InnoDB索引的数据结构 InnoDB索引采用了B-Tree的数据结构，数据存储在叶子节点上，每个叶子节点默认的大小是16KB。...当新记录插入到InnoDB聚簇索引中时，如果按顺序插入索引记录（升序或降序），当达到叶子节点最大的容量时，下一条记录就会写到新的的页中。...主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。整张表的数据其实就是存储在聚簇索引中的，聚簇索引就是表。 如果没有设置主键怎么办呢？...MySQL会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键。 聚簇索引结构如下图所示： 非主键索引的叶子节点内容是主键的值。...这样可以保证数据行是按顺序写入的，对于根据主键做关联操作的性能也会更好。 因为主键是顺序的，所以每一条记录都保存在上一条记录的后面，当前的页写满的时候，下一条记录就写在新的页中。
上篇文章我们介绍了什么是索引和索引的类型，明白了索引其实也是通过特定的数据结构来存储的数据，作用是用来提升我们查询和更新数据的效率的，本文我们就来推演下索引的存储模型 二分查找 给定一个1~100...平衡的问题我们解决了，那么平衡二叉树作为索引怎么查询数据？ 在平衡二叉树中，一个节点，它的大小是一个固定的单位，作为索引应该存储什么内容？ ...但是实际上，MySQL里面使用的是B Tree的改良版本，叫做B+Tree（加强版多路平衡查找树）。 B+树的存储结构： ?...MySQL中的B+Tree有几个特点： 它的关键字的数量是跟路数相等的； B+Tree的根节点和枝节点中都不会存储数据，只有叶子节点才存储数据。...InnoDB 中 B+ 树深度一般为 1-3 层，它就能满足千万级的数据存储。搜索到关键字不会直接返回，会到最后一层的叶子节点。
1.1 InnoDB逻辑存储结构 MySQL表中的所有数据被存储在一个空间内，称之为表空间，表空间内部又可以分为段(segment)、区(extent)、页(page)、行(row),逻辑结构如下图：...段(segment) 表空间是由不同的段组成的，常见的段有：数据段，索引段，回滚段等等，在 MySQL中，数据是按照B+树来存储，因此数据即索引，因此数据段即为B+树的叶子节点，索引段为B+树的非叶子节点...聚簇索引和二级索引 3.1 聚簇索引 每个InnoDB的表都拥有一个索引，称之为聚簇索引，此索引中存储着行记录，一般来说，聚簇索引是根据主键生成的。...，则立刻返回给存储在缓存中的结果，否则进入下一个阶段； 服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划； MySQL 根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的API来执行查询； 将结果返回客户端...，比如select * from xx where c1=x and c2>x and c3<x,这样c3是可以走到索引的； 支持InnoDB和MyISAM存储引擎； where条件的字段需要在索引中；
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...表存储结构 MySQL为什么要使用B+树索引？...但是对于数据在磁盘等辅助存储的设备情况中(如:Mysql数据库),红黑树并不适用,因为红黑树相对很高。...图中的每个节点称为页,页就是我们上面说的磁盘块,在MySQL中数据读取的基本单位是页,所以我们这里叫做页更符合MySQL中索引的底层数据结构。...聚簇索引和非聚簇索引 在Mysql中B+树索引按照存储方式的不同分为聚集索引和非聚集索引。
---- Pre MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的，我们这里主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。...我这个是8.0的MYSQL， 5.7版本 不是sdi结尾的文件，而是frm (framework) 可以看到MyISAM存储引擎的索引文件 MYI 和数据文件 MYD 是分离的(非聚集) 这就是非聚簇索引的含义...， MYI 和 MYD 分开存储 ，同样的 InnoDB都存在.idb文件中，所以InnoDB存储引擎的索引就是聚簇索引。...因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，去另外一个文件中MYD读取相应数据记录。...这个ibd就是 数据和索引，这两个存储在一个文件中 第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件 ，因为就只有一个ibd文件啊。
