(2).B+树：B+树是为磁盘或其他直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树，在B+树中，所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶节点中，各叶节点指针进行连接。...(3).InnoDB主索引：叶节点包含了完整的数据记录。这种索引叫做聚集索引。InnoDB 的索引能提供一种非常快速的主键查找性能。...不过，它的辅助索引也会包含主键列，所以，如果主键定义的比较大，其他索引也将很大。如果想在表上定义 、很多索引，则争取尽量把主键定义得小一些。...InnoDB 不会压缩索引 (4).聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。...为了全局的唯一性，应该用uuid做索引关联其他表或做外键。
20 Carry 48 画一个比较简单比较容易懂的图来看下聚集索引和辅助索引： 聚集索引： 辅助索引（age）： 如果查询条件为主键，则只需扫描一次聚集索引的 B+ 树即可定位到要查找的行记录...举个例子： select * from user where id = 7; 查找过程如图中绿色所示： 如果查询条件为普通索引（辅助索引） age，则需要先查一遍辅助索引 B+ 树，根据辅助索引键得到对应的聚集索引键...，然后再去聚集索引 B+ 树中查找到对应的行记录。...辅助索引键 + 对应的聚集索引键 所以这条 SQL 语句只需要扫描一次 age 索引的 B+ 树就行了 这样，结合这个例子，不知道各位有没有受到启发，如何实现覆盖索引拒绝回表查询呢？...B+ 树上，所以只需扫描一次这个组合索引的 B+ 树即可获取到 id、age 和 name，这就是实现了索引覆盖 覆盖索引的常见使用场景 在下面三个场景中，可以使用覆盖索引来进行优化 SQL 语句：
user权限表：记录允许连接到服务器的用户帐号信息，里面的权限是全局级的。 db权限表：记录各个帐号在各个数据库上的操作权限。 table_priv权限表：记录数据表级的操作权限。...，通常使用B树和B+树。...辅助索引 辅助索引的叶子节点存储主键值，再通过这个主键值查询聚簇索引里的数据。 联合索引 有最左前缀匹配原则，遇到范围查找，后面的条件就不过去了。...回表 我们通过辅助索引查到主键，再通过聚簇索引查值，就很浪费性能。 如何优化回表呢？ 使用覆盖索引，通过查找非主键索引获取的数据已经满足，不需要回表去主键查找。...隔离级别出现的问题 读未提交：脏读，幻读，不可重复读 如何实现隔离级别 读未提交：啥也别加就是。
辅助索引与聚集索引的区别在于辅助索引的叶子节点并不包含行记录的全部数据，而是存储相应行数据的聚集索引键，即主键。...当通过辅助索引来查询数据时，InnoDB 存储引擎会遍历辅助索引找到主键，然后再通过主键在聚集索引中找到完整的行记录数据。 hash 索引 在进行查询操作时，使用 hash 索引效率很高。...(2) 查辅助索引时需要查几次索引 需要两次：在前面的索引一节我们详细的介绍过辅助索引的结构，辅助索引的 B+Tree 结点的叶子结点存放的是一级索引的值，所以查到一级索引时，它会再查询一次一级索引。...你就得考虑一下，你的项目里该如何分库分表？...(4) redis 生成唯一 ID redis 是部署在数据库集群之外，它不依赖于数据库，使用 redis 能够生成唯一的 id 这主要依赖于 Redis 是单线程的，所以也可以用生成全局唯一的 ID，
示例效果图 ---- Github项目 1. chestdetect python实现，numpy, skimage, PIL, cv2实现的检测，代码很短，优先加进来试试效果。 2....项目中步骤如下： segmentation: 形态学操作 morphological operation preselection: 用threshold去除血管和大部分非结节部分，减少误判 feature...图像分割的操作，包括： 对图像的基本处理（均值滤波，中值滤波，Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，拉普拉斯算子） 阈值分割(手动阈值，熵分割，OSTU分割，矩量分割) 直方图绘制，全局直方图增强...； 4. pylidc LIDC数据集索引，将LIDC数据集parse后放到sqlite数据库中，方便查找。...CT图像中肺部疾病的计算机辅助诊断方法研究（华中科技大学 博士论文） | 文献详情 & 在线阅读 5. 肺结节计算机辅助诊断算法研究 （浙江大学 硕士论文） | 文献详情 & 在线阅读 6.
