面试中,MySQL 索引相关的问题基本都是一系列问题,都是先从索引的基本原理,再到索引的使用场景,比如:
在 SQL 优化中,索引是至关重要的一环,能给查询效率带来质的飞跃,但是索引并不是万能的,不合理的索引设计甚至会拖慢查询效率。本文将详细介绍索引的概览和分类,并讨论使用索引时应该权衡的要素,关于索引底层实现的内容将在下一篇文章 MySQL 索引结构 中介绍。
今天我们来聊一聊MySql索引的那些事,在这篇文章中,我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构,索引如何起作用的,如何更好的利用索引提高效率。
上一篇文章《一条SQL语句在MySQL中是如何执行的》我们聊到了sql语句内部的执行,包括InnoDB引擎是如何支持事务的,如何做到可以备份恢复的,那么今天我们来聊一聊MySql索引的那些事,在这篇文章中,我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构,索引如何起作用的,如何更好的利用索引提高效率。
今天主要来聊聊 MySQL 中索引的工作原理,这一部分的知识,在工作中经常被使用到,在面试中也几乎是必问的。所以,不管是面试造火箭,还是工作拧螺丝,掌握索引的工作原理,都是十分有必要的。
索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,比如当我们要查 “mysql” 这个单词,我们肯定需要定位到 ‘m’ 字母,然后从下往下找到 ‘y’ 字母,再找到剩下的 “sql”。如果没有索引,那么我们可能需要把所有单词看一遍才能找到想要的。
转于:https://blog.csdn.net/claram/article/details/77574600
按照ER图,建立数据库和表,并且进行测试数据的填充。(建表sql和填充脚本的文件可公众号(Vegout)回复关键字“联合索引”获取)
联合索引可以测试包含索引中所有列的查询,或仅测试第一列、前两列、前三列等等的查询。如果在索引定义中以正确的顺序指定列,则复合索引可以加快对同一表的多种查询的速度。
这篇文章会讲解索引的基础知识,但主要是关于MySQL数据库的B+树索引的相关原理,里面的一些知识都参考了MySQL技术内幕这本书,也算对于这些知识的总结。对于B树和B+树相关的知识,可以参考我的这篇博客:面试官问你B树和B+树,就把这篇文章丢给他
这个系统有一个会员表 有下列字段: 会员编号 INT 会员姓名 VARCHAR(10) 会员身份证号码 VARCHAR(18) 会员电话 VARCHAR(10) 会员住址 VARCHAR(50) 会员备注信息 TEXT
在InnoDB存储引擎中,是以主键为索引来组织数据的。记录在页中按照主键从小到大的顺序以单链表的形式连接在一起。
上面ID索引树进行查找记录的过程叫回表,可以看出k树索引树进行了三次查询,Id索引树进行了两次查询。查询数据过程中是否可以避免回表查询呢,
为了验证 MySQL 中哪些情况下会导致索引失效,我们可以借助 explain 执行计划来分析索引失效的具体场景。
不知道大家有没遇到过是用 MyCat 进行分库分表的数据库,对于这种的数据库,相信大家在是用 Navicat 进行连接时候,会发现,有时候明明自己的表是存在的,但是在使用 Navicat 的时候,左边是看不到这个表的,从而导致了,对添加字段,查看表结构不熟悉的同学来说,这简直是一种折磨,今天阿粉就把一些经典的 SQL 给大家整理出来,让大家以后在想看的时候,直接拉出来看。
(2).非聚簇索引 联合索引 前缀索引 普通索引 唯一索引 全文索引
本篇是MySQL知识体系总结系列的第二篇,该篇的主要内容是通过explain逐步分析sql,并通过修改sql语句与建立索引的方式对sql语句进行调优,也可以通过查看日志的方式,了解sql的执行情况,还介绍了MySQL数据库的行锁和表锁。
来源:https://juejin.im/post/6871969929365553165
今天楼主给大家列一下关于数据库几个常见问题的要点,如果大家对其中的问题感兴趣,可以自行扩展研究。
数据库优化,主要包括数据表设计、索引、sql语句、表拆分、数据库服务器架构等方向的优化。
在 MySQL 数据库中 InnoDB 存储引擎,B+ 树可分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引也叫聚簇索引,非聚集索引也叫辅助索引或者二级索引。建表的时候都会创建一个聚集索引,每张表都有唯一的聚集索引:
👋 你好,我是 Lorin 洛林,一位 Java 后端技术开发者!座右铭:Technology has the power to make the world a better place.