首相我们的第一反应应该是数据量很大的时候开启事务批量插入自然是由于循环一条一条的插入的，次之自然就是MySQL自带的特性–存储过程喽，你写程序进行批量的插入自然是没有人家自身的SQL遍程更快捷喽。...MYSQL 存储过程中的关键语法 声明语句结束符，可以自定义: DELIMITER $$ 或 DELIMITER // 声明存储过程: CREATE PROCEDURE demo_in_parameter...所以不在索引列上做任何操作（计算、函数、(自动or手动)类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列 如果系统经常出现的sql如下： SELECT SQL_NO_CACHE...is not null 也无法使用索引,但是is null是可以使用索引的 like以通配符开头(‘%abc…’)mysql索引失效会变成全表扫描的操作 这个也很好理解喽，在B+树中是按照列的值来进行排序的并且遵守字典序...，尽量选择针对当前query过滤性更好的索引，在选择组合索引的时候，当前Query中过滤性最好的字段在索引字段顺序中，位置越靠前越好。
事务基本原理 基本原理：Mysql允许将事务统一进行管理（存储引擎INNODB），将用户所做的操作，暂时保存起来，不直接放到数据表（更新），等到用于确认结果之后再进行操作。...保证了对数据操作的数据安全性。 事务在mysql中通常是自动提交的，但是也可以使用手动事务。 事务ACID特性 原子性（atomicity）。...); # 查看结果 select @res; # 执行成功，@res变量值发生了变化 2、在python程序中调用 pymysql链接mysql产生的游表cursor cursor.callproc...索引的主要作用是加快数据查找速度，提高数据库的性能。 索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。...frm文件只存放表结构，不可能放索引，也就意味着innodb的索引跟数据都放在idb表数据文件中。
叶子节点除了包含键值以外，每个叶子节点中的索引行中还包含一个书签。该书签用来告诉 InnoDB 存储引擎哪里可以找到与索引相对应的行数据。...由于 InnoDB 存储引擎表是索引组织表，因此 InnoDB 存储引擎的非聚簇索引的书签就是相应的行数据的聚簇索引键。那么基于聚簇索引和非聚簇索引的查询的区别在哪里呢？...表中 R1~R5 的值分别为(3, 300, "M")、(5, 500, "M")、(8, 800, "F")、(13, 1300, "F") 和 (21, 2100, "M")，聚簇索引和非聚簇索引的索引树的示意图如下...也就是说，基于非聚簇索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。 覆盖索引 上一节讲到，当使用非聚簇索引查询数据时，由于查询结果需要的数据只在主键索引上有，所以不得不回表。...最左前缀原则 从前面的例子中，可以看出索引的存在确实大大提高了查询效率，那是不是需要为每个查询都设计一个索引，答案是大可不必。
下面列出了目前 MySQL中与索引使用相关的限制 （1）MyISAM存储引擎索引键长度的总和不能超过1000字节 （2）BLOB和TEXT类型的列只能创建前缀索引 （3）MySQL目前不支持函数索引 （...=或者）的时候，MySQL无法使用索引 （5）过滤字段使用了函数运算（如abs（column））后，MySQL无法使用索引 （6）Join语句中Join条件字段类型不一致的时候，MySQL无法使用索引...（7）使用LIKE操作的时候如果条件以通配符开始（如'%abc...'）时，MySQL无法使用索引 （8）使用非等值查询的时候，MySQL无法使用Hash索引
mySQL中的哈希索引 在MySQL中，如果你使用的是Innodb存储引擎，那么经常会遇到B+树索引的概念，关于这个概念，之前的文章中我们讲过，除此之外，还有一种索引值得关注，那就是"哈希索引"。...这样做有一个比较直观的问题，就是有的数字映射到了集合中的同一个位置，把这种现象称之为哈希碰撞，解决这种碰撞最直接的办法就是使用链接法，就是映射到集合中同一位置的元素用链表进行链接，这样查询的时候，就可以直接去遍历这个链表进行查询了...确切的说，对于Innodb的哈希索引，有以下特点： 1、Innodb的哈希索引不能由用户手动的创建。也就是常说的自适应哈希索引，站在这个角度来讲，确实不支持哈希索引。...2、Innodb会自动调优，如果判定自适应哈希索引能够提升效率，Innodb会自己建立相关的哈希索引，这个层面上讲，Innodb又支持哈希索引。 Innodb中哈希是怎样使用的呢？...、有与哈希索引是K-V模式的，多个数据在存储关系上完全是无序的，所以哈希索引不能用于排序； 3、哈希索引不能支持多列联合索引的最左匹配规则，因为不同的值对应的hash结果不一样； 4、如果有大量的重复键值
