1.mysql默认的查询方式是遍历整个表: 什么是索引:索引记录的是数据的的存储位置,他是一种特殊的数据结构,索引可以提高查询的效率, 他是独立于数据表之外的
是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构 mysql的索引是存储引擎层而不是在服务器层实现的,所以并没有统一的索引标准
这是一个同行问的问题:有一张表,带一个联合索引,SQL 不满足最左匹配,为什么执行计划显示能用到这个联合索引?
大家背八股文的时候,都知道 MySQL 里 InnoDB 存储引擎是采用 B+ 树来组织数据的。
在数据查询中,大多数情况都需要使用索引来加速数据的查找,而索引本身是一种数据存储的结构,通过特殊的数据的存储结果来对应数据的访问的算法,本身索引的高效率 = 算法 + 数据存储的方法 , 缺一不可,所以不同的索引页需要不同的数据存储的组织方式,这里统称为索引的类型。
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
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统,它们各有优劣,适用于不同的场景
索引是数据库里重要的组成部分,也是提高查询效率必备的知识点。本文将会介绍索引作用、索引类型、索引优化以及索引底层结构,也算是对索引知识的一次归纳。
在 MySQL 中,使用 UNIQUE 关键字创建唯一索引。普通索引允许被索引的列中包含重复值,但是唯一索引不允许被索引列中包含重复值。定义唯一索引的语法如下:
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统,它们各有优劣,适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析:
哈希索引就是采用一定的hash算法,将键值换算成新的hash值,映射到对应的槽位上,然后存储在hash表中。
MySQL 作为使用范围最广的开源关系型数据库,是每个后端开发人员都绕不开的一道坎。我在上一篇文章中也写了关于 MySQL 中的 MVCC 的细节及各个隔离级别如何使用 MVCC,有兴趣的可以查看。
表命名的规则分为3个层级,层级之间通过_分割,例如b_r_identity、d_l_identity。规约为:
又是一个阳光明媚,风和日丽的周末,有人陪女神去逛街,有人陪女神去看电影,小编却默默的拿出电脑。哈哈哈,不是小编屌丝,女神正坐在旁边玩手机(感觉不是屌丝才怪)。
该列的值是select查询中的序号,比如:1、2、3、4等,它决定了表的执行顺序。
当使用 WITH CHECK OPTION 子句创建视图时,MySQL 会通过视图检查正在更改的每个行,例如插入,更新,删除,以使其符合视图的定义。MySQL 允许基于另一个视图创建视图,它还会检查依赖视图中的规则以保持一致性。为了确定检查的范围,mysql 提供了两个选项:CASCADED 和 LOCAL,默认值为 CASCADED。
数据库死锁是指在多个并发事务中,彼此之间发生相互等待的情况,导致所有事务都无法继续执行的情形。
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。
索引是加速查询的主要手段,特别对于涉及多个表的查询更是如此。本节中,将介绍索引的作用、特点,以及创建和删除索引的语法。
前言:众所周知,简历上“了解=听过名字;熟悉=知道是啥;熟练=用过;精通=做过东西”,我现在十分后悔在简历上写了“精通”二字…
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?
索引是什么?为什么要有mysql 索引,解决了什么问题,其底层的原理是什么?为什么使用B+树做为解决方案?用其他的像哈希索引或者B树不行吗?
