以前 MySQL 的 join 算法只有 nested loop 这一种,在 MySQL8 中推出了一种新的算法 hash join,比 nested loop 更加高效。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 「前言」 连接操作是一种数据库中最基本的操作,连接算法的执行效率直接影响到整个数据库的效率、吞吐和资源。通常商业数据库系统一般有三种主流的连接实现:Nested Loop Join、Hash Join和Sort Merge Join。本文概述目前主流的Hash Join实现方式,以及分析MySQL中Hash Join的实现方式。 MySQL 8.0.18 版本增加了对Hash Join算法的支持,在此之前,连接算法仅支持嵌套循环连接 Nested Loop J
基于哈希表实现,只有匹配所有列的查询才有效。对于每一行数据,存储引擎都会对所有索引列计算一个哈希码,哈希码是一个较小的值,不同键值的行计算出的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中,同时保存指向每个数据行的指针。
如果备库执行日志的速度持续低于主库生成日志的速度,那这个延迟就有可能成了小时级别。而且对于一个压力持续比较高的主库来说,备库很可能永远都追不上主库的节奏。
首先对于熟悉Oracle 的DBA 来说,hash join并不陌生,尤其涉及到多个表join时 执行计划出现 hash join ,一般来说hash join的执行效率是比 Nest Loop 要好。运维MySQL 之后DBA也对MySQL 提出支持hash join的诉求。MySQL 在8.0.18 版本终于支持hash join了。那么什么是hash join呢?
使用哈希索引两次搜索,第一次找到相应的行,第二次读取数据,但频繁访问的行通常被存储在存储器中,对数据库性能的影响不大。
之前的文章谈到的事故原因,不论是偶发性的查询压力,还是备份,对备库延迟的影响一般是分钟级的,而且在备库恢复正常以后都能够追上来。
即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR、VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是,在数据量较大时候,现将数据放入一个没有全局索引的表中,然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引,要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。
1、哈希索引是基于哈希表的实现,只有精确匹配索引所有列的查询才有效。不能使用范围查找,在MySQL中,只有memory存储引擎才显式支持哈希索引。
分区就是将表的数据按照特定规则存放在不同的区域,也就是将表的数据文件分割成多个小块,在查询数据的时候,只要知道数据数据存储在哪些区域,然后直接在对应的区域进行查询,不需要对表数据进行全部的查询,提高查询的性能。同时,如果表数据特别大,一个磁盘磁盘放不下时,我们也可以将数据分配到不同的磁盘去,解决存储瓶颈的问题,利用多个磁盘,也能够提高磁盘的IO效率,提高数据库的性能。常见的分区类型有:Range分区、List分区、Hash分区、Key分区:
http://blog.csdn.net/qtyl1988/article/details/39519951
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在上一篇文章中,我和你介绍了几种可能导致备库延迟的原因。你会发现,这些场景里,不论是偶发性的查询压力,还是备份,对备库延迟的影响一般是分钟级的,而且在备库恢复正常以后都能够追上来。
表示唯一的,不允许重复的索引,如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时,可设置为unique
通俗地讲表分区是将一大表,根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。 如:某用户表的记录超过了600万条,那么就可以根据入库日期将表分区,也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
之前的一篇《MySQL索引底层数据结构及原理深入分析》很受读者欢迎,成功地帮大家揭开了索引的神秘面纱,有读者留言说分不清各种索引的概念,希望能讲一下。确实,数据库中索引种类很多,如聚集索引、复合索引、二级索引、唯一索引...你是不是也搞得不是太清楚,那么今天就带大家一起看下索引的分类及相关概念。
前段时间笔者开发某个项目遇到了MySQL性能问题,每张表的数据量都在五千万以上,个别表数据量甚至在一个亿以上,在开发的过程中遇到了非常多的数据库性能优化难点,笔者在开发过程中查询了很多资料,很多查询语句也在优化过程中取得了比较好的效果。笔者也将开发过程中遇到的sql优化问题总结为文章,以便日后回顾。这篇文章主要讲解mysql执行联结运算的原理。为了避免泄露公司业务及数据,在文章中涉及的sql语句都和公司业务无关。
索引分类 从数据结构角度可分为B+树索引、哈希索引、以及全文(FULLTEXT)索引(现在MyISAM和InnoDB引擎都支持)和R-Tree索引(用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引);
在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储数据结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
索引是一种加快查询速度的数据结构,常用索引结构有hash、B-Tree和B+Tree。本节通过分析三者的数据结构来说明为啥Mysql选择用B+Tree数据结构。
除了b+树索引外,还有hash索引,使用hash表去实现<key,value>,对于每一行数据,存储引擎都会对所有的索引列计算出一个hash code,将hash code 存放在索引中作为key,同时将数据行的地址存储在 value中。
提示:使用哪一种引擎要根据需要灵活选择,一个数据库中多个表可以使用不同的引擎以满足各种性能和实际需求。使用合适的存储引擎将会提高整个数据库的性能。
1.哈希索引 :(hash index)基于哈希表实现,只有精确匹配到索引列的查询,才会起到效果。 对于每一行数据,存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码(hash code),哈希码是一个 较小的整数值,并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。
