---- 此第一级引入SQL Server索引：数据库对象，使SQL Server能够在最短时间内查找和/或修改所请求的数据，使用最少的系统资源实现最大性能。...像一个条目白皮书，SQL Server非聚簇索引中的每个条目都包含两部分： 搜索键，如姓氏 - 名字 - 中间初始。 。在SQL Server术语中，这是索引键。...书签与电话号码相同，允许SQL Server直接导航到与该索引条目对应的表中的行。 此外，SQL Server非聚簇索引条目具有一些仅内部使用的头信息，并且可能包含一些可选信息。...这两个都将在以后的层面上予以涵盖;此时对于非聚簇索引的理解也不重要。 像白页一样，在搜索关键字序列中维护一个SQL Server索引，以便可以在一组小的“跳转”中访问任何特定的条目。...您可以在表上创建多个非聚簇索引，但不能包含包含来自多个表的数据的索引。 而最大的区别是：SQL Server不能使用电话。它必须使用索引条目的书签部分中的信息导航到表的相应行。
在这些版本之前，人们普遍认为，Postgres 在功能集表现更出色，也因其“学院派”风格而备受称赞，MySQL 则更善长大规模并发读/写。 但是随着它们最新版本的发布，两者之间的差距明显变小了。...一个（非聚集）堆是一个常规的表结构，它与索引分别填充数据行。 有了聚簇索引，当您通过主键查找记录时，单次 I/O 就可以检索到整行，而非集群则总是需要查找引用，至少需要两次 I/O。...PostgreSQL物理存储的介绍 页结构看起来就像右边的图。它包含一些我们不打算在这里讨论的条目，但是它们包含关于页的元数据。条目后面的项是一个数组标识符，由指向元组或数据行的（偏移、长度）对组成。...它是所有主要数据库（包括MySQL，Oracle，IBM DB2和Microsoft SQL Server）支持的最古老，最重要的优化方法之一。...但即使使用最新版本，当有许多UPDATE在可见性映射中设置脏位时，Postgres也不能完全支持仅索引扫描，并且在我们不需要时经常选择Seq扫描。
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” SQL Server索引阶段1中的级别1通常引入了SQL Server索引，特别引入了非聚簇索引。...Waters becky0@adventure-works.com 非聚集索引条目 以下语句在Contacts_index表上创建我们的FullName非聚簇索引。...另外，SQL Server非聚簇索引条目具有一些仅供内部使用的头信息，可能包含一些可选的数据值。 这两个都将在后面的层面进行讨论。 在这个时候，对非基本指标的基本理解也不重要。...索引条目的优点是在顺序 索引的条目按索引键值进行排序，所以SQL Server可以在任一方向上快速遍历条目。 顺序条目的扫描可以从索引的开始，索引的结尾或索引内的任何条目开始。...SQL Server决定从一个索引条目跳转到表中对应的行2130次（每行一次）比扫描一百万行的整个表来查找它所需要的2130行更多的工作。
事务的操作要么完成，要么都不做；如果事务中一个sql语句执行失败，则已执行的语句也必须回滚，数据库退回到事务前的状态。 一致性(Consistency)：即事务执行前后的状态变化是一致的。...在快照读的状态下，表的数据发生变化即会制作成一个新的版本。select时读取数据的规则为：创建版本号当前事务版本号。...通过MVCC机制，虽然让数据变得可重复读，但我们读到的数据可能是历史数据，不是数据库最新的数据。...如图，是一个三阶的B树 B树的关键字分布在整棵树中，任何关键字出现且仅出现一次在一个节点中，其查找复杂度相当于一个二分查找 B+树：B+树是B树的一种变体，有着比B树更好的查询性能。...在InnoDB引擎就是聚簇索引，聚簇索引默认是主键（如果表中没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替，也可以自己设置聚簇索引），一张表内只能有一个聚簇索引，在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引
