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。
哈喽，我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了，薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司，应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题，我打算写一个专题分享出来，希望对你们有所帮助～
首先明确一个概念，innodb表包含两部分,表结构定义和数据，Mysql8.0以前表结构定义存放在.frm为后缀的文件里，而Mysql8.0版本以后允许表结构定义放到系统数据表中，因为表结构定义占用的空间很小，因此我今天主要说是表数据，
经常会有同学来问我，我的数据库占用空间太大，我把一个最大的表删掉了一半的数据，怎么表文件的大小还是没变？
1、先选取各块中的最大关键字构成一个索引表； 2、查找分两个部分：先对索引表进行二分查找或顺序查找，以确定待查记录在哪一块中； 3、在已确定的块中用顺序法进行查找。
具体来说，我们把链表中的一些节点提取出来，作为索引，类似于二叉搜索树，得到如下结构：
表数据既可以存在共享表空间里，也可以是单独的文件。这个行为是由参数 innodb_file_per_table 控制的：
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。
《高性能MySQL》读书笔记（二）——MySQL存储引擎概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、基础信息 mysql将数据库保存在数据目录下的一个子目录，创建表时，会在此目录下，创
在 mysql 中，使用 delete 命令删除数据后，会发现这张表的数据文件和索引文件却奇怪的没有变小。这是因为 delete 操作并不会真的把数据删除，mysql 实际上只是给删除的数据打了个标记，标记为删除，因此你使用 delete 删除表中的数据，表文件在磁盘上所占空间不会变小，我们这里暂且称之为假删除。
下载地址：https://github.com/akopytov/sysbench/archive/refs/tags/1.0.20.tar.gz
上篇文章我们介绍了什么是索引和索引的类型，明白了索引其实也是通过特定的数据结构来存储的数据，作用是用来提升我们查询和更新数据的效率的，本文我们就来推演下索引的存储模型
上一篇总结了二分查找，这一篇要总结的是索引查找。 关于索引，我们很容易地联想到数据库中的索引，建立了索引，可以大大提高数据库的查询速度。 索引查找又称为分块查找，是一种介于顺序查找和二分查找之间的一种查找方法，索引查找的基本思想是：首先查找索引表，可用二分查找或顺序查找，然后在确定的块中进行顺序查找。 在实现索引查找算法前需要弄清楚以下三个术语。 （1）主表。即要查找的序列。 （2）索引项。一般我们会将主表分成几个块，每个块建立一个索引，这个索引就叫索引项。 （3）索引表。即索引项的集合。 同时，索引项包括
It's a long long story, 从 PG 8.3 引入了Heap-Only-Tuple, 主要的作用在用于减少更新所需的I/O数量，基于postgreql 的原理行的更新等于插入新的tuple,基于多版本控制MVCC, Postgres中的更新包括查找要更新的行，并将该行的新版本插入数据库，引入的问题就是显而易见的，索引，这就需要更多的I/O，数据要重新插入到表上的每个索引中。在插入的过程中需要先读取每个相关的索引，新版本行的物理位置与旧版本的物理位置不同。那一个表中有的索引越多，更改的数据量越大，牵扯的索引的消耗就越大。
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。
在上一篇文章中，我们讨论了 Hudi 查询类型及其与 Spark 的集成。在这篇文章中，我们将深入研究另一个方面——写入流程，以 Spark 作为示例引擎。在写入数据时可以调整多种配置和设置。因此这篇文章的目的并不是作为完整的使用指南。相反主要目标是呈现内部数据流并分解所涉及的步骤。这将使读者更深入地了解运行和微调 Hudi 应用程序。各种实际使用示例请查阅Hudi的官方文档页面。
时间复杂度O(logn)的二分查找很高效，但是依赖数组随机访问的特性，如果是链表，如何做到O(logn)？
Mysql的质量比较好的书其实并不是很多，所以可以说是看一本少一本，这本书也算是学习MYSQL必看的一本书，当然十分厚，虽然版本很老但是讲述的内容都会十分实用的，对于学习MYSQL的人可以说是一本必读的进阶好书。
超出最大数据包限制了，可以通过调整max_allowed_packet限制来提高可以传输的内容，不过由于30万条数据超出太多，这个不可取，梭哈看来是不行了 😅😅😅
最近在看一些关于消息队列和数据仓库的书，越来越发现，作为一个DBA，只涉猎某几个数据库是远远不够的，在云服务横行的年代，提升自己知识的精度和广度是必不可少的。
我们可以对链表加一层索引。具体来说，可以每两个结点提取一个结点到上一级，我们把抽出来的那一级叫作索引或索引层。索引节点中通过一个 down 指针，指向下一级结点。通过这样的改造，就可以支持类似二分查找的算法。我们把改造之后的数据结构叫作跳表（Skip list）。
列表是Python中一种比较常用的数据结构，掌握基本的列表操作命令是python学习的其中一步，下面就来简要介绍Python中列表的几个常用操作。
