索引,可能让好很多人望而生畏,毕竟每次面试时候 MySQL 的索引一定是必问内容,哪怕先撇开面试,就在平常的开发中,对于 SQL 的优化也而是重中之重。
索引的本质其实就是各种各样的数据结构,在增删改查的各种操作有不通的时间复杂度和空间复杂度
在mysql中,索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构,它是排好序的,独立于mysql表数据之外的。
Mysql系列的目标是:通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。
我们日常写 SQL 时,子查询应该算是常客了。MySQL 为子查询执行准备了各种优化策略,接下来我会写子查询各种优化策略是怎么执行的系列文章。
索引,对于良好的数据库性能非常关键。只要提及到数据库性能优化,都会首先想到“索引”,看看表中是否添加索引。尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对性能的影响尤为突出。在数据量较小且负载较低时,没有索引或者不恰当索引对性能的影响可能还不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降。
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。
经过上一篇 where field in (...) 的开场准备,本文正式开启子查询系列,这个系列会介绍子查询的各种执行策略,计划包括以下主题:
索引的本质:通过不断地缩⼩想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是⽤同⼀种查找⽅式来锁定数据。磁盘中数据的存取
B Tree指的是Balance Tree,也就是平衡树。平衡树是一颗查找树,并且所有叶子节点位于同一层,如下:
20岁的男生穷困潦倒,20岁的女生风华正茂,没有人会一直风华正茂,也没有人会一直穷困潦倒…
MySQL一直是面试中的热点问题,也难道了很多的面试者。其实MySQL没那么难,只是大家没有系统化、实战性的过去学习、总结。同时很多开发者在实际的开发过程中也很少去接触一些偏向底层的知识。
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:
本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 文章主要内容分为三个部分。
mysql中页是innodb中存储数据的基本单位,也是mysql中管理数据的最⼩单位,和磁盘交互的时候都是以页来进⾏的,默认是16kb,mysql中采⽤b+树存储数据,页相当于b+树中的⼀个节点。
前面我们说了innoDB有很多页类型,主要介绍了index索引页,包含七个主要部分。File header里有效验和和file_page_prev和file_page_next吧所有的页联系起来,组成双向链表。Page header里有当前页的槽点和记录数,还有next record来吧每个数据连接起来,组成单链表。查询的时候有page directory。File trailer里的效验和能检验数据是否完成。如果上面说的这些你都不明白,建议吧前面的文章再看一看,接下来的知识不适合你。什么?前面内容太多,太生涩看不懂?好的,等我!
在MySQL中,join语句想必大家都不陌生,今天我们围绕join语句展开,说一些可能平时不关注的知识点。
Mysql索引类型 Primary key/主键索引,Innodb 中又叫聚簇索引,InnoDB存储引擎的表会存在主键(唯一非null),如果建表的时候没有指定主键,则会使用第一非空的唯一索引作为聚集索引,否则InnoDB会自动帮你创建一个不可见的、长度为6字节的row_id用来作为聚集索引。 单列索引:索引中只包含一个列。 组合索引:在多个字段上建立的索引,只有在查询条件中顺序的使用了这些索引,索引才有效果。使用组合索引遵循最左前缀原则。 Unique(唯一索引):索引列必须唯一,但允许有空值,若是组合索
上一篇我们说到了关于MySQL的索引的原理,主要说的是 MySQL 对于索引的字段是怎么去维护的,我们再来简单的回顾下:
左边是数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物理地址(注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的)。为了加快Col2的查找,可以维护一个右边所示的二叉查找树,每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针,这样就可以运用二叉查找快速获取到相应数据。
MVCC是Multi-Version Concurrency Control(多版本并发控制)的缩写。
在MySQL 5.6之前,当查询使用到复合索引时,MySQL会先根据索引的最左前缀原则,在索引上查找到满足条件的记录的主键或行指针,然后再根据这些主键或行指针到数据表中查询完整的行记录。之后,MySQL再根据WHERE子句中的其他条件对这些行进行过滤。这种方式可能导致大量的数据行被检索出来,但实际上只有很少的行满足WHERE子句中的所有条件。
索引的作用就是为了加快搜索,计算机要处理的数据非常复杂,为了快速检索多种多样的数据,聪明的程序员们就发明了各种类型的索引。
MySQL的二进制日志binlog可以说是MySQL最重要的日志,它记录了所有的DDL和DML语句(除了数据查询语句select),以事件形式记录,还包含语句所执行的消耗的时间。
普通索引和唯一索引在查询能力上没啥差别,主要考虑对更新性能的影响,要尽量选择普通索引。接下来分析两种索引在查询语句和更新语句对性能的影响。
上节课给大家介绍了数据库的基本概念以及如何创建数据库,具体可回顾MySQL创建数据库(一)。从本节课开始,我们将对MySQL中的基本知识点进行分别介绍。本节课先向大家介绍MySQL数据插入insert into与where条件查询的基本用法。
