我们对索引这个名词最早的认知应该来自初学任何一门程序设计语言时 的数组吧,数组的下标即是索引,索引有什么用?我们的计算机没有想 像的那么聪明,cpu在查找数据是你如果不指定方式他只会从头到尾依次 遍历,有了索引之后我们就可以对Cpu进行优雅的指挥啦。快速定位,提 升效率!
在整个计算机运行系统里,Cpu,内存,和磁盘主要的性能瓶颈是卡在了读取数据中,Mysql索引的优化主要在减少磁盘I/O操作中,这篇博客中详细讲解了二叉树结构,以及BTree作为Mysql索引结构的根本原理,文章底部留下来几个常用的问题。
基于哈希表实现。存储引擎会对所有的列计算一个哈希码, Hash索引将所有的哈希码存储在索引中,同时在索引表中保存指向每个数据行的指针
谈到索引,大家并不陌生。索引本身是一种数据结构,存在的目的主要是为了缩短数据检索的时间,最大程度减少磁盘 IO。
1、B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化,使其更适合实现外存储索引结构。在B+Tree中,所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上,而非叶子节点上只存储key值信息,这样可以大大加大每个节点存储的key值数量,降低B+Tree的高度。
mysql索引的本质是什么 1、其实就相当于目录,是帮助mysql高效获取数据的数据结构。 2、我们都知道,在mysql中数据最终存储在硬盘中的,访问磁盘相当于是IO操作。 3、在mysql中有一个page的概念,一个表都被分为若干个页面(page),每个页面(page)就是树中的一个节点,每次mysql就会取出一个页面(page)也就是一个节点的数据,而mysql默认一个页面(page)保存16k的数据。 4、页面(page)的大小会直接影响到数据的存储和检索效率,因此我们也可以实际业务需求和硬件条件进行评估和调整,合理设置mysql的页面(page)大小,以达到最佳的性能表现。
程序员平时和mysql打交道一定不少,可以说每天都有接触到,但是mysql一张表到底能存多少数据呢?计算根据是什么呢?接下来咱们逐一探讨
程序员平时和mysql打交道一定不少,可以说每天都有接触到,但是mysql一张表到底能存多少数据呢?计算根据是什么呢?接下来咱们逐一探讨,除了小编总结的面试题以外,小编还整理了一份MySQL的实战学习笔记,分享给正在阅读的小伙伴们。
InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万。为什么是这么多呢?因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。
对该二叉树的节点进行查找发现深度为1的节点的查找次数为1,深度为2的查找次数为2,深度为n的节点的查找次数为n,因此其平均查找次数为(1+2+2+3+3+3) / 6 = 2.3次
目录 1. 从根遍历到叶 2. 从叶遍历到根 3. 确定叶子节点、分支节点和根节点 (1)使用相关子查询 (2)更高效的写法(一次外连接) ---- 表数据: mysql> select * from t1; +------+------+ | id | pid | +------+------+ | 7788 | 7566 | | 7902 | 7566 | | 7499 | 7698 | | 7521 | 7698 | | 7900 | 7698 | | 7844 | 7698 | | 7654
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构,值得注意的是,在叶子节点中,存储的并非只是一行表数据,而是以页为单位存储,一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。
MySQL中90%的慢Sql都可以通过索引来得到优化,为什么索引可以使Sql变的更快,我们需要先了解下MySQL InnoDB都有哪些索引。
这篇文章的题目,是我真实在面试过程中遇到的问题,某互联网众筹公司在考察面试者MySQL相关知识的第一个问题,我当时还是比较懵的,没想到这年轻人不讲武德,不按套路出牌,一般的问MySQL的相关知识的时候,不都是问索引优化以及索引失效等相关问题吗?怎么还出来了,存储文件的不同?哪怕考察个MVCC机制也行啊。所以这次我就好好总结总结这部分知识点。
PS:MySQL索引底层数据结构详细分析过程参考这篇深入分析MySQL索引底层原理
来源:https://blog.csdn.net/b_x_p/article/details/86434387
正确的创建合适的索引,是提升数据库查询性能的基础。在正式讲解之前,对后面举例中使用的表结构先简单看一下:
恰好最近看到了公众号上的一篇文章,讲的挺好的,mark下来,慢慢理解慢慢看 主要讲述的是MYSQL的索引原理、MYSQL的索引为什么用B+树来实现,为什么不用红黑树?二叉树呢?