而使用B+树是因为如果使用B树在进行一个范围查找的时候每次都会进行重新检索，而在B+树中可以充分利用叶子结点的链表。...MySQL在辅助索引上找到对应的主键值并通过主键值在聚簇索引上查找所要的数据就叫回表。 索引维护 我们知道索引是需要占用空间的，索引虽能提升我们的查询速度但是也是不能滥用。...select name from stu where class = 102; 这个时候我们就可以直接在 辅助索引 上查找到学生姓名而不需要再次回表。...我们可以看到整个索引设计就是这么设计的，所以我们需要查找的时候也需要遵循着这个规则，如果我们直接使用name，那么InnoDB是不知道我们需要干什么的。...锁 全局锁 MySQL提供了一个加全局读锁的方法，命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)。
并且 InnoDB 中哈希索引是自适应的，也就是说 InnoDB 存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引，不能人为干预是否在一张表中生成哈希索引。 全文索引本文先暂且不做赘述。...简单介绍下：B+ 树是为磁盘或其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树。在 B+ 树中，所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶子节点上，各叶子节点之间通过双向链表进行连接。...而至于 “主键就是索引” 这种观点的由来，是因为：InnoDB 存储引擎中，每张表都一定存在主键（显示或隐式），而聚集索引依赖于主键的建立，所以如果没有强制指定使用非聚集索引，InnoDB 在创建主键的同时会建立一个唯一的聚集索引...举个例子，如果在一棵高度为 3 的辅助索引树中查找数据，那需要对这棵辅助索引树遍历 3 次找到指定聚集索引键，如果聚集索引树的高度同样为 3，那么还需要对聚集索引树进行 3 次查找，最终找到一个完整的行数据所在的页...准备春招秋招的小伙伴可以参考我的这个论坛项目 Echo「Gitee 官方推荐项目，现已 900+ star，仓库地址：https://gitee.com/veal98/Echo」。
并给出相关的代码案例来辅助说明。 面试题重点： 理解回表操作的概念及其重要性。 掌握减少回表操作的方法。 能够通过代码案例来辅助说明回表操作及其优化方法。...最后，通过具体的代码案例来辅助说明，让面试官更加直观地理解回表操作及其优化方法。 什么是联合索引，组合索引，复合索引？ 面试官提问背景： 面试官：在MySQL数据库优化中，索引的使用是绕不开的话题。...掌握MySQL中联合索引的工作原理和“最左前缀”原则。 了解联合索引的优点和使用场景。 能够通过代码案例来辅助说明联合索引的使用方法和效果。...接着，可以阐述联合索引的优点，如提高查询性能、减少索引数量、优化排序和分组等。最后，通过具体的代码案例来辅助说明联合索引的使用方法和效果。...ON products(description); -- 不推荐 面试官为什么问这个问题： 面试官希望了解面试者对MySQL索引机制的理解程度，以及在实际项目中如何合理地创建索引来优化数据库性能。
建立普通索引 create index idx_t1_bcd on t1(b, c, d) --使用t1表中的b，c，d列创建名为idx_t1_bcd的索引 1 ? bcd如何排序？...普通索引叶子结点不存完整的数据，只存索引项和主键，查找数据的时候先通过普通索引找到对应的主键，在用这个主键去主键索引去找，这个操作叫回表。 如果bcd有重复如何？...如何查看sql语句是否使用了索引？ explain select * from t1 where b = 1 and c = 1 and d = 1; -- 查看索引的使用情况 1 ?...key：最终选择的索引，查询优化器选择它认为最优的索引，用它选择的索引做查询。 在建立了辅助索引的情况下，什么时候查询优化器可能会选择全盘扫描而不是使用辅助索引？...如果使用辅助索引找到的主键很多时（全表主键的80%-90%？），这个时候如果使用辅助索引效率会比较低，查询优化器会选择用全表扫描的方法查询。
因此索引的添加要基于原理和业务情况，做整体考虑，不是一蹴而就的。 准备 ---- 在介绍索引之前，我们需要先了解一下没有索引的时候如何查找数据。...当通过辅助索引来查找数据时，存储引擎会遍历辅助索引并通过叶级别的指针获得指向主键索引的主键，然后通过主键索引找到行的记录。...比如，在一棵高度为 3 的辅助索引中查找数据，那么需要对这颗树遍历三次才可以找到指定主键。...03 哈希索引 hash index 是建立在哈希表的基础上，它只对使用了索引中的每一列的精确查找有用。...以上就是索引相关内容，是我在工作项目中使用总结出来的，基本也能涵盖大多数量级的项目。如果读者有不透彻或想交流的问题，可以进去读者圈提问，感谢看完的朋友们。