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最近频繁出现慢SQL导致系统性能问题，于是决定针对索引进行一些优化。一些表结构本身已经有了不少索引，如果再继续添加索引，势必会影响到插入数据的性能。那么，是否可以使用组合索引来达到目的呢？这篇文章咱们来一探究竟。
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引：而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息，您可以在索引中查找一个条目，该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中，B树（特别是InnoDB存储引擎使用的B+树）是索引的常用数据结构。
最常见的方式就是为字段设置主键或唯一索引，当插入重复数据时，抛出错误，程序终止，但这会给后续处理带来麻烦，因此需要对插入语句做特殊处理，尽量避开或忽略异常，下面我简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：
在MySQL中可以使用EXPLAIN查看SQL执行计划，用法：EXPLAIN SELECT * FROM tb_item
数据库是存储数据的集合的单独的应用程序。每个数据库具有一个或多个不同的API，用于创建，访问，管理，检索和复制所保存数据。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
写在前面：2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上，内容详细，图文并茂，有需要学习的朋友可以Star一下！ GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
今天聊点面试中经常聊的话题 —— 索引！虽然网上已经有很多类似的文章啦，但是我们开启的方式却不同。
最近一直在忙着开发一套知识图谱的接口，主要用到的是mongoDB和neo4j，今天先来总结一部分：mongoDB的使用。
墨墨导读：MySQL中常用的四种插入数据的语句: insert ，insert select，replace into，insert into on duplicate key update,以下详述这四种插入数据的语句，希望可以帮助到大家。
我最近几年用MYSQL数据库挺多的，发现了一些非常有用的小玩意，今天拿出来分享到大家，希望对你会有所帮助。
常用来构建索引的数据结构，就是讲过的几种支持动态数据集合的数据结构。比如，散列表、红黑树、跳表、B+树。除此之外，位图、布隆过滤器可以作为辅助索引，有序数组可以用来对静态数据构建索引。
海量数据时，需要注意日志的增长，索引碎片的增加和数据库的恢复模式，特别是利用大容量日志操作，来减少日志的增长和提高数据插入的速度。对于大数据去重，通过一些小小的改进，比如创建索引，设置忽略重复值选项等，能够提高去重的效率。
最近将公司的solr集群升级到了最新的6.5版本。 之前用了N年的是3点多的版本，那个时候solr还不支持自带的集群，集群方式都是自己实现的。 公司里用的最多的数据库就是mongodb了，大数据量存储，天生集群支持，分片更简单。 mongodb唯一不足的就是全文检索的能力，不过大部分公司都是用的搜索框架来单独提供搜索服务的。 下面介绍下mongodb怎么结合solr或者es来做搜索。 建索引方案一 solr或者es部分只存储需要搜索的索引和数据的主键ID。比如根据标题搜索，那么只建立标题索引。存储部分只存主
对于没有索引的表，单表查询可能几十万数据就是瓶颈，而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据，没有索引查询会变的非常缓慢。
跳表是一个动态数据结构，可以支持快速地插入、删除、查找操作，写起来也不怎么复杂，甚至可以替代红黑树。跳表的空间复杂度是 O(n)，时间复杂度是 O(logn)。
从继承体系可以看到，ArrayList与LinkedList都是Collection接口下List接口的实现类。可谓是一对双胞胎。
针对一些基础业务数据如用户表，要保证主键Primary或Unique不重复，如果在插入时做判断，效率低且代码复杂。
主键约束 表中任意列只要满足以下条件，都可以用于主键。 ❑ 任意两行的主键值都不相同。 ❑ 每行都具有一个主键值（即列中不允许NULL值）。 ❑ 包含主键值的列从不修改或更新。（大多数 DBMS 不允许这么做，但如果你使用的 DBMS 允许这样做，好吧，千万别！） ❑ 主键值不能重用。如果从表中删除某一行，其主键值不分配给新行。
0. 前言 1. 存储引擎查看 2. InnoDB存储引擎特性存储InnoDB历史 3. MyISAM存储引擎前言特性加锁与并发修复索引特性延迟更新索引键存储压缩表性能 4. InnoDB和MyISAM对比 5. MySQL其他存储引擎MEMORY存储引擎ARCHIVE存储引擎CSV存储引擎如何选择合适的存储引擎
这将创建一个名为employees的数据表，其中包含id、name、age和salary四个字段。
以上写的比较简单，删除多个节点后，索引重新合理重建没有写。应该还有很多需要改进的地方，先放一放，往后继续学，保持学习进度。 测试结果：
锁是计算机协调多个进程或纯线程并发访问某一资源的机制. 在mysql中更是用处多多, 今天就一起看下mysql中的行级锁. 它主要包括行锁, 间隙锁, 临键锁三种. 首先我们先了解几个基础概念.
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