数据库索引与书籍的索引类似。有了索引就不需要翻整本书，数据库可以直接在索引中查找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，这能使查找速度提高几个数量级。 ...因此，MongoDB限制每个集合上最多只能有64个索引。通常，在一个特定的集合上，不应该拥有两个以上的索引。于是，挑选合适的字段建立索引非常重要。...假设我们在"gender"上有一个索引，需要查找名为Susan的女性用户。通过这个索引，只能将搜索空间缩小到大约50%。 tips：在关系型数据库中类似 gender 这样的字段可以使用位图索引。...tips：A 字段不存在 和 A 字段为 null 是互斥的！ 在已有的集合上创建唯一索引可能会报错，因为集合中可能已经有重复的值了。在极少数情况下，可能希望直接删除重复的值。...db.users.ensureIndex({"loc" : 1}) 只有在进行与对象字段顺序完全匹配的子文档查询时（比如db.users.find({"loc" :{"ip" : "123.456.789.000
如果数据库服务器在 LDAP 服务器中自行注册，客户端便可以查询 LDAP 服务器，找到其要查找的数据库服务器，无论这些服务器是在 WAN、LAN 上还是位于防火墙的后面。...在 AIX 上配合使用 SQL Anywhere 与 LDAP 服务器 要配合使用 SQL Anywhere 11 与 AIX 6，必须在 /usr/lib 中创建链接，或者确保具有 LDAP 库的目录包括在...在 Windows 上，如果缺少此条目，Windows 会查找在本地域控制器上运行的 LDAP 服务器。 port LDAP 服务器使用的端口号。缺省值为 389。...search_timeout 时间戳的有效期限，到期时客户端和/或服务器枚举实用程序 (dblocate) 将忽略时间戳。值 0 将禁用此选项，此时将假定所有条目都处于最新状态。...为确保 LDAP 中的条目是最新的，数据库服务器会每 2 分钟更新一次 LDAP 条目中的时间戳字段。如果一个条目的时间戳超过 10 分钟，客户端将忽略该 LDAP 条目。这两项设置都是可配置的。
---- 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）。 这些条目始终处于索引键序列中。...在聚集索引中，索引条目是表的实际行。 在非聚集索引中，条目与数据行分开; 由索引键列和书签值组成，以将索引键列映射到表的实际行。 前面句子的后半部分是正确的，但不完整。...在检查书签操作的级别6中，我们将看到SQL Server可能会单方面向您的索引添加一些列。 包括列 在非聚集索引中但不属于索引键的列称为包含列。 这些列不是键的一部分，因此不影响索引中条目的顺序。...在索引中查找条目所需的努力较少。 指数的大小会略小。 索引的数据分布统计将更容易维护。...运行2使用非聚集索引为39个请求的行快速查找书签，但它必须从表中单独检索每个行。 运行3在非聚集索引中找到了所需的所有内容，并以最有利的顺序 - 产品ID中的ModifiedDate。
组合索引 : 在 MYSQL 数据库表的多个字段组合上创建的索引 , 称为组合索引也叫联合索引 组合索引的使用，需要遵循左前缀原则 一般情况下，建议使用组合索引代替单列索引（主键索引除外）...什么是聚簇索引什么是非聚簇索引 ?...聚簇索引 在使用InnoDB存储引擎的时候, 主键索引 B+树叶子节点会存储数据行记录，简单来说数据和索引在一起存储 , 这就是聚簇索引 非聚簇索引 在使用MyISAM存储引擎的时候, B+树叶子节点只会存储数据行的指针...MySQL 索引通常是被用于提高 WHERE 条件的数据行匹配时的搜索速度，编写合理化的 SQL 能够提高 SQL 的执行效率 在列上使用函数和进行运算会导致索引失效 使用 !...一个 SQL 语句执行很慢, 如何分析 首先可以开启慢查询, 通过慢查询日志或者命令, 获取到执行慢的 SQL 语句 , 其次可以使用EXLPAIN命令分析 SQL 语句的执行过程 EXLPAIN 命令