在查询当中，如果是通过主键来查找数据，即使用explain分析SQL的key显示PRIMARY时，查找效率是最高的，因为叶子节点存放的就是数据记录本身，所有可以直接返回，而不需要像非聚簇索引一样需要通过额外回表查询...对于基于主键的范围查找，由于聚簇索引的叶子节点已经根据主键的顺序，使用双向链表进行了相连，故可以快速找到某一范围的数据记录。...辅助索引 辅助索引也称为二级索引，是一种非聚簇索引，一般是为了提高某些查询的效率而设计的，即使用该索引列查询时，通过辅助索引来避免全表扫描。...，从而获取到对应的数据记录，所以整个过程涉及到先在辅助索引中查找，再在聚簇索引（即主键索引）中查找（回表查询）两个过程。...覆盖索引 由于回表查询开销较大，故为了减少回表查询的次数，可以在辅助索引中增加查询所需要的所有列，如使用联合索引，这样可以从辅助索引中获取查询所需的所有数据（由于辅助索引的叶子页包含主键值，即使索引没有该主键值
那么问题来就来了，如果表中的记录涉及多个数据页，那又该如何查找呢？...没有索引的查找 为了方便理解，咱先说一个SQL语句的情况，就是最简单的精准查询，如下： select [列名列表] from [表名] where 列名=XXX 在一个页中的查找 以主键为搜索条件 可以直接使用数据页中的目录进行二分查找...以其他列为搜索条件 不可以使用数据页中的目录进行二分查找，只能顺序查找，一列列的对比是否满足条件。...在多个页中的查找 不管是否以主键作为搜索提交，都不能使用数据页中的目录进行二分查找，只能顺序查找，逐一对比。 结果：这样查找速度肯定是慢的，我们得想一个提升速度的方法，那么索引就出现了。...那我们就先在name上建一个索引index_name，语句如下： alter table score add index index_name(name) 索引已经建立好了，那么辅助索引是如何存放数据的
在本文中，我们将探讨Performance Schema中与锁相关的表，并通过实例介绍如何使用这些表来发现当前会话的锁、识别哪些锁被阻塞、以及确定谁持有锁。...如果锁定在主键索引上，则会显示被锁记录的主键值。如果锁定在辅助索引上， 则会显示被锁记录的辅助索引值，并附加上主键值。...如果没有主键， LOCK_DATA 会显示选择的唯一索引的键值，或者根据InnoDB聚簇索引使用规则（参见聚簇和辅助索引）， 显示InnoDB内部的唯一行ID号码。...INNODB_LOCKS 表需要全局的 PROCESS 权限。data_locks 表则需要Performance Schema权限的只读权限，比如在要查询的表上需要 SELECT 权限。...查找当前正在等待锁的事务 SELECT r.THREAD_ID AS waiting_thread_id, r.OBJECT_SCHEMA AS waiting_object_schema
相比B-Tree来说，进行范围查找时只需要查找两个节点，进行遍历即可。而B-Tree需要获取所有节点，相比之下B+Tree效率更高。 Hash索引。...按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。 二级索引(辅助索引)。...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。辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置，而是主键值。 3）从“索引字段特性角度”分类 主键索引。...项目基本都是使用后两种，因为如果使用数据库来实现，就非常的依赖数据库的性能。使用redis和zookeeper更好。...项目中使用场景：给用户发邮件、发站内信、异步持久化请求日志等。 15.如何保证消息不丢失？
InnoDB 聚簇索引 InnoDB使用的是聚簇索引，将主键组织到一棵B+树中，而行数据就储存在叶子节点上，若使用"where id = 14"这样的条件查找主键，则按照B+树的检索算法即可查找到对应的叶节点...（重点在于通过其他键需要建立辅助索引） 聚簇索引的优势 看上去聚簇索引的效率明显要低于非聚簇索引，因为每次使用辅助索引检索都要经过两次B+树查找，这不是多此一举吗？聚簇索引的优势在哪？...辅助索引使用主键作为"指针"而不是使用地址值作为指针的好处是，减少了当出现行移动或者数据页分裂时辅助索引的维护工作，使用主键值当作指针会让辅助索引占用更多的空间，换来的好处是InnoDB在移动行时无须更新辅助索引中的这个...也就是说行的位置（实现中通过16K的Page来定位）会随着数据库里数据的修改而发生变化（前面的B+树节点分裂以及Page的分裂），使用聚簇索引就可以保证不管这个主键B+树的节点如何变化，辅助索引树都不受影响...聚簇索引适合用在排序的场合，非聚簇索引不适合 取出一定范围数据的时候，使用用聚簇索引 二级索引需要两次索引查找，而不是一次才能取到数据，因为存储引擎第一次需要通过二级索引找到索引的叶子节点，从而找到数据的主键
