索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。
在MySQL中,无论是Innodb还是MyIsam,都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始,逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题,从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。
在MySQL中,无论是Innodb还是MyIsam,都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始,逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题,从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。整理了一份328页MySQLPDF文档
在 MySQL 的众多存储引擎中,InnoDB 是最常用的存储引擎,也是 MySQL 现阶段唯一免费支持事务机制的存储引擎。在本文中,我们以 InnoDB 为例,介绍 MySQL 的索引结构以及其使用 B+ 树实现索引的原因。
小伙伴们可以先看这篇文章了解下什么是聚集索引和辅助索引:Are You OK?主键、聚集索引、辅助索引,简单回顾下,聚集索引的叶子节点包含完整的行数据,而非聚集索引的叶子节点存储的是每行数据的辅助索引键 + 该行数据对应的聚集索引键(主键值)。
本文主人翁是我星球里一位同学,周一线上顺丰面试遇到的问题,反馈面经时,只记得部分的。
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
本文主要以列表形式将B+树的特点以及注意点等列出来,主要参考《算法导论》、维基百科、各大博客的内容,结合自己的理解写的,如内容有不当之处,请各位雅正。
索引的本质其实就是各种各样的数据结构,在增删改查的各种操作有不通的时间复杂度和空间复杂度
自我介绍要说几个点:你是谁,你的优点是什么?这么多年你干了啥?在学校获得过什么奖?对哪些技术有深入研究?是否有高并发系统的设计?是否参与过什么大型项目?
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。
我们在MySQL中的数据一般是放在磁盘中的,读取数据的时候肯定会有访问磁盘的操作,磁盘中有两个机械运动的部分,分别是盘片旋转和磁臂移动。盘片旋转就是我们市面上所提到的多少转每分钟,而磁盘移动则是在盘片旋转到指定位置以后,移动磁臂后开始进行数据的读写。那么这就存在一个定位到磁盘中的块的过程,而定位是磁盘的存取中花费时间比较大的一块,毕竟机械运动花费的时候要远远大于电子运动的时间。当大规模数据存储到磁盘中的时候,显然定位是一个非常花费时间的过程,但是我们可以通过B树进行优化,提高磁盘读取时定位的效率。
索引需要保存到磁盘上,假设我们使用平衡二叉树来存储,一个100万个节点的二叉树高20,一次查询需要访问20个数据块,机械硬盘随机读取一个数据块大约需要10ms时间,因此单独访问一个行大约需要200ms时间。
在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。
导读:3 月 12 日是一年一度的植树节。旨在宣传保护森林,并动员群众参加植树造林活动。说到树,程序猿们肯定不陌生,趁着这个植树节到来之时普及一下程序猿们经常遇见的树。
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。
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。
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)!
在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前,我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的,因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程,在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用B+树!
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
数据库索引的数据结构有很多种,比如:哈希索引、平衡二叉树索引、B树索引、B+树索引等等。
在数据库中,为了提高查询效率和数据的持久化存储,在设计索引时通常会采用B树或B+树。本文将对B树和B+树进行详细介绍,并解释为什么MySQL选择B+树作为索引结构。
一位去阿里面试的小伙伴,在第一面就挂了。他跟我说是被数据库里面的几个问题难倒了,他说面试官问了事务隔离级别、MVCC、聚集索引/非聚集索引、B 树、B+树这些,都没回答好。
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。
1千万,2千万,或者上亿条数据?具体的答案不重要,当然肯定也不会是一个固定的数目,今天我们就一起来探讨探讨这个问题。
UUID 是 通用唯一识别码(Universally Unique Identifier)的缩写,是一种软件建构的标准,亦为开放软件基金会组织在分布式计算环境领域的一部分。其目的,是让分布式系统中的所有元素,都能有唯一的辨识信息,而不需要通过中央控制端来做辨识信息的指定。如此一来,每个人都可以创建不与其它人冲突的UUID。在这样的情况下,就不需考虑数据库创建时的名称重复问题。目前最广泛应用的UUID,是微软公司的全局唯一标识符(GUID),而其他重要的应用,则有Linux ext2/ext3文件系统、LUKS加密分区、GNOME、KDE、Mac OS X等等。另外我们也可以在e2fsprogs包中的UUID库找到实现。
答:大部分程序主要的功能都是对数据的处理,写入、查询、转化、输出。最形象的比喻就是树和内容和目录的关系,目录就是索引,我们根据目录能快速拿到想要内容的页码。
9.5–11.13,经过了长达70天的面试,终于有了结果。期间崩溃过无数次,很多次面试都被虐到怀疑人生,也有三面被刷掉无奈,一次次整装重新出发,一次次从头再来。今天有时间整理最近面试过程中涉及到的问题和经验,希望可以帮助到正在面试中或即将面试的同行们。
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在现在的互联网时代,网上购物已经称为常态,当我们在各大电商平台购物的时候,不难发现这样一个现象。当你搜索某个上面进行浏览的时候,点击目标商品,之后返回到首页,很大概率你就可以发现,你刚才搜索的商品的相关产品已经在首页的推荐栏目。例如,你购买了一件护肤品面霜,回到首页推荐处,系统可能就会给你推荐口红或者相关护肤品。又例如当你搜索用户画像书籍的时候,推荐栏目就会出现有关用户画像的书籍。这些功能就叫做推荐,而完成这些行为的即为推荐系统。
小熊学Java个人网站:https://javaxiaobear.gitee.io/,每周持续更新干货,建议收藏!
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:
搜索一个主键id对应的行,先去顶层的索引页88里通过二分查找,定位到你应该去下层哪个索引页里继续找。
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。
今天中午刚收到书面offer,距离面试完过去了24天...虽然审批流程如此漫长,但是不得不说快手的面试体验很棒和面试流程效率很高
公历 3 月 12 日是一年一度的植树节。旨在宣传保护森林,并动员群众参加植树造林活动。说到树,程序猿们肯定不陌生,趁着这个植树节到来之时普及一下程序猿们经常遇见的树。
之前有过一次面试,关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤,立志要总结一番,然后一直没有时间(其实是懒……),准备好了吗?
大家是不是感觉弱爆了,随着工作经验的增加,我对索引有了更深入的了解,下面就来分享下我眼中的索引,分享以问题的形式,从敲门到进门。
上篇文章我们主要介绍了线性数据结构,本篇233酱带大家康康 无所不在的非线性数据结构之一:树形结构的特点和应用。
数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询,更新数据库中表的数据。索引的实现通常使用B树和变种的B+树(MySQL常用的索引就是B+树)。除了数据之外,数据库系统还维护为满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用数据,这种数据结构就是索引。简言之,索引就类似于书本,字典的目录。
这里是为后续的mysql调优做准备,要像做到mysql调优,索引很关键,理解索引结构,页结构,对于调优来说是很重要的基础。
在阅读了大量关于数据库的资料后,笔者情不自禁产生了一个造数据库轮子的想法。来验证一下自己对于数据库底层原理的掌握是否牢靠。在笔者的github中给这个database起名为Freedom。
这个问题其实还是很有趣的,我在上一篇文章中,写了: 1、为什么数据库索引不能用二叉排序树; 2、为什么数据库索引不能用红黑树;
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