文件中的信息，构造出来一个对象啥的，然后就没有然后了，不知道正在看文章的你想象中的打开表的过程是什么样的呢？...同一个表的 TABLE 类实例，在缓存中可以存在很多个，理论上限是 table_open_cache，就是缓存的全都是同一个表的 TABLE 类实例。...读取 frm 文件 到这一步，要从 frm 文件中读取表名、表注释、字段名、字段类型、字段注释、索引等所有信息，并且进行一大堆各种检查，然后创建 TABLE_SHARE 类实例，再用 TABLE_SHARE...又要可惜了，本文示例 SQL 中的 i1 字段是用不上 hash 查找了，因为只有当表中的字段数量大于等于 32时，才会为该表创建 hash，用于字段查找。
目前总共有近62W个人脸组，每个组的人脸张数范围为 1 ~ 1W不等，每个组里面会包含同一个人不同形式的人脸数据。...现在的业务需求主要有以下两类： 根据人脸组 id 查找该组下面的所有人脸； 根据人脸组 id +人脸 id 查找某个人脸的具体数据。...我们如果需要根据人脸组 id 查找该组下面的所有人脸，那么需要从 MySQL 中读取很多行的数据，从中获取到人脸组和人脸对应的关系，然后到 OSS 里面根据人脸id获取所有人脸相关的特征数据，如下图的左部分所示...从上面的设计可看出，如果查询的组包含的人脸张数比较多的情况下，那么我们需要从 MySQL 里面扫描很多行，然后再从 OSS 里面拿到这些人脸的特征数据，整个查询时间在10s左右，远远不能满足现有业务快速发展的需求...KV、表格、稀疏表、SQL、全文索引、时空、时序、图查询 查询能力 前缀查找 前缀查找、过滤器、索引 性能 优 优，特别对小对象有更低的延迟；在复杂查询场景下，比对象存储有10倍以上的性能提升 成本
存储引擎层 3.存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API与存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有的功能不同，这样我们可以根据自己的实际需要进行选取。...锁同样有粒度大小，有表级锁(table lock)和行级锁(row lock)，分别在数据操作的过程中完成行的锁定和表的锁定。这些根据不同的存储引擎所具有的特性也是不一样的。...当查询命中该缓存时，MySQL会立刻返回结果，跳过了解析、优化和执行阶段。 查询缓存系统会跟踪查询中涉及的每个表，如果这些表发生了变化，那么和这个表相关的所有缓存数据都将失效。...MySQL将缓存存放在一个引用表中，通过一个哈希值引用，这个哈希值包括了以下因素，即查询本身、当前要查询的数据库、客户端协议的版本等一些其他可能影响返回结果的信息。...辅助索引 而辅助索引中存储的则只是辅助键和主键的值。 这样在用辅助索引进行查询时，会先查出主键的值，然后再去主索引中根据主键的值查询目标值。(这个过程叫“回表”)。
脏读是指在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据。 不可重复读是指在对于数据库中的某行记录，一个事务范围内多次查询却返回了不同的数据值，这是由于在查询间隔，另一个事务修改了数据并提交了。...B+树索引 B+ 树是基于B 树和叶子节点顺序访问指针进行实现，它具有B树的平衡性，并且通过顺序访问指针来提高区间查询的性能。...，对于每一行数据，存储引擎会对索引列进行哈希计算得到哈希码，并且哈希算法要尽量保证不同的列值计算出的哈希码值是不同的，将哈希码的值作为哈希表的key值，将指向数据行的指针作为哈希表的value值。....); 3、组合索引：在表中的多个字段组合上创建的索引，只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时，索引才会被使用，使用组合索引时需遵循最左前缀原则。...因为a的值此时是一个范围，不是固定的，在这个范围内b值不是有序的，因此b字段无法使用索引。 什么是聚集索引？ InnoDB使用表的主键构造主键索引树，同时叶子节点中存放的即为整张表的记录数据。
select_type SELECT关键字对应的查询类型 table 表名、表别名或临时表的标识 partitions 分区信息 type 表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行 possible_keys...UNION RESULT 从UNION表获取结果的SELECT 2、type表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行： 类型 释义 system、const const表示查询使用了主键索引...对普通二级索引进行等值查询，该索引列也可以为NULL值时 index_merge 使用不同的索引查询并将结果合并 range 使用索引查询范围结果，通常出现在 in, between ,> ,...index 查询语句对一个索引树进行了全量扫描 ALL 全表扫描，MySQL会遍历所有行去查找结果，这种类型是效率最差的类型，必须进行索引优化 3、Extra表示额外信息： 类型 释义 Using index...1.8 ref、rows、filtered ref：显示了在 key 列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），字段名（例：student.id）。
HashMap 使用链地址法来解决冲突，即在同一个桶中用链表（JDK7 中是链表，JDK8 中引入了红黑树）存储多个键值对。 红黑树： 为了提高在桶中查找效率，JDK8 引入了红黑树。...当链表的长度达到一定阈值时，链表会被转换为红黑树。红黑树在查找操作上具有更好的性能，尤其是在元素数量较大的情况下。 负载因子： 负载因子是衡量哈希表空间利用率的一个指标。...Mysql索引机制和原理 B-Tree索引： 原理： B-Tree索引按照排序顺序存储索引列的值，通过二分查找等算法实现快速数据检索。...例子： 如果有一个表users，有一个B-Tree索引在username列上，那么通过二分查找，可以快速找到具有特定用户名的用户。...覆盖索引： 原理： 覆盖索引是指查询中的列都包含在索引中，不需要回表到原始数据表。