那么 MySql 是如何利用这数据结构的呢？...Innodb 存储引擎 Innodb 使用的是 B + 树，他存在有一个主键索引和辅助索引两种索引，主键索引是在生成主键时就有的索引，他的叶子节点中存放的就是数据行，所以又称之为聚集索引。...而另一类索引，辅助索引，就是我们人为新建的索引，他的叶子节点中存放的是主键，当我们通过辅助索引查找到主键之后，再通过查找的主键去查找主键索引，我们看看两种索引的结构吧： innodb 主索引，其中叶子中存放的就是数据行...innodb 辅助索引，其中叶子存放的是主键 MyIsam 存储引擎 很显然，MyIsam 不可能再会用聚集索引了，虽然他用的是 B + 树，但是他的主键索引和辅助索引没有任何区别，都是在叶子中存储数据行的物理地址...较优，写比较多的表，使用 Innodb； 拓展 -- 复合索引 我们都知道我们可以对一个列创建一个索引，但是什么是复合索引呢？
关于Innodb和Myisam的聚簇索引问题 首先索引总共分为两大类： 聚簇索引（聚集索引） 辅助索引（非聚簇索引，二级索引） 聚簇索引的叶子节点是存储了完整的行数据，所以通过主键查找的行记录速度是最快的...辅助索引的叶子节点并没有存储完整的行数据，需要先通过辅助索引的叶子节点得到主键值，然后在拿这个主键值去聚簇索引中查找对应的行记录，这里总共查找了两次，也被称为‘回表’，如何避免呢？...假如都用的辅助索引，Innodb的辅助索引需要查找两遍树，而Myisam的索引只需要查询一遍树 Innodb还需要维护MVCC一致；虽然可能你的场景没有，但是他还是需要去检查和维护，MVCC (Multi-Version...如果没有这样的索引，Innodb会隐式创建一个内置的rowid作为聚簇索引。 如何避免‘回表’，什么是索引覆盖？...回表，其实就是上面说到的，先定位到主键值，在定位到行记录，它的性能较扫一遍的索引树更低，这就叫做'回表' 如何避免呢，可以使用索引覆盖。什么是索引覆盖？
此外，还可以使用 hoodie.index.class 并提供 SparkHoodieIndex 的子类（适用于 Apache Spark 编写者）来使用自定义索引实现 另一个值得理解的关键方面是全局索引和非全局索引之间的区别...可以想象，非全局索引依赖于编写器在更新/删除期间为给定的记录键提供相同的一致分区路径，但可以提供更好的性能，因为索引查找操作变为 O（更新/删除的记录数） 并且可以很好地扩展写入量。...由于数据以不同的量、速度和不同的访问模式进入，因此不同的索引可用于不同的工作负载。 接下来，让我们浏览一些典型的工作负载，看看如何为此类用例利用正确的 Hudi 索引。...如果操作开销可以接受并且将为这些表提供更好的查找时间，则可以使用 HBASE 索引。...一个全新的 MetadataIndex，它重新构想了今天在 Hudi 元数据表之上的布隆索引。 记录级索引实现，作为二级索引使用另一个 Hudi 表。 展望未来，这仍将是该项目的积极投资领域。
，辅助索引访问数据总是需要二次查找，非聚簇索引都是辅助索引，像复合索引、前缀索引、唯一索引，辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置，而是主键值。...InnoDB使用的是聚簇索引，将主键组织到一棵B+树中，而行数据就储存在叶子节点上，若使用"where id = 14"这样的条件查找主键，则按照B+树的检索算法即可查找到对应的叶节点，之后获得行数据。...聚簇索引的优势 看上去聚簇索引的效率明显要低于非聚簇索引，因为每次使用辅助索引检索都要经过两次B+树查找，这不是多此一举吗？聚簇索引的优势在哪？...辅助索引使用主键作为"指针"而不是使用地址值作为指针的好处是，减少了当出现行移动或者数据页分裂时辅助索引的维护工作，使用主键值当作指针会让辅助索引占用更多的空间，换来的好处是InnoDB在移动行时无须更新辅助索引中的这个...也就是说行的位置（实现中通过16K的Page来定位）会随着数据库里数据的修改而发生变化（前面的B+树节点分裂以及Page的分裂），使用聚簇索引就可以保证不管这个主键B+树的节点如何变化，辅助索引树都不受影响
里面曾多处提到了找数据要从我们电脑的磁盘上找，今天就来说一说 MySQL 中的数据在磁盘上，它到底是如何进行存储的？长什么样？...[图片] 底层查找过程： 首先会判断查找条件 where 中的字段是否是索引字段，如果是就会先拿着这字段去 .MYI 文件里通过 B+tree 快速定位，从根节点开始定位查找； 找到后再把这个索引关键字...使用这个 ROW_ID 列的表都共享一个相同的全局序列计数器（这是数据字典的一部分）。为了避免这个 ROW_ID 用完，所以建议表中一定要单独建立一个主键字段。 为什么推荐使用整型自增？...首先整型的占用空间会比字符串小，而且在查找上比大小也会比字符串更快。字符串比大小的时候还要先转换成 ASCII 码再去比较。 如果使用自增的话，在插入方面的效率也会提高。...都用自增就会永远都往后面插入元素，这样索引节点分裂的概率就会小很多。 二级索引 ---- 除聚集索引之外的所有索引都叫做二级索引，也称辅助索引。
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