倒排索引（Inverted Index）也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。通俗地来讲，正向索引是通过key找value，反向索引则是通过value找key。...先来回忆一下我们是怎么插入一条索引记录的： ?...其实就是直接PUT一个JSON的对象，这个对象有多个字段，在插入这些数据到索引的同时，Elasticsearch还为这些字段建立索引——倒排索引，因为Elasticsearch最核心功能是搜索。...当然是建索引了，为Terms建立索引，最好的就是B-Tree索引（PS：MySQL就是B树索引最好的例子）。 首先，让我们来回忆一下MyISAM存储引擎中的索引是什么样的： ? ?...我们查找Term的过程跟在MyISAM中记录ID的过程大致是一样的 MyISAM中，索引和数据是分开，通过索引可以找到记录的地址，进而可以找到这条记录 在倒排索引中，通过Term索引可以找到Term
二叉树(binary tree) 二叉树是经典的数据结构. 他的意义是 : 左子节点小于根节点, 右子节点大于根节点....当插入,删除或修改某个节点的时候,我们需要建立相应的api对树进行旋转(四种旋转方式 (LL,RR,LR,RL) 对应四种破坏平衡的情况.最多需要旋转两次,具体过程需要参考平衡二叉树的数据结构代码),使变更过的数还能保持平衡性...b4ab4e459b48440c9a2ad1d1e3cc1ef3.png 效力分析 : 分页查找和随机查找同时高效支持 通常在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构...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。
1.概述 数据结构，就是一种程序设计优化的方法论，研究数据的逻辑结构和物理结构以及它们之间相互关系，并对这种结构定义相应的运算，目的是加快程序的执行速度、减少内存占用的空间。...线性结构：数据结构中的元素存在一对一的相互关系。比如：排队。结构中必须存在唯一的首元素和唯一的尾元素。体现为：一维数组、链表、栈、队列 树形结构：数据结构中的元素存在一对多的相互关系。...比如：家谱、文件系统、组织架构 图形结构：数据结构中的元素存在多对多的相互关系。比如：全国铁路网、地铁图 3.数据的存储结构（或物理结构） 数据的物理结构/存储结构：包括数据元素的表示和关系的表示。...3.3索引结构 除建立存储节点信息外，还建立附加的索引表来记录每个元素节点的地址。索引表由若干索引项组成。索引项的一般形式是：（关键字，地址）。 优点：用节点的索引号来确定结点存储地址，检索速度快。...缺点： 增加了附加的索引表，会占用较多的存储空间。在增加和删除数据时要修改索引表，因而会花费较多的时间。 3.4散列结构 根据元素的关键字直接计算出该元素的存储地址，又称为Hash存储。
前文提到倒排索引就是一个字典，字典的 Key 是关键词，字典的 Value 是文档 ID 列表（PostingList）。...除了频率这个数据可以提前记录在索引里之外，还有很多其它可选数据也可以提前存储。 接下来我们先分析一下 Key 的存储结构。如果让你来设计 Key 的存储，你会怎么做呢？...那么对应内存的结构就是 LRUMap。...为了加深理解，我们再从逆向角度来描述这个结构。现在所有的 Key/Value 对都按照 Key 排序好了紧凑地存储在磁盘上，如果将所有的 Key 都放在内存里作为索引那这就是没有经过优化的状态。...综上所述，倒排索引的 Key 和 Value 都是部分放在内存中，从这点来说 FST 和 Skiplist 的结构具有一定的相似性，它们都是有高度的数据结构，高层的数据留在内存中，底层的数据淘汰到磁盘上
MySQL索引结构演变历史什么是索引索引定义：索引是依靠某些数据结构和算法来组织数据，最终引导用户快速检索出所需要的数据例如新华字典中，我们可以通过偏旁部首或者拼音快速找到我们需要查找的字；这里的偏旁部首和拼音就是索引索引选择数据结构历史...若树左右比较平衡的时，最差情况为O(logN)，如果插入数据是有序的，退化为了链表，查询时间变成了O(N)数据量大的情况下，会导致树的高度变高，如果每个节点对应磁盘的一个块来存储一条数据，需io次数大幅增加，显然用此结构来存储数据是不可取的正常数据异常数据