稍不注意,可能你写的查询语句是会导致索引失效,从而走了全表扫描,虽然查询的结果没问题,但是查询的性能大大降低。
上篇文章我们说了,联合索引会用两个以上列来创建索引,b+树是一颗,先用c2列排序,若结果相同,则用c3排序。innoDB的b+树特点是根节点保持不变,新表是先默认有聚簇索引,先有一个没有数据的根目录节点,放用户记录数据放入根几点中,当数据慢了,页分裂,会有多的节点,此刻根节点进化成根目录记录节点,数据存入底层节点。二级索引的内节点保证一致性,存入列值的时候加个主键。
索引是 MySQL 数据库中优化查询性能的重要工具,通过对查询条件和表数据的索引,MySQL可以快速定位数据,提高查询效率。但是,在实际的数据库开发和维护中,我们经常会遇到一些情况,导致索引失效,从而使得查询变得非常缓慢,甚至无法使用索引来优化查询,这会严重影响系统的性能。那么,是什么原因导致了索引失效呢?
最近,在 mysql 测试最左前缀原则,发现了匪夷所思的事情。根据最左前缀原则,本来应该索引失效,走全表扫描的,但是,却发现可以正常走索引。
今天,我们来简单的看一下 MySQL 的一致性、原子性和持久性问题。后面还扩展了 15 个简单的面试题,希望大家喜欢!
在上一篇文章中,我们介绍了InnoDB索引的数据结构模型,今天我们再继续聊一下跟MySQL索引有关的概念。
快速生产10万数据方法,执行main方法后,会将sql文件存入E盘,放到MySQL执行就行了
数据库索引好比是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度。索引是对数据库表中一个或多个列(例如,User 表的 '姓名' 列)的值进行排序的结构。如果想按特定用户的姓名来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息。
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。
弄懂了 MySQL 的基本 CURD 操作之后,下一个必须掌握的知识就是 MySQL 的索引。
又和大家见面了!又两周过去了,我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容,有的则完全是一个灵感而已,内容完全木有。羡慕很多大佬们,一周能产出五六篇文章,给我两个肝我都不够。好了,不多说废话了…
#alter添加语法:alter table 表名 add primary key(列名)
索引中唯一项的估计值 ,Cardinality/n_rows_in_table 越接近1越好。
又和大家见面了!又两周过去了,我的云笔记里又多了几篇写了一半的文章草稿。有的是因为质量没有达到预期还准备再加点内容,有的则完全是一个灵感而已,内容完全木有。羡慕很多大佬们,一周能产出五六篇文章,给我两个肝我都不够。好了,不多说废话了...
索引常见的类型有哈希索引,有序数组索引,二叉树索引,跳表等等。本文主要探讨 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB 的索引结构。
上一篇文章:mysql数据库索引优化 比较简单的是单列索引(b+tree)。遇到多条件查询时,不可避免会使用到多列索引。联合索引又叫复合索引。 b+tree结构如下: 每一个磁盘块在mysql中是一个页,页大小是固定的,mysql innodb的默认的页大小是16k,每个索引会分配在页上的数量是由字段的大小决定。当字段值的长度越长,每一页上的数量就会越少,因此在一定数据量的情况下,索引的深度会越深,影响索引的查找效率。 📷 对于复合索引(多列b+tree,使用多列值组合而成的b+tree索引)。遵循最左侧原
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leaf 叶子 存储数据行时就是有序的 直接将数据行的page作为叶子节点(相邻的叶子节点,有双向指针)
如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length。
它是一种特殊的唯一索引,(设置了主键底层就自动设置)了,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。
比较简单的是单列索引(b+tree)。遇到多条件查询时,不可避免会使用到多列索引。联合索引又叫复合索引。
一、库操作 创建库:create database 数据库的名字; 删除库:drop database 数据库的名字; 查看当前有多少个数据库:show databases; 查看当前使用的数据库:select database(); 切换到这个数据库(文件夹)下:use 数据库的名字; 二、表操作 2.1 增删改查 增 创建表:create table 表名(字段名 数据类型(长度)); create table day (id int,name char(4)); mysql5.6版本默认是engi
标志这个sql语句被分为几个(行数)独立的sql执行,执行顺序依照(1)从大到小(2)从上到下 依次排列执行
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