InnoDB 一棵 B + 树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约 2 千万
原文链接:https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html
大家有没有遇到过慢查询的情况,执行一条SQL需要几秒,甚至十几、几十秒的时间,这时候DBA就会建议你去把查询的 SQL 优化一下,怎么优化?你能想到的就是加索引吧?
数据库索引是存储在磁盘上的,当数据量大时,就不能把整个索引全部加载到内存了,只能逐一加载每一个磁盘块(对应索引树的节点),索引树越低,越矮胖,磁盘IO次数就少
1、B-树的关键词和记录放在一起,叶节点可以看作是外部节点,不包含任何信息;B+树的非叶节点只有关键词和指向下一个节点的索引,记录只放在叶节点上。
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。
本文所述的各种数据结构(二叉树等),均不考虑重复值的情况,本文简述各种数据结构的区别仅仅只是为了理解MySQL索引的需要而做的铺垫。
我们都是知道数据库的数据都是存储在磁盘上的,当我们程序启动起来的时候,就相当于一个进程运行在了机器的内存当中。所以当我们程序要查询数据时,必须要从内存出来到磁盘里面去查找数据,然后将数据写回到内存当中。但是磁盘的io效率是远不如内存的,所有查找数据的快慢直接影响程序运行的效率。
译注:cstack在github维护了一个简单的、类似sqlite的数据库实现,通过这个简单的项目,可以很好的理解数据库是如何运行的。本文是第七篇,主要是对B-tree的介绍
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构,值得注意的是,在叶子节点中,存储的并非只是一行表数据,而是以页为单位存储,一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。 那么,在MySql数据库里,一个页的大小是多少呢? 可以通过查询语句进行查看:show variables like 'innodb_page_size' 查询结果16384字节,可以通过1kb等于1024字节方式,计算出16384/1024 = 16kb,说明MySql数据库默认页大小是16kb。
作者:李平 https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html?from=singlemessage&isappinstalled=0 一个问题? In
作者丨李平 https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html?from=singlemessage&isappinstalled=0 一个问题? I
遇到单表数据量大的时候很多开发者都会想到给相对的字段建立索引来提高性能(mysql索引的使用),但很少会去关注索引的类型该如何选择,在mysql中支持有两种类型,最常用的也是默认的Btree类型,其次就是最容易被忽略的Hash类型。下面将分别介绍两种索引类型的区别。
面试官:那你可以说一说MySQL中的InnoDB和MyISAM存储引擎的联系与区别嘛?
首先需要澄清的一点是,MySQL 跟 B+ 树没有直接的关系,真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB,MySQL 中存储引擎的主要作用是负责数据的存储和提取,除了 InnoDB 之外,MySQL 中也支持 MyISAM 作为表的底层存储引擎。
在 MySQL 官方提到,改善操作性能的最佳方法 SELECT 在查询中测试的一个或多个列上创建索引。索引条目的作用类似于指向表行的指针,从而使查询可以快速确定哪些行与WHERE子句中的条件匹配,并检索这些行的其他列值。所有MySQL数据类型都可以建立索引。
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。
树 树一种抽象类型数据,用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由多个有限节点组成一个层次关系的集合。特点: 每个节点有0个或者多个子节点 没有父节点的节点称之为根节点 每个非根节点有且只有一个根节点 术语 节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度 树的度:最大的节点的度称之为数的度 叶结点或终端节点:度为零的节点 父节点:含有子节点的节点上级 子节点:一个节点还有的子树的根节点称为该节点的子节点 兄弟节点:具有相同父节点的节点 节点的层次:根节点为第一层,其子节点为第二层,类推 树的高度或者
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要解释这个问题,其实不单单要从数据结构的角度出发,还要考虑磁盘 I/O 操作次数,因为 MySQL 的数据是存储在磁盘中的嘛。
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。
The first step to accepting yourself is to stop comparing yourself to others.
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 来源:cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html 一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万。为什么是这么多呢?因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛。在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大
因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。
因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从 InnoDB 索引数据结构、数据组织方式说起。
写一个查询语句,输出所有节点的编号和节点的类型, 并将结果按照节点编号排序。上面样例的结果为:
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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。
我们都知道在 Mysql 中,索引是非常重要的内容,因为他对我们的查询会有非常大的帮助,所以,我们今天就来看看这个 Mysql 的索引。
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