重要提示，SQL在2018年2月已经被加入到TIOBE指数当中。...TIOBE编程语言社区指数是编程语言流行程度的指示器，它每月更新一次，该指数每月更新一次。...该指数可用于检查您的编程技能是否仍处于最新状态，或者在开始构建新的软件系统时，是否应该采用何种编程语言进行战略决策。...换一方面来说，由SQL扩展出的 PL/SQL 和 Transact-SQL 属于编程语言的范畴。...3 如果语言A没有单独的维基百科条目，但作为另一个维基百科条目B的一部分提及，则A将与B一起分组。 我们使用了两种机制去过滤掉编程语言误判。
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。...聚簇的数据是有一些重要的优点： 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在非聚簇索引中查找要快。...更新聚簇索引列的代价很高，因为会强制InnoDB将每个被更新的行移动位置到新的位置。 基于聚簇索引的表在插入新行，或者主键被更新导致需要移动行时，可能面临“页分裂”的问题。...二级索引可能比想象的更大，因为在二级索引中的叶节点包含了引用行的主键列。 二级索引访问需要两次索引查找，而不是一次。...SQL查询只需要扫描索引而无需回表，会带来很多好处： 索引条目数量和大小通常远小于数据行的条目和大小，所以如果只需要读取索引，那么MySQL就会极大地减少数据访问量。
所以，MySQL只需要2步就可以查找到满足条件的有序结果： 遍历index_age_sex索引树中的叶子节点，找到满足条件的记录主键id 通过上面的主键id到聚簇索引的叶子节点查找对应的记录 正是排序字段在索引树叶子节点有序...我们就以上面使用Filesort的SQL为例，看一下具体的排序过程： 1.命中索引index_age_sex(字段age和sex的联合索引)，在索引树index_age_sex中查找age >= 18...(2) 当SELECT中的字段 + 排序字段的值大小大于参数max_length_for_sort_data，在sort_buffer中写入排序字段+主键ID，然后，对排序字段排序，最后，根据主键ID到聚簇索引取出对应记录...对比上面两种排序的过程，我们发现采用下面的方案进行排序，会多一次回表(聚簇索引查找)的过程，如果聚簇索引在磁盘上，那么就会产生磁盘IO，影响性能。...结合上面memcmp函数中MOV指令在CPU中的处理过程，我们知道如果用于比较的排序字段长度超过32字节，而此时该字段值不在CPU L1 Cache中，那么，CPU不得不分多次将字段值写入L1 Cache
匹配列前缀 匹配某一列值开头的部分 匹配范围值：精确匹配某一列并范围匹配另一列 只访问索引的查询 即只需要访问索引即可，「不需要索引」，类似直接走聚簇索引 B-Tree 索引的限制： 如果不是从最左侧查找无法使用索引...避免随机的IO和排序 聚簇索引 并不是单独的索引类型，而是数据存储方式 InnoDB 实际上在同一个结构中「保存了B-Tree 索引和数据行」 聚簇：数据行和相邻的键值紧凑的存储在一起 一个表只能有一个聚簇索引...，这是一种查询方式 好处 索引条目远远小于数据行，只需要读取索引 索引按照列值顺序存储，对于i/p密集的范围查询比随机I/O要快 如myisam 中只缓存索引 由于inodb的聚簇索引，innodb二级索引存储形式有关...， mysql 服务器 是否在分析大量超过需要的数据行 ❝核心：是否向数据库请求了不需要的数据 ❞ 执行查询的基础 查询状态 使用 SHOW FULL PROCESSLIST 命令 sleep Query...无法评估存储还书的执行成本 每个连接都有独立的存储过程 绑定变量 绑定变量的优化 准备阶段 解析sql , 移除不可能条件，重写子查询 第一次执行 先嘉华嵌套循环的关联（如果可能），将外关联转为内关联