可以支持a 、 a,b 、 a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。...利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。...经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段 MySQL分区 什么是表分区？ 表分区，是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。...MySQL支持的分区类型有哪些？ RANGE分区： 这种模式允许将数据划分不同范围。例如可以将一个表通过年份划分成若干个分区 LIST分区： 这种模式允许系统通过预定义的列表的值来对数据进行分割。...HASH分区 ：这中模式允许通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算，最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区。例如可以建立一个对表主键进行分区的表。
，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置，此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据，甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉，此时又要从磁盘上读回来，这增加了很多开销，同时频繁的移动...利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。...经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段 MySQL分区 一. 什么是表分区？ 表分区，是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。...MySQL支持的分区类型有哪些？ RANGE分区： 这种模式允许将数据划分不同范围。例如可以将一个表通过年份划分成若干个分区 LIST分区： 这种模式允许系统通过预定义的列表的值来对数据进行分割。...HASH分区 ：这中模式允许通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算，最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区。例如可以建立一个对表主键进行分区的表。
如对表进行INSERT\UPDATE\DELETE时，效率降低 二、索引结构 MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包含以下几种： 索引结构 描述 B+Tree索引 最常见的索引类型...③相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作； 三、索引分类 分类 含义 特点 关键字 主键索引 针对于表中主键创建的索引 默认自动创建，只能有一个 PRIMARY 唯一索引 避免同一个表中某数据列中的值重复...，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序(id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大，越先执行)。...rows MySQL认为必须要执行查询的行数，在innodb引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的。...知识小贴士： using index condition:查找使用了索引，但是需要回表查询数据 using where;using index：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据
B+Tree索引 MySQL数据库中，支持hash索引的是Memory引擎，而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。...FROM 表名 WHERE 条件; EXPLAIN执行计划 各个字段含义: ⚪id：select查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序（id相同则执行顺序从上到下 、id不同则...**值越大越先执行 **） ⚪select_type：表示select查询的类型，常见的有：SIMPLE（简单表，不使用表连接或子查询）、PRIMARY（主查询，即外层的查询）、UNION(UNION中的第二个或者后面的查询语句...⚪rows：MySQL认为必须要执行查询的行数，在innodb引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的。...using where；using index：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据。
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。...如，在数据列（A,B）上建立哈希索引，如果查询只有数据列A，则无法使用该哈希索引 哈希索引只支持等值比较查询，包括=、IN()、，不支持范围查询，如where price > 100 哈希冲突（不同索引列会用相同的哈希码...）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。...和B+Tree索引不同，这类索引无需前缀查询。空间索引从所有维度索引数据。查询时，可以有效地使用任意维度来组合查询。必须使用Mysql的GIS相关函数如MBRCONTAINS()等来维护数据。
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