1.哈希索引 :(hash index)基于哈希表实现,只有精确匹配到索引列的查询,才会起到效果。对于每一行数据,存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码(hash code),哈希码是一个较小的整数值,并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 「第一部分 背景」 在mysql支持基于LOGICAL CLOCK的复制后,主从延迟得到了很大的改善,但是LOGICAL CLOCK一定程度上会受到master的并发度的影响。当master的并发度较低,每次组提交的事务数较少的时候,binlog在slave上的回放的并发度也会因此而降低,即使这些事务之间并没有任何冲突。示例: Trx1 -----L----C---------------------------------->Trx2 ----
MySQL5.6版本支持了并行复制,只是支持的粒度是按库并行。用于决定分发策略的hash表里,key是数据库名
(1)hash 索引仅仅能满足=,<=>,IN,IS NULL或者IS NOT NULL查询,不能使用范围查询。
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。
数据库单表到达一定量后,性能会有衰减,像mysql\sql server等犹为明显,所以需要把这些数据进行分区处理。同时有时候可能出现数据剥离什么的,分区表就更有用处了!
hash索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询. 比如< , 由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系,并不能保证和Hash运算前完全一样
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,如果没有索引,执行查询时Mysql必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录,表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高,如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,mysql无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有一千个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。所以对于现在的各种大型数据库来说,索引可以大大提高数据库的性能,以至于它变成了数据库不可缺少的一部分。
1、B+树索引(O(log(n))):关于B+树索引,可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理
数据库分区是一种物理数据库设计技术。虽然分区技术可以实现很多效果,但其主要目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减sql语句的响应时间,同时对于应用来说分区完全是透明的。
假设建立一个支持邮箱登录的用户表,对于邮件字段来说,可以有以下几种建立索引的方式:
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
索引有很多种类型,为不同的场景提供更好的性能。在MySQL中,索引是在存储引擎层而不是服务器层实现。不同存储引擎的索引其工作方式并不一样。也不是所有存储引擎都支持所有类型的索引。即使多个存储引擎支持同一种类型的索引,其底层实现也可能不同。
看了很多关于索引的博客,讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引....或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问!本文中有关存储引擎请查看MySQL存储引擎-InnoDB和MyISAM
看了很多关于索引的博客,讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引…或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问!本文中有关存储引擎请查看MySQL存储引擎-InnoDB和MyISAM
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?
认识索引是什么东西非常关键,一个非常恰当的比喻就是书的目录页与书的正文内容之间的关系,为了方便查找书中的内容,通过对内容建立索引形成目录。因此,首先你要明白的一点就是,索引它也是一个文件,它是要占据物理空间的。
静态表:表中的字段都是非变长字段,这样每个记录都是固定长度的,优点存储非常迅速,容易缓存,出现故障容易恢复;缺点是占用的空间通常比动态表多(因为存储时会按照列的宽度定义补足空格)ps:在取数据的时候,默认会把字段后面的空格去掉,如果不注意会把数据本身带的空格也会忽略。
List 适合与有固定取值的列,支持复合分区 有限的分区,插入记录在这一列的值不在List中,则数据丢失 一般只针对某一列
大体来说,MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分,不同的存储引擎共用一个 Server 层。
原文地址: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU2ODU3MA==&mid=2247484640&idx=1&sn=5a25f1e15b50505381058
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)
连接(Join)是关系数据库重要特性,它和事务常被作为数据库与文件系统的两个重要区别项。程序员江湖一直流传着某某 baba 的神秘开发宝典,其中数据库部分有重要一条避免过多表的 Join,奈何 Join 特性实在是好用,广大程序员们无视着宝典的谆谆教诲,依旧每天乐此不疲的使用这 Join 特性。那数据库有哪些连接算法呢?它们的实现方式是怎样呢?它们之间又有什么区别呢?为什么需要这么多不同的连接算法呢?如果你也好奇这些问题,那么请继续往下阅读,本文将逐一回答上述问题。
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