InnoDB 的索引 首先看一下 InnoDB 存储引擎中的索引，InnoDB 表的索引按照叶子节点存储的是否为完整表数据分为聚簇索引和二级索引。 全表数据就是存储在聚簇索引中的。...InnoDB 表要求必须有聚簇索引，默认在主键字段上建立聚簇索引，在没有主键字段的情况下，表的第一个 NOT NULL 的唯一索引将被建立为聚簇索引，在前两者都没有的情况下，InnoDB 将自动生成一个隐式自增...比如说我们要在 workers 表中查询 名叫吕归尘的人 select * from workers where name='吕归尘'; 这条 SQL 通过 name='吕归尘'的条件 在二级索引...最新面试题整理好了，点击Java面试库小程序在线刷题。...借助 show index 命令查看索引的详细信息 操作后结果如下： 虽然详细信息当中列出了两条关于联合索引的条目，但并不表示联合索引是建立了多个索引，联合索引是一个索引结构，这两个条目表示的是组合索引中字段的具体信息
并且可以把预先编辑好的网络添加到已经存在的上面。这保证最新的功能分析。另外，cluego可以容易的整合新的注释源到其他插件。...另外，用户可以调整分析参数来更集中terms，例如，在某一个GO水平，有特殊的证据codes或有某数目和百分比的相关基因。...一个可选择的冗余减少特征（融合）以父子关系条目评估GO条目，这会共享相似的相关基因并且保留代表性的父或子条目。选择的条目间的的关系根据他们共享的基因定义。...当比较2个基因聚类时，cluege另一个原始的功能可以调整可视化，除了网络，cluego提供总括表，可以显示组别和他的领头条目，直方图，聚类和普通条目像bingo，cluego可以和golorize合并产生记忆...image.png 所用数据的功能groups的总图。是合并之后的子图的名字。 ---- B: Cluepedia cluepedia可以分析自己的实验数据，可以直接比较和富集公用数据。
rows字段，大部分rows值小的语句执行并不需要优化，所以基本上，优化sql，实际上是在优化rows，值得注意的是，在测试sql语句的效率时候，最好不要开启查询缓存，否则会影响你对这条sql查询时间的正确判断...SQL索引的数据结构B+tree 知道了背景，了解了原理，现在我们需要某种容器（数据结构）来帮我们实现包子的油皮儿，这种容器可以协助我们每次查找数据时把咬包子次数控制在一个很小的数量级，最好是常数数量级...读操作)，在内存中用二分查找确定4在3和5之间，通过根节点所存储的指针加载叶子节点(3,4)到内存中，发生第二次咬包子，结束查询，总计两次。...如果没有这样的索引，InnoDB 会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。InnoDB 只聚集在同一个页面中的记录。包含相邻键值的页面可能相距甚远。...)) 给user字段设置索引，子查询只用到了索引列，没有取实际的数据，只取主键，我们知道，聚簇索引是把数据和索引放在一起的，所以把原来的基于 user 的搜索转化为基于主键（id）的搜索，主查询因为已经获得了准确的索引值
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。...如果查询中有某个列的范围查询，则其右侧所有列都无法使用索引优化查找。 聚簇索引 聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。...聚簇的数据是有一些重要的优点： 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在非聚簇索引中查找要快。...更新聚簇索引列的代价很高，因为会强制InnoDB将每个被更新的行移动位置到新的位置。 基于聚簇索引的表在插入新行，或者主键被更新导致需要移动行时，可能面临“页分裂”的问题。...SQL查询只需要扫描索引而无需回表，会带来很多好处： 索引条目数量和大小通常远小于数据行的条目和大小，所以如果只需要读取索引，那么MySQL就会极大地减少数据访问量。
