大家好我是北哥，今天整理了MySQL索引相关的知识点及面试常见问题及答案，分享给大家。 以下问题及答案没有特殊说明默认都是针对InnoDB存储引擎，如有不对的地方可以留言讨论哦~ 什么是索引？
# 来源：NumPy Essentials ch3 向量化 import numpy as np # NumPy 数组的运算是向量化的 # 数组和标量运算是每个元素和标量运算 x = np.array([1, 2, 3, 4]) x + 1 # array([2, 3, 4, 5]) # 数组和数组运算是逐元素运算 y = np.array([-1, 2, 3, 0]) x * y array([-1, 4, 9, 0]) # 需要计算内积的时候 # 使用np.dot np
分散/聚集 I/O 对于将数据流划分为单独的部分很有用，这有助于实现复杂的数据格式。
最近遇到一个需求，需要频繁访问数据库，但是访问的内容只是 id + 名称 这样的简单键值对。
一般用磁盘IO评价索引结构的优劣。B-树检索一次，最多访问h个节点，即其时间复杂度O(h)=O(log_d N),其实红黑色O(h)=O(log_2 N),接下来以实际数据做对比：数据量640亿。
前几天在看 2018 云栖大会，来自中科院计算所的陈世敏研究员在“数据库内核专场”做了一场《NVM在数据库领域的研究和探索 》的报告演讲。在30分钟的演讲中，其中有近10页PPT的内容和B+Tree这种索引有关。
MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的，我们这里主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。
我们上一篇讲了MySQL索引背后的数据结构及算法原理，我们知道了为什么使用索引查询数据效率那么高的原理了，我们接着看看MySQL的索引是如何实现的。
虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同。 第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。
目前的分区方案都依赖KV数据模型。KV模型简单，都是通过K访问记录，自然可根据K确定分区，并将读写请求路由到负责该K的分区。
大家有没有遇到过慢查询的情况，执行一条SQL需要几秒，甚至十几、几十秒的时间，这时候DBA就会建议你去把查询的 SQL 优化一下，怎么优化？你能想到的就是加索引吧？
HBase中 RowKey 用来唯一标识一行记录。在 HBase 中检索数据有以下三种方式：
理想的搜索方法：可以不经过任何比较，一次直接从表中得到要搜索的元素。 如果构造一种存储结构，通过某种函数(hashFunc)使元素的存储位置与它的关键码之间能够建立 一一映射的关系，那么在查找时通过该函数可以很快找到该元素。 当向该结构中： 插入元素 根据待插入元素的关键码，以此函数计算出该元素的存储位置并按此位置进行存放 搜索元素 对元素的关键码进行同样的计算，把求得的函数值当做元素的存储位置，在结构中按此位置 取元素比较，若关键码相等，则搜索成功 该方式即为哈希(散列)方法，哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)函数，构造出来的结构称 为哈希表(Hash Table)(或者称散列表)
3.逻辑运算符: 与 and 或 or (多个条件时,需要使用逻辑运算符进行连接)
看完上一个章节，相信你已经充分的掌握了数据库事务的一些事情，猿人工厂君也知道，内容对于新手而言，理解起来还是比较很吃力的，文中提到的原理和内容，有兴趣的可以和我一起探讨，猿人工厂君就不一一赘述了。今天我们继续讨论和数据库有关的事情。
大部分的游戏数据库都是使用mysql ,开源，免费是他的法宝，虽然没有oracle 牛逼，但是对于日常的使用，完全够用，所以大多的公司都是使用mysql 作为数据的落地选择，因为之前一直使用的InnoDB 引擎，所以今天今天大概聊一下对数据库的优化原则问题，都是基于InnoDB 引擎，希望你能在遇到同样的问题时能解决问题。OK，我们开始吧。
如果二叉树特殊化为一个链表，相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找 树来说，查找效率更稳定，总体的查找速度也更快。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree（B 树）或其变种 B+Tree（B+树）作为索引结构。B+Tree 是数据库系统实现索引的首选数据结构。
字段名1 、2 是对查询结果排序的依据。 ASC 表示升序 DESC表示降序。 默认是ASC。
B Tree指的是Balance Tree，也就是平衡树。平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层，如下：
首先看一下,在数据库没有加索引的情况下,SQL中的where语句是如何查找目标记录的,首先看到下图的Col2字段,如果我们要查找where col2 = 89的记录，我们在没有加索引的情况下,数据库默认会从上往下按顺序查找记录,那么将会查找5次才能查到数据,如果对Col2字段加上索引之后,假设使用最简单的二叉树作为索引存储，那么带条件查询的话,就只需要查询2次即可查到了,效率有明显的提升
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可以看到这是一颗二叉排序树，时间复杂度是和二分查找差不多的。每次都可以舍掉一半的数据。
在mysql中，索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构，它是排好序的，独立于mysql表数据之外的。
➢ 第 2 规范 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖，大
Channel叫做通道，用于I/O操作的连接。与Stream不同，可以双向的进行数据通信。
1、B+树索引(O(log(n)))：关于B+树索引，可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理
📚 文档目录 随机事件及其概率 随机变量及其分布 期望和方差 大数定律与中心极限定理 数理统计的基本概念 参数估计 假设检验 多维 回归分析和方差分析 降维 10.1 主成分分析（PCA) 不懂线性代数, 下面这些参考了一些 PCA 的说明, 但我总觉得某些解释的不是很严谨. 目标 PCA 常用于高维数据的降维,可用于提取数据的主要特征分量. 对于原始数据矩阵 其中, 列向量 为 n 个样本中的一个. r 行表示 r 个维度. 对该矩阵进行中心化,得到中心化矩阵 X image.png X