前言学习MySQL的知识，学习好索引是非常重要的，索引分类、索引如何正确添加、索引失效的场景、底层数据结构等问题是面试中必问的，就这些内容我们一起学习巩固下。...索引是什么在关系数据库中，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，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构，索引和数据是位于存储引擎中的，比如InnoDB。...索引分类按数据结构分类可分为：B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。 按物理存储分类可分为：聚簇索引、二级索引（辅助索引）。 按字段特性分类可分为：主键索引、普通索引、前缀索引。...我们来看看各类索引的特点和区别数据结构分类按数据结构分类有 B+tree索引、Hash索引、Full-text索引，而不同的存储引擎支持不同的索引类型，我们拿InnoDB和MyISAM来看看。
MySQL 的索引按照存储方式分为两类： 聚集索引：也称 Clustered Index。是指关系表记录的物理顺序与索引的逻辑顺序相同。...由于一张表只能按照一种物理顺序存放，一张表最多也只能存在一个聚集索引。与非聚集索引相比，聚集索引有着更快的检索速度。...非聚集索引：也叫 Secondary Index。指的是非叶子节点按照索引的键值顺序存放，叶子节点存放索引键值以及对应的主键键值。MySQL 里除了 INNODB 表主键外，其他的都是二级索引。...MYISAM，memory 等引擎的表索引都是非聚集索引。简单点说，就是索引与行数据分开存储。一张表可以有多个二级索引。...再来看下 INNODB 表的二级索引，如下图所示： INNODB 二级索引的非叶子节点保存索引的字段值，上图索引为表 t1 的字段 age。叶子节点含有索引字段值和对应的主键值。
InnoDB表结构 此小结与索引其实没有太多的关联，但是为了便于理解索引的内容，添加此小结作为铺垫知识。...1.1 InnoDB逻辑存储结构 MySQL表中的所有数据被存储在一个空间内，称之为表空间，表空间内部又可以分为段(segment)、区(extent)、页(page)、行(row),逻辑结构如下图：...聚簇索引和二级索引 3.1 聚簇索引 每个InnoDB的表都拥有一个索引，称之为聚簇索引，此索引中存储着行记录，一般来说，聚簇索引是根据主键生成的。...3.2 辅助索引 除了聚簇索引之外的索引都可以称之为辅助索引，与聚簇索引的区别在于辅助索引的叶子节点中存放的是主键的键值。...则无法利用(a,b)索引来加速查询。 辅助索引还有一个概念便是索引覆盖，索引覆盖的一个好处便是辅助索引不高含行记录，因此其大小远远小于聚簇索引，利用辅助索引进行查询可以减少大量的IO操作。
问题2: 索引是越多越好吗？ 问题3: 设计索引需要注意的点有哪些？ 问题4: 范围查询能不能走索引？ 问题5: 不等于查询能不能走索引？ 问题6: order by 能不能走索引？...问题7: group by 能不能走索引？ 3) 字符串、联合索引的结构 问题1: like走不走索引？ 问题2: 联合索引的最左前缀如何理解？...字符串索引 联合索引 拓展: 什么叫覆盖索引？ 拓展: 什么叫回表？...4) 为什么使用B+树结构 参考: 为什么MySQL用B+树做索引 1、为什么不用二叉树、为什么设计的这么矮？ 减少磁盘IO 2、为什么使用b+数而不使用b树？(数据存放到叶子结点上？)...数据库级缓存 程序服务级缓存 使用列存 2、pg数据库底层存储结构及缓存原理 [PostgreSQL] - 存储结构及缓存shared_buffers 3、如何使用explain分析，并从中能学到什么
本文将学习操作系统中的索引文件结构，我们将对直接索引、一级间接索引、二级间接索引有个基本的理解。...---- 一、索引文件结构概论 索引文件结构的扩展机制能够极大扩充现有容量，是操作系统中比较特殊的文件结构。...一般的索引文件结构由 13 个结点组成，其中 0 - 9 个结点为直接的物理盘块（直接索引），第 10 个结点是一级间接索引，第 11 个结点是二级间接索引，第 12 个结点是三级间接索引，如下图所示。...13 个索引结点编号从 0 开始，一直编号到 12，如上图所示，这个需要注意。 ---- 二、索引的扩展原理 如果一个存储结构不使用索引，那么他的存量就是 物理块数 * 单位大小。...---- 四、总结 本文学习了操作系统中的索引文件结构，我们需要对直接索引、一级间接索引、二级间接索引有个基本的理解。