若现在定位到下层的索引页35，此时在索引页35里也有一些索引条目，分别都是下层各索引页（20、28、59)及他们里面最小的主键值，此时在索引页35的索引条目里继续二分查找，容易定位到，应该再到下层的索引页里找...可能从索引页35接着就找到下层的索引页59，此时索引页59里也有索引条目，存放部分数据页页号（如数据页2、8）和每个数据页里最小的主键值。在此继续二分查找，就能定位到应该到哪个数据页里去找。...这就是基于索引去查找主键的过程。 最下层的索引页，都有指针引用数据页，所以索引页之间跟数据页之间有指针连接。...InnoDB下，对数据增删改时，就是直接把你的数据页放在聚簇索引，数据就在聚簇索引里，聚簇索引就包含了数据。比如你插入数据，那就是在数据页里插入数据。...聚簇索引默认按主键组织的，所以你在增删改数据时： 会更新数据页 会给你自动维护B+树结构的聚簇索引，给新增和更新索引页，这个聚簇索引是默认就会给你建立
MyISAM使用的是非聚簇索引，树的子节点上的data不是数据本身，而是数据存放的地址。InnoDB采用的是聚簇索引，树的叶子节点上的data就是数据本身。...非聚簇索引：叶子节点不存储数据，存储的是数据行地址，也就是说根据索引查找到数据行的位置再取数据查找数据，这个就有点类似一本书的目录，比如我们要找第三章第一节，那我们先在这个目录里面找，找到对应的页码后再去对应的页码看文章...image.png InnoDB一定有主键，主键一定是聚簇索引，不手动设置，则会使用unique索引，则会使用数据库内部的一个行的隐藏id来当作主键索引，在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引，辅助索引访问数据总是需要二次查找...在B+树上的常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当，不会出现大幅波动，而且基本索引的顺序扫描时，也可以利用双向指针快速左右移动，效率非常高，便于范围查找，因此：B+树索引被广泛应用于数据库、文件系统等场景...最好是避免AALL和index 5.possible_keys：它表示MySQL在执行该sql语句的时候，可能用到的索引信息，仅仅是可能，实际不一定会用到。
，我们必须通过一些诸如 记录移动 的操作来始终保证这个状态一直成立：下一个数据页中用户记录的主键值必须大于上一个页中用户记录的主键值。...通过目录项记录页 确定用户记录真实所在的页 。 在一个存储 目录项记录 的页中通过主键值定位一条目录项记录的方式说过了。 在真实存储用户记录的页中定位到具体的记录。...的值肯定是不一样的，所以最后肯定能定位唯一的一条目录项记录，在本例中最后确定新纪录应该被插入到 页5 中。...SQL 的查询条件加速定位到叶子节点，特别是当 B+ 树比较深的时 候，通过自适应 Hash 索引可以明显提高数据的检索效率。...非叶子节点的关键字也会同时存在在子节点中，并且是在子节点中所有关键字的最大（或最 小）。 非叶子节点仅用于索引，不保存数据记录，跟记录有关的信息都放在叶子节点中。
索引条目也被称为索引行;无论是表行（聚簇索引叶级别条目），是指表行（非聚簇索引叶级别）还是指向较低级别（非叶级别）的页面。...非叶级别是在叶级上构建的结构，它使SQL Server能够： 维护索引键序列中的索引条目。 根据索引键值快速找到叶级别的行。 在1级中，我们使用电话簿作为比喻来帮助解释索引的好处。...所以SQL Server在索引中建立了一些额外的结构。 非叶级别 这个额外的结构称为索引的非叶级别或节点级别;并被认为是建立在叶级的顶部，而不管其页面的物理位置在哪里。...在我们的十亿行表中的例子中，五个页面读取将SQL Server从根页面转移到叶级页面及其所需的条目;在我们的图解例子中，三个阅读就足够了。...在聚集索引中，该叶级别条目将是实际的数据行;在非聚集索引中，此条目将包含聚簇索引键列或RID值。 索引的级数或深度取决于索引键的大小和条目数。
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