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
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
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:
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?
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。
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
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)。
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。
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]。
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:
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
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。
PostgreSQL 的逻辑复制的场景还是蛮多的,尤其在一些需要进行关键数据表数据同步的情况下,将数据操作进行同步是十分有必要的业务场景。在提到POSTGRESQL的逻辑复制之前,还是的先说说逻辑复制的应用场景,以及与物理复制的不同和操作中的注意事项。
普通索引(INDEX):最基本的索引,没有任何限制 唯一索引(UNIQUE):与”普通索引”类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。 主键索引(PRIMARY):它 是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。 全文索引(FULLTEXT ):可用于 MyISAM 表,mysql5.6之后也可用于innodb表, 用于在一篇文章中,检索文本信息的, 针对较大的数据,生成全文索引很耗时和空间。 联合(组合)索引:为了更多的提高mysql效率可建立组合索引,遵循”最左前缀“原则。
行锁变表锁,是福还是坑?如果你不清楚MySQL加锁的原理,你会被它整的很惨!不知坑在何方?没事,我来给你们标记几个坑。遇到了可别乱踩。通过本章内容,带你学习MySQL的行锁,表锁,两种锁的优缺点,行锁变表锁的原因,以及开发中需要注意的事项。还在等啥?经验等你来拿!
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)。
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:
MySQL Group Replication(下简称:MGR)是MySQL官方推出的一种基于Paxos协议的状态机复制。在MGR出现之前,用户常见的MySQL高可用方式,无论怎么变化架构,本质就是Master-Slave架构。
左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
在React中,我们常常会遇到需要渲染列表或循环生成组件的场景。为了提高性能和优化用户体验,React引入了一个特殊的属性——key。本文将详细介绍React中key属性的作用、原理,并提供一些最佳实践。
自增id是整型字段,我们常用int类型来定义增长id,而int类型有上限 即增长id也是有上限的。
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。
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。
英文原文:http://www.mysqltutorial.org/mysql-index/mysql-clustered-index/
今天没怎么学习,简单写下MySQL里面innodb存储引擎下的索引组织表吧。
一个业务系统,升级(11.2.0.3升级到11.2.0.4) + 迁移(AIX到Linux)到后,sql执行计划发生了较大的变化:类似nvl(xx_status, '0')这样的函数索引,无法使用了,系统里面有多个类似SQL,造成了非常严重的性能问题。11204版本上已经打了1907比较新的patch,排除了很久仍未解决。
一个业务系统,升级(11.2.0.3升级到11.2.0.4)+ 迁移(AIX 到 Linux)到后,sql执行计划发生了较大的变化:类似nvl(xx_status, '0')这样的函数索引,无法使用了,系统里面有多个类似SQL,造成了非常严重的性能问题。11204版本上已经打了1907比较新的patch,排除了很久仍未解决。
insert ignore会忽略数据库中已经存在的数据(根据主键或者唯一索引判断),如果数据库没有数据,就插入新的数据,如果有数据的话就跳过这条数据.
作者:刘晨,网名 bisal ,具有十年以上的应用运维工作经验,目前主要从事数据库应用研发能力提升和技术管理相关的工作,Oracle ACE(Alumni),腾讯云TVP,拥有 Oracle OCM & OCP 、EXIN DevOps Master 、SCJP 等国际认证,国内首批 Oracle YEP 成员,OCMU 成员,《DevOps 最佳实践》中文译者之一,CSDN & ITPub 专家博主,公众号”bisal的个人杂货铺”,长期坚持分享技术文章,多次在线上和线下分享技术主题。
在MySQL的众多存储引擎中,只有InnoDB支持事务,所有这里说的事务隔离级别指的是InnoDB下的事务隔离级别。
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。
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…
哈希索引是基于内存的支持,底层结构就是链式哈希表,增删改查的时间复杂度都是O(1),一断电就没了,因为内存搜索,哈希表是最快的
这周公司开发工作比较悠闲,工作几乎压在设计上游,于是整理了下公司开发的文档,包括项目架构、服务器运维、规范、api对接、基本依赖信息等。如下是包含其中的MySQL开发规范,根据社区很多的博文参考以及结合自身小团队开发情况总结。
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。
你答:有这样一个故事,讲的是一个小男孩和一个小女孩,这个小男孩呢,用很多好玩石头,而这个小女孩呢,有好多好吃的糖果,有一天,他们相互约定:小男孩用所有的石头交互小女孩所有的糖果。到了交换的那一天,小女孩带上了所有的糖果,而小男孩自己偷偷留下了一些石头,就这样他们交换了。这天晚上啊,小女孩睡的特别踏实,而小男孩呢,总是睡不着,他总在想,小女孩是不是也留下了一些糖果呢?
文章摘要:一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
MySQL server层的优化器负责选择索引。而优化器选择索引的目的,是找到一个最优的执行方案,并用最小的代价去执行语句。在数据库里面,扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少,意味着访问磁盘数据的次数越少,消耗的 CPU 资源越少。当然,扫描行数并不是唯一的判断标准,优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
MySQL 已提供了 INSERT IGNORE INTO 、REPLACE INTO、INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE 等表达式实现不重复插入的功能,不过,要使用这些表达式,表上必须有主键或者唯一索引字段,主键或者唯一索引作为判断重复记录的依据。
可以把没有索引的表理解为Java中的List,在没有索引的情况下,我们要查找指定的数据,只能遍历这个list,但是随着数据量的逐渐增大,遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list(ps:无需扫描整张表)就可以找到指定数据的方案,这个方案就是索引。(ps:遍历list可以理解为mysql的全表扫描)
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。
一 概念介绍 Index Condition Pushdown (ICP)是MySQL 5.6 版本中的新特性,是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的一种优化方式。 a 当关闭ICP时,index 仅仅是data access 的一种访问方式,存储引擎通过索引回表获取的数据会传递到MySQL Server 层进行where条件过滤。 b 当打开ICP时,如果部分where条件能使用索引中的字段,MySQL Server 会把这部分下推到引擎层,可以利用index过滤的where条件在存储引擎层进行数据过滤,而非将所有通过index access的结果传递到MySQL server层进行where过滤. 优化效果:ICP能减少引擎层访问基表的次数和MySQL Server 访问存储引擎的次数,减少io次数,提高查询语句性能。 二 原理
单个记录上的锁。记录锁始终锁定索引记录本身,即使没有定义索引的表也是如此。对于这种情况,InnoDB创建一个隐藏的聚簇索引,并将该索引用于记录锁定。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云