前面文章,我们学习了 MySQL 慢日志相关内容,当我们筛选得到具体的慢 SQL 后,就要想办法去优化啦。优化 SQL 的第一步应该是读懂 SQL 的执行计划。本篇文章,我们一起来学习下 MySQL explain 执行计划相关知识。
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最近有一些学弟学妹请教一些校招相关的问题。 作为一个经历过校招(校招拿到了美团、网易等公司 Offer)、社招(在阿里工作),当过面试官的过来人,希望通过本文让大家能够意识到今年校招的形势,帮助大家了解校招复习的误区。
首先,索引(Index)是什么?如果我直接告诉你索引是数据库管理系统中的一个有序的数据结构,你可能会有点懵逼。
4.MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据
Python 面试不仅需要掌握 Python 基础知识和高级语法,还会涉及网络编程、web 前端后端、数据库、网络爬虫、数据解析、数据分析和数据可视化等各方面的核心知识。
看完了上面B树和B+树,也可以总结出他们的区别。B+树也就是B树的升级版,对原本的B树做出的一些升级。
如果二叉树特殊化为一个链表,相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找 树来说,查找效率更稳定,总体的查找速度也更快。
Vue官方的示例图对组件化开发的形象展示。左边是一个网页,可以按照功能模块抽象成很多组件,这些组件就像积木一样拼接成网页。
备注: 这一我在去年国庆节期间,整理的整个19年,学员的面试遇到的问题,整理出来之后发给后期的学员,让他们做参考和学习,看看公司会面试哪些问题。
如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。
1. 数据字典 新增了事务型的数据字典,用来存储数据库对象信息 之前,字典数据是存储在元数据文件和非事务型表中的 2. 账号权限管理 添加了对 “角色” 的支持,角色会对应一套权限,角色可以被添加、删除,角色上的权限也可以进行增删 可以对用户账号添加和删除角色 3. InnoDB 提升 完善了对自增计数器(auto-increment counter)的管理,例如设置了计数器的初始值,在服务器重启后也不会受到影响;执行 ROLLBACK 也不会导致计数器的值被重用 InnoDB memcached 插件支持
主要考察项目相关以及编程能力。相关知识能说多少说多少,面试官不会打断你,主要看技术深度 。 编程题手写有困难的情况下,必须介绍分析思路、准备用什么方法
索引是一种特殊的文件,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针,相当于书本的目录。其作用就是加快数据的检索效率。常见索引类型有主键、唯一索引、复合索引、全文索引。
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。
说了这么多,直奔主题,这套面试必备的《Java 最常见 200+ 面试题全解析》到底优质在哪?
__getitem__用于实现索引操作,它定义了通过索引访问数据集中的样本的行为。
作为一名后端程序员,可以说天天都要跟数据库打交道,不管使用的是 MySQL, Oracle 还是 SQL Server,毫无疑问都逃不开 SQL,所以日常工作中对于 SQL 的性能优化可谓说十分重要。今天阿粉就带大家看一下,每个后端程序员都应该知道的十个提升查询性能的技巧。
组复制是一种可用于实现容错系统的技术。复制组是一个通过消息传递相互交互的Server集群。复制组由多个Server成员组成,如下图的Master1、Master2、Master3,所有成员独立完成各自的事务。
一旦你将一个非并行作业(Job[1])容器化,就很容易在 Kubernetes 上启动并运行它,而无需修改二进制文件。在大多数情况下,当运行并行分布式作业时,你必须设置一个单独的系统来在工作资源之间划分工作。例如,你可以设置一个任务队列,将一个工作项分配给每个 Pod[2],或将多个项分配给每个 Pod,直到队列清空为止[3]。
之前松哥在前面的文章中介绍 MySQL 的索引时,有小伙伴表示被概念搞晕了,主键索引、非主键索引、聚簇索引、非聚簇索引、二级索引、辅助索引等等,今天咱们就来捋一捋这些概念。 1. 按照功能划分 按照功能来划分,索引主要有四种: 普通索引 唯一性索引 主键索引 全文索引 普通索引就是最最基础的索引,这种索引没有任何的约束作用,它存在的主要意义就是提高查询效率。 普通索引创建方式如下: CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INC
大家好,本期讨论MySQL的DDL, 讨论的背景是MySQL 8.0+InnoDB。
对于互联网公司来说,随着用户量和数据量的不断增加,慢查询是无法避免的问题。一般情况下如果出现慢查询,意味着接口响应慢、接口超时等问题。如果是高并发的场景,可能会出现数据库连接被占满的情况,直接导致服务不可用。
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分享一位球友的字节大数据基础架构部门的实习生面经,还是热乎的,嘿嘿! 📷 📷 一面 2.17 自我介绍 接口和抽象类的区别 了解过啥设计模式 单例模式是啥 工厂模式的作用,为什么要用工厂模式? 建造者模式的实现方式 在设计模式中你使用抽象类还是接口比较多 了解哪些 Java 锁 死锁的必要条件 MySQL 索引了解吗(那时候不会就直接说不会了) MySQL 事务隔离级别 说一下你用过的 Java 框架 (说了 Spring 的 ioc/aop 还没说 aop 就下一问了) 项目中如何使用 git 和 mav
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