葫芦的运维日志 查看索引使用:curl -XGET '127.0.0.1:9200/_cat/indices?...soalog_dev-2019.07.01 i59m9PY8QFiRDcuy4HXQRA 9 0 425794186 0 230gb 230gb 删除索引
这种储存文件元信息的区域就叫做inode，中文译名为”索引节点” 。 2.inode包含内容 Linux中目录的数据块中的每一项中都包含了文件名和其对应的inode。...inode是Linux中的，Unix中是vnode。...---- 参考文献 [1]鸟哥.鸟哥的私房菜基础学习篇第三版[M].北京：人民邮电出版社，2010：183-184 [2]图解linux中Inode-分析Linux如何通过Inode读取磁盘
”，“非聚集索引体系结构”，“堆体系结构”，“具有包含列的索引”，“表组织和索引组织”。...正文 定义 在 SQL Server 中，索引是按 B 树结构进行组织的。索引 B 树中的每一页称为一个索引节点。B 树的顶端节点称为根节点。索引中的底层节点称为叶节点。...每个索引行包含一个键值和一个指针，该指针指向 B 树上的某一中间级页或叶级索引中的某个数据行。每级索引中的页均被链接在双向链接列表中。 聚集索引单个分区中的结构 ?...非聚集索引和聚集索引一样都是B-树结构，但是非聚集索引不改变数据的存储方式，所以一个表允许建多个非聚集索引；非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成，索引行包含索引键值和指向表数据存储位置的行定位器...非聚集索引中的每个索引行都包含非聚集键值和行定位符。此定位符指向聚集索引或堆中包含该键值的数据行。 正文 单个分区中的非聚集索引结构 ?
为什么使用索引 假如给数据使用 二叉树 这样的数据结构进行存储，如下图所示 2....索引及其优缺点 2.1 索引概述 MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 索引的本质：索引是数据结构。...你可以简单理解为“排好序的快速查找数据结构”，满足特定查找算法。 这些数据结构以某种方式指向数据， 这样就可以在这些数据结构的基础上实现 高级查找算法 。...（2）索引需要占 磁盘空间 ，除了数据表占数据空间之 外，每一个索引还要占一定的物理空间， 存储在磁盘上 ，如果有大量的索引，索引文件就可能比数据文 件更快达到最大文件尺寸。...我们可以用下边这个图来描述它： 这个数据结构，它的名称是 B+树 。
常见索引概念 索引按照物理实现方式，索引可以分为 2 种：聚簇（聚集）和非聚簇（非聚集）索引。我们也把非聚集 索引称为二级索引或者辅助索引。 1. 聚簇索引 特点： 1....优点： 数据访问更快 ，因为聚簇索引将索引和数据保存在同一个B+树中，因此从聚簇索引中获取数据比非 聚簇索引更快 聚簇索引对于主键的 排序查找 和 范围查找 速度非常快 按照聚簇索引排列顺序，查询显示一定范围数据的时候...Innodb和MyISAM默认的索 引是Btree索引；而Memory默认的索引是Hash索引。 MyISAM引擎使用 B+Tree 作为索引结构，叶子节点的data域存放的是 数据记录的地址 。 ...MyISAM索引的原理 下图是MyISAM索引的原理图。...如果我们在Col2上建立一个二级索引，则此 如果我们在Col2上建立一个二级索引，则此索引的结构如下图所示： MyISAM 与 InnoDB对比 MyISAM的索引方式都是“非聚簇”的，与InnoDB
如果 我们建了许多索引，每个索引对应的B+树都要进行相关的维护操作，会给性能拖后腿。 MySQL数据结构选择的合理性 全表遍历 这里都懒得说了。...Hash结构 上图中哈希函数h有可能将两个不同的关键字映射到相同的位置，这叫做 碰撞 ，在数据库中一般采用 链 接法 来解决。...，那为什么索引结构要设计成树型呢？ ...innodb_adaptive_hash_index 变量来查看是否开启了自适应 Hash，比如： show variables like '%adaptive_hash_index'; 二叉搜索树 如果我们利用二叉树作为索引结构...当 M=3 时，同样的 31 个节点可以由下面 的三叉树来进行存储： B-Tree B 树的结构如下图所示： 一个 M 阶的 B 树（M>2）有以下的特性： 1.