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。 ? 如果多个列的哈希值相同，索引会以链表的方式存放多个记录指针到同一个哈希条目中去。...，因为mysql只有MEMORY存储引擎显示支持哈希索引。...哈希索引限制 哈希索引只保存哈希码和指针，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行。...不过访问内存中的行速度非常快（因为是MEMORY引擎），所以对性能影响并不大 哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以无法用于排序 哈希索引不支持部分索引列查找，因为哈希索引始终是使用索引列的全部内容来计算哈希码...Mysql 的GIS并不完善，大部分人不会使用到这个特性。开源关系数据库中对GIS的解决方案做得比较好的是PostgreSQL的PostGIS。
介绍了mysql的两种存储引擎的索引信息和mysql在不同查询语句中访问索引的方式 MySql学习——MySql中的索引详解 1....在MySQL，存储引擎采用类似的方法使用索引，高效获取查找的数据。...： 将表中的记录按照记录的插入顺序单独存储在一个文件中，称之为数据文件。...这个文件并不划分为若干个数据页，有多少记录就往这个文件中塞多少记录就成了。 使用MyISAM存储引擎的表会把索引信息另外存储到一个称为索引文件的另一个文件中。...MySql中的索引的使用条件 全值匹配：如果我们的搜索条件中的列和索引列一致的话，这种情况就称为全值匹配 匹配左边的列：在我们的搜索语句中也可以不用包含全部联合索引中的列，只包含左边的就行。
介绍了mysql的两种存储引擎的索引信息和mysql在不同查询语句中访问索引的方式 MySql学习——MySql中的索引详解 1....在MySQL，存储引擎采用类似的方法使用索引，高效获取查找的数据。...MySql 中的索引 2.1 InnoDB中的索引方案 2.1.1 聚簇索引 2.1.2 二级索引 上边介绍的聚簇索引只能在搜索条件是主键值时才能发挥作用，因为B+树中的数据都是按照主键进行排序的...： 将表中的记录按照记录的插入顺序单独存储在一个文件中，称之为数据文件。...这个文件并不划分为若干个数据页，有多少记录就往这个文件中塞多少记录就成了。 使用MyISAM存储引擎的表会把索引信息另外存储到一个称为索引文件的另一个文件中。
正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础，本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。...，因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换，另外使用索引时还需注意字段类型的问题，如果字段类型不一致，同样需要进行索引列的计算，导致索引失效，例如 explain select...，第二行进行了全表扫描 前缀索引 如果索引列的值过长，可以仅对前面N个字符建立索引，从而提高索引效率，但会降低索引的选择性。...对于BLOB和TEXT类型，MySQL必须使用前缀索引，具体使用多少个字符建立前缀，需要对其索引选择性进行计算。...); Using where 复制代码 如果是在AND操作中，说明有必要建立多列联合索引，如果是OR操作，会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。
MySQL存储过程、索引和分表是用于提高查询效率的三种不同方法，它们各自对查询效率有不同的影响和应用场景。...以下是它们的对比： 1.MySQL存储过程：•影响查询效率： 存储过程通常不直接影响查询效率，因为它们是用于封装查询逻辑和执行多个SQL语句的数据库对象。...这可以减少客户端与服务器之间的通信次数，提高查询效率，特别是对于复杂的事务操作 2.MySQL索引：•影响查询效率： 索引直接影响查询效率。...•对于复杂的业务逻辑和大型数据集，存储过程可以帮助减少通信开销，降低查询时间。•对于超大型数据集，分表是一种有效的扩展性策略，可以将数据分散到多个表中，提高查询性能和数据库的可扩展性。...在实际应用中，通常需要综合考虑这三种方法，根据具体的业务需求和数据规模来选择适当的优化策略。同时，也要注意定期监测和维护索引以及分表，以确保数据库性能持续优化。