天天和数据库打交道,一天能写上几十条 SQL 语句,但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗?MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务?....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白?这篇文章就将带你走进 MySQL 的世界,让你彻底了解系统到底是如何和 MySQL 交互的,MySQL 在接受到我们发送的 SQL 语句时又分别做了哪些事情。
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。
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)
第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。
索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。如果索引过多,应用程序中的更新、删除等操作会变慢,性能会受到影响;如果索引过少,对查询性能又会产生影响。
目录 1.何种查询支持索引? 2.注意事项和建议 一 何种查询支持索引? 1 MySQL 目前支持前导列 ---- 就目前来说,mysql 暂时只支持最左前缀原则进行筛选。 例子:创建复合索引 cre
MYSQL数据库-索引 零、前言 一、索引概念 二、认识磁盘 三、理解索引 1、如何理解Page 2、B+ vs B 3、聚簇索引 VS 非聚簇索引 4、普通索引 5、总结 四、索引操作 1、创建索引 2、查询索引 3、删除索引 零、前言 本章主要讲解MYSQL数据库中的索引这一重要知识点 一、索引概念 索引的价值: 提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了:不用加内存,不用改程序,不用调sql,只要执行正确的create index ,查询速度就可能提高成百上千倍,但是查询速度的提高是以插入、更新
MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
你是否真的理解这些优化技巧?是否理解它背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。
查找错误日志文件路径show variables like ‘log_error’;
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。
摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎 对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索 引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 数据结构及算法基础 索引的本质 MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干,就可以得到
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。
索引可以说是每个工程师的必备技能点,明白索引的原理对于写出高质量的 SQL 至关重要,今天我们就从 0 到 1 来理解下索引的原理,相信大家看完不光对索引还会对 MySQL 中 InnoDB 存储引擎的最小存储单位「页」会有更深刻的认识
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到。
用来加快查询的技术很多,其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引,MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大,花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能,以及索引可能降低性能的情况。
在数据库中,索引可以理解为是一种单独的,物理的对数据库表中的一列或者多列的值进行排序的一种存储结构。它的作用是能让我们快速检索到想要的数据,好比字典的目录,通过目录的页码能快速找到我们想查找的内容。
索引:提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了。不用加内存,不用改程序,不用调 sql,只要执行正确的 create index ,查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的,这些写操作,增加了大量的IO。所以它的价值,在于提高一个海量数据的检索速度,即查找数据的速度。
mysql 建立联合索引后,是按最左匹配原则来筛选记录的,即检索数据是从联合索引的第一个字段来筛选的。如果 where 里的条件只有第二个字段,那么将无法应用到索引。
在之前3月17号和4月9号的文章中,我们讲过innodb的数据页结构,如果对下面的内容有什么不理解的话,还请在文章分类中翻看之前的文章,防止大家忘记,这里我把图再贴过来:
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。
在群里看到有小伙伴面试时,被问到 MySQL 该怎么优化的问题,不知道该如何回答。
最近接受了深圳开源中国(也就创作和运营马云中国gitee网络的公司)科技公司面试官的电话面试,面试过程中面试官要求我谈一谈Mysql的数据结构。笔者当时只记得Mysql数据库的InnoDB存储引擎底层用到了B+树,对于什么是B+树以及InnoDB数据页结构的了解也不多,所以当时面试回答得很肤浅。很明显结果凉凉了,所以决定写篇文章系统地总结这个问题给自己加深印象,下次面试官再问这一块的问题,保证绝对不再翻车!
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