概述 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。...索引数据结构 二叉树 二叉树（binary tree）是指树中节点的度不大于 2 的有序树，它是一种最简单且最重要的树。...Hash 数据结构.png 索引 InnoDB 索引实现（聚集） 表数据文件本身就是按 B+Tree 组织的一个索引结构文件 聚集索引-叶子节点包含了完整的数据记录 为什么 InnoDb 表必须有主键...整型更方便 B+Tree 排序，自增的话，对于数据结构的存放更快, 顺序存放，不需要进行大量树的平衡操作。 为什么非主键索引结构叶子节点的存储的是主键值？...： .frm 数据结构文件 .myd 文件主要是存储数据 .myi 文件主要是存储索引信息 聚集索引和非聚集索引 特征： 聚集/非聚集主要是索引文件是否和数据文件在一起。
本文我们就先从最简单的索引开始吧～ 1. 什么是索引 说到索引，最常见的例子就是查字典，当我们需要查询某一个字的含义时，正常操作都是先根据字典的索引，找到该字在哪一页，然后直接翻到该页就行了。...索引的数据结构 2.1 B+Tree 和 B-Tree 小伙伴们知道，由于 MySQL 中的存储引擎设计成了可插拔的形式，任何机构和个人如果你有能力，都可以设计自己的存储引擎，而 MySQL 的索引是在存储引擎层实现的...小伙伴们知道，InnoDB 存储引擎的索引数据结构是一个 B+Tree，至于什么是 B+Tree，这并非本文的重点，我这里不啰嗦，不了解 B+Tree 的小伙伴可以自行搜索一下学习一下。...，那么最终数据在磁盘上的存储结构是 B+Tree，为了小伙伴能够更好的理解 B+Tree 和 B-Tree，我画了如下两张图： 这两张图看懂了，InnoDB 存储引擎的索引我觉得基本上都搞懂了 80%...覆盖索引 有的时候，我们搜索的数据都在索引树中了，例如上图中的索引，我们想搜索 username 为 bw 的用户的 age，由于 age 就在索引树中，直接返回即可，这就是覆盖索引了。
InnoDB索引的数据结构 InnoDB索引采用了B-Tree的数据结构，数据存储在叶子节点上，每个叶子节点默认的大小是16KB。...索引的分类 InnoDB的索引类型分为主键索引和非主键索引。 主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。...整张表的数据其实就是存储在聚簇索引中的，聚簇索引就是表。 如果没有设置主键怎么办呢？...聚簇索引结构如下图所示： 非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。...二级索引结构如下图所示： 创建索引的建议 由于二级索引中保存了主键值，所以索引主键值越小越好，以免二级索引占用的空间过大，一般建议使用int的自增列作为主键。
MySQL索引的数据结构 概述 本质 优点 缺点 MySQL中的索引 Btree 示例 B+ Tree索引 带有顺序访问指针的B+ Tree ---- 概述 ---- 本质 ----...优点 缺点 ---- MySQL中的索引 Btree 示例 ---- B+ Tree索引 ---- 带有顺序访问指针的B+ Tree
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