mysql存储引擎概述 什么是存储引擎？ MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件（或者内存）中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。...MySQL默认配置了许多不同的存储引擎，可以预先设置或者在MySQL服务器中启用。...索引支持：不同的应用程序倾向于采用不同的索引策略，每种存储引擎通常有自己的编制索引方法，但某些索引方法（如B-tree索引）对几乎所有的存储引擎来说是共同的。...InnoDB 的行级别锁定以及 Oracle 风格的一致性无锁读提升了它的多用户并发数以及性能。InnoDB 将用户数据存储在聚集索引中以减少基于主键的普通查询所带来的 I/O 开销。...Memory类型的表访问数据非常快，因为它的数据是存放在内存中的，并且默认使用HASH索引，但是一旦服务关闭，表中的数据就会丢失 BLACKHOLE 黑洞存储引擎，类似于 Unix 的 /dev/null
数据库中只存放了视图的定义，而没有存放视图中的数据，这些数据存放在原来的表中。 使用视图查询数据时，数据库系统会从原来的表中取出对应的数据。...1、什么是索引 索引是一个单独的、存储在磁盘上的数据库结构，它们包含着对数据库表里所有记录的引用指针。...MySQL中索引的存储类型有两种：BTREE(树)和 HASH(哈希)，具体和表的存储引擎有关。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引。...；INDEX 与 KEY为同义词，两者的作用相同，用来指定索引； (1)、普通索引(index)： 普通索引是MySQL的基本索引类型，允许在定义索引的列中插入重复值和空值 例： CREATE TABLE...：MySQL只有MyISAM存储引擎支持FULLTEXT索引，并且类类型为CHAR、TEXT、VARCHAR。
前言 前面我们已经剖析了mysql中InnoDB与MyISAM索引的数据结构，了解了B+树的设计思想、原理，并且介绍了B+树与Hash结构、平衡二叉树、AVL树、B树等的区别和实际应用场景。...这篇文章将对InnoDB引擎的数据存储结构介绍，带大家熟悉数据库的页的存储结构与行格式，为之后的调优做准备。 1.数据库的存储结构:页 索引实际上是存储在文件上的，确切的说是存储在页结构中的。...这里我们强调，mysql中磁盘与内存交互的基本单位是页，这表示我们在磁盘与内存之间进行数据交互，最少是一页，并且每次交互都是整数页。即使我们数据存储只存储了一行，数据库I/O的操作单位也是一页。...可以使用如下的查询语句查询Mysql数据库的默认行格式。在mysql8与mysql5.7中，默认行格式都是dynamic。 可以使用下列语句查询某个表实际使用的行格式。...我们希望一个区存储数据页就存储数据页，存储目录页就只存储目录页，因此出现了段的概念。常见的段有数据段、索引段、回滚段。段是逻辑上的概念。由若干零散的页(碎片区中的页，下一节介绍)和完整的区所组成。
MySQL中SQL语句的索引分析 了解过 索引 的概念以及 B+树 的概念之后，我们就来看看怎么分析一条查询语句的索引使用情况。...表名 partitions 分区信息 type 对表的访问方法，后面会详细说这个属性的内容 possible_keys 可能用到的索引 key 实际用到的索引 ken_len 索引列的存储长度 ref...目前，我们的表中没有建立任何索引，只有一个主键索引，因此，上面的查询中，大部分的分析结果都是 NULL ，同时 rows 显示的行数也是全部数据的数量，也就是说，在没走索引的情况下，现在我们的查询是一个全表扫描...连接查询时，如果被驱动表是通过主键或者不允许存储 NULL 值的唯一二级索引等值匹配的方式进行访问的，那么被驱动表就是 eq_ref 。...很明显，在上面的这些类型中，const 和 ref 都是非常理想的查询状态，range 则是要看情况，毕竟它不是索引命中，而是范围查找，但是在日常的业务开发中，列表查询很难不使用范围查询。
索引 索引常见的几种类型 索引常见的类型有哈希索引，有序数组索引，二叉树索引，跳表等等。本文主要探讨 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB 的索引结构。...InnoDB的索引结构 在InnoDB中是通过一种多路搜索树——B+树实现索引结构的。在B+树中是只有叶子结点会存储数据，而且所有叶子结点会形成一个链表。而在InnoDB中维护的是一个双向链表。 ?...在建表的时候你可能会添加多个索引，而 InnDB 会为每个索引建立一个 B+树 进行存储索引。...行锁 我们知道在5.5版本以前 MySQL 的默认存储引擎是 MyISAM，而 MyISAM 和 InnoDB 最大的区别就是两个 事务 行锁 其中行锁是我们今天的主题，如果不了解事务可以去补习一下。...总结 对于 MySQL 的索引来说，我给了很多最佳实践，其实这些最佳实践都是从原理来的，而 InnoDB 其实就是一个改进版的 B+树，还有存储索引的结构。弄懂了这些你就会得心应手起来。
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