1.文章简述2. YUV转RGB的代码优化问题2.1 浮点转换2.2 浮点转整形2.3 浮点运算和整数运算在PC上模拟的效果3. x1000上进行对比测试3.1 使用软浮点测试一帧图像转换时间3.2 开启FPU后转换图像3.3 开启FPU进行测试3.3.1 基本思路3.3.2 程序设计4. 总结
目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree(B树)或其变种B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。MyISAM索引实现MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM索引的原理图:image.png这里设表一共有三列,假设我
1. 原始单据与实体之间的关系 可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单证对应多个实体，或多张原始单证对应一个实体。这里的实体可以理解为基本表。明确这种对应关系后，对我们设计录入界面大有好处。 〖例〗：一份员工履历资料，在人力资源信息系统中，就对应三个基本表：员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子。 ·2. 主键与外键 一般而言，一个实体不
左边的数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值，和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在一定的复杂度内获取到对应的数据，从而快速检索出符合条件的记录。
Selection Pushdown in Column Stores using Bit Manipulation Instructions
http://www.cnblogs.com/kfqcome/archive/2011/06/27/2137000.html
在了解覆盖索引之前我们先大概了解一下什么是聚集索引(主键索引)和辅助索引(二级索引)
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。
ORC的全称是(Optimized Row Columnar)，ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它的产生早在2013年初，最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。ORC文件是自描述的，它的元数据使用Protocol Buffers序列化，并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消耗，目前也被Spark SQL、Presto等查询引擎支持，但是Impala对于ORC目前没有支持，仍然使用Parquet作为主要的列式存储格式。2015年ORC项目被Apache项目基金会提升为Apache顶级项目。ORC具有以下一些优势:
InnoDB行格式 innodb_file_format 对TEXT/BLOB的影响：
内存优化表是SQL server2014版本中推出的新特性之一。也是基于create table创建的，只不过是驻留在内存中表。从内存读取表中的行和将这些行写入内存。 整个表都驻留在内存中。表数据的另一个副本维护在磁盘上，但仅用于持续性目的。内存中 OLTP 与 SQL Server 集成，以便在所有方面（如开发、部署、可管理性和可支持性）提供无缝体验。 内存优化表中的行是版本化的。 这意味着表中的每行都可能有多个版本。 所有行版本均维护在同一个表数据结构中。 本文主要描述SQL server 2014内
转自:http://www.cnblogs.com/anding/p/5281558.html
如果你对 Linux 流控感兴趣，如果你需要搭建高性能的 Linux 网关 , 本文将会使你受益颇多。
作者David Durant，2011/07/13 关于系列 本文属于Stairway系列：Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。 不幸的是，当性能问题出现时，索引往往被添加为事后考虑。 这里最后是一个简单的系列文章，应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速”。 ---- 前面的级别引入了聚簇和非聚簇索引，突出了以下各个方面： 表中每一行的索引总是有一个条目（我们注意到这个规则的一个例外将在后面的级别中进行讨论）。
一、场景 之前做的电商平台，用户在收到货之后，大部分都不会主动的点击确认收货，导致给商家结款的时候，商家各种投诉，于是就根据需求，要做一个订单在发货之后的x天自动确认收货。所谓的订单自动确认收货，就是在在特定的时间，执行一条update语句，改变订单的状态。 二、思路 最笨重的做法，通过linux后台定时任务，查询符合条件的订单，然后update。最理想情况下，如果每分钟都有需要update的订单，这种方式也还行。奈何平台太小，以及卖家发货时间大部分也是密集的，不会分散在24小时的每分钟。那么，定时任务的话，查询过多，不适合。这里可以先把将要自动确认收货的订单信息存储到其他介质上，比如redis，memcache，rabbitmq，然后执行的脚本从前面的介质获取到订单信息来判断，这里可以大大的减少数据库的查询压力。 redis队列的生产者 对此，我们选择每天在凌晨两点的时候，通过linux的定时任务把即将要确认收货的订单信息查询出来，然后存储在redis上，redis上我们选择的队列，队列处理的特点就是先进先出，前面的数据在查询订单时，通过发货时间排序，所以最先出队列的肯定是距离规定的自动收货时间最近的订单。代码如下
索引是帮助数据库高效获取数据的一种数据结构，是基于数据表创建的，它包含了一个表中某些列的值以及记录对应的地址，并且把这些值存在一个数据结构中，常见的有使用哈希表、B+树作为索引。
介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽，宽转长，合并，分割，NA简单填充。
1、MyISAM是MySQL 5.5之前版本默认的存储引擎，从5.5之后，InnoDB开始成为MySQL默认的存储引擎。MyISAM和InnoDB都是使用B+树实现主键索引、唯一索引和非主键索引。
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