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
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。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 MySQL 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,这一节的内容是对于InnoDb的存储结构进阶了解,同时介绍为什么会使用B+索引作为最终数据结构,但是实际上InnoDb在具体实现中也并没有完全遵循B+的格式,而是在内部做了很多“手脚”,这也是所谓理论和实践之间的差异。
Redis Hash(散列表)是一种 field-value pairs(键值对)集合类型,类似于 Python 中的字典、Java 中的 HashMap。一个 field 对应一个 value,你可以通过 field 在 O(1) 时间复杂度查 field 找关联的 field,也可以通过 field 来更新或者删除这个键值对。
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。
说到算法,就不能不说起数据结构。今天我来讲一讲,什么是数据结构?程序员怎么学好数据结构?
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。
我们上一篇讲了MySQL索引背后的数据结构及算法原理,我们知道了为什么使用索引查询数据效率那么高的原理了,我们接着看看MySQL的索引是如何实现的。
之前写的这篇文章「女朋友问我:为什么 MySQL 喜欢 B+ 树?我笑着画了 20 张图],其中里面包含了很多数据结构的动图,有很多读者问我是怎么做的。
---- 目录 一、前言 二、个人介绍 三、大学生应该如何度过大学四年 四、我们到底应该如何学习? 1、程序员的青春是码出来的 2、学会取舍、挤时间学习 3、学会利用现代资源 4、学习路线的推荐 5、博客和github/gitee的重要性 五、我的博客 一、前言 相信很多大一大二甚至是大三的小伙伴对自己的未来都是迷茫的,不知道自己想要什么,不知道自己未来将会从事什么工作,没有精确的学习目标,整日只是与室友、与同学一起随波逐流,沉浸在短暂、低俗的快乐中,荒废光阴;我们时常会痛恨自己的无能、颓废,我们也知道
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。 文章主要内容分为三个部分。 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础。 第二部分结合MySQL数据库中MyISAM和
Tech 导读 Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统,在实际的开发过程中,Redis已经成为不可或缺的组件之一,基于内存实现、合理的数据结构、合理的数据编码、合理的线程模型等特征不仅仅让Redis变得如此之快,同时也造就了Redis对更多或者复杂的场景的支持。
英文原文:http://www.mysqltutorial.org/mysql-index/mysql-clustered-index/
To C端的业务系统发展流程一般是:MVP版本快速上线验证猜想,然后大多数版本到这里就半死不活不再迭代了,少数效果不错的业务会继续迭代下去。在这个过程中,运营和PM的核心诉求是:研发团队可以快速实现功能,最好当天提需求当天实现,需求后续若有迭代系统还能进行灵活修改。
9月4日,阅文集团技术专家俞慧涛在 TARS 基金会召开的线上研讨会(中国站)上进行了题为「CTSDB 与 TARS 结合,解决海量监控数据的难题」的分享,对如何通过时序数据库 CTSDB 与 TARS 的结合解决海量监控数据难题的应用实践进行了深度诠释。本文将详细介绍该分享内容。
从本月起,我们将从逻辑正确、内容完整的角度全面介绍WiredTiger存储引擎,推出WiredTiger存储引擎系列文章。由于源码体量很大,通读工作量巨大,细节之处如有问题和错误,欢迎大家指出。
1.中央处理器(英文Central Processing Unit,CPU)是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU、内部存储器和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软 件中的数据。 CPU核心组件: 1.算术逻辑单元(Arithmetic&logical Unit)是中 央处理器(CPU)的执行单元,是所有中央处理器的核 心组成部分,由"And Gate"(与门) 和"Or Gate"(或门)构成的算术逻辑单元,主要功能是进行二位元的算术运算,如加减乘(不包括整数除法)。 2.PC:负责储存内存地址,该地址指向下一条即将执行的指令,每解释执行完一条指令,pc寄存器的值 就会自动被更新为下一条指令的地址。 3.寄存器(Register)是CPU内部的元件,所以在寄存器之间的数据传送非常快。 用途:1.可将寄存器内的数据执行算术及逻辑运算。 2.存于寄存器内的地址可用来指向内存的某个位置,即寻址。 3.可以用来读写数据到电脑的周边设备。4.Cache:缓存
序言:9月4日,阅文集团技术专家俞慧涛在 TARS 基金会召开的线上研讨会(中国站)上进行了题为“CTSDB 与 TARS结合,解决海量监控数据的难题”的分享,对如何通过时序数据库 CTSDB 与 TARS 的结合解决海量监控数据难题的应用实践进行了深度诠释。腾源会将本演讲内容进行了整编,以飨读者:) PART ONE TARS框架是什么? TARS 是腾讯于2017年开源的一套微服务框架,涉及包括开发、运维、以及测试在内的一整套微服务架构系统开发和运维的解决方案。随着目前很多企业在业务体量数量以及微
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型,可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型,一般谈论MySQL索引时,如果没有特别说明,就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构,使用原则和特性。 为了节约你的时间,本文的主要内容如下:
MySQL中每个表都有一个聚簇索引( clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引( secondary indexes )。以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果表上定义有主键,那么该主键索引是聚集索引。如果表中没有定义主键,那么MySQL取第一个唯一索引( unique )而且只含非空列( NOT NULL )作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引。如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,它有六个字节,而且是隐藏的,使其作为聚簇索引。
查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询速度能尽可能快,因此数据库系统的设计者会从查询算法角度优化
mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构,这些数据结构以某种方式引用数据,这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql。
最近在梳理 MySQL 核心知识,刚好梳理到了 MySQL 索引相关的知识,我的文章风格很多都是原理 + 实战的方式带你去了解知识点,所以本篇也是。
大家都知道MySQL数据库选择的是B+Tree作为索引的数据结构,那为什么会选择B+Tree呢?
1.中央处理器(英文Central Processing Unit,CPU)是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU、内部存储器和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
无论是 SRE 还是 DevOps,测试开发还是 QA 工程师,你都需要扎实的计算机基础和专业技术能力。如果你做到高级岗,那更需要广泛的知识面,对计算机各个领域的知识都有所涉猎。
继我的上篇博客:Oracle索引知识学习笔记,再记录一篇MySQL的索引知识学习笔记,本博客是我在学习尚硅谷的学习教程后,做的笔记,当然我不是为了所谓宣传,仅仅是学习记录的笔记。本来可以不分享出来,不过,分享出来的笔记不仅可以给网上的学习者参考学习,同时写在csdn比较方便,可以支持图片上传,也方便自己以后查找复习
天下武功,无坚不摧,唯快不破!我的名字叫 Redis,全称是 Remote Dictionary Server。
Nebula Graph 的技术总监在 09.24 - 09.30 期间同开源中国·高手问答的小伙伴们以「图数据库的设计和实践」为切入点展开讨论,包括:「图数据库的存储设计」、「图数据库的计算设计」、「图数据库的架构设计」等方面内容,本文整理于他和开源中国小伙伴对图数据库的讨论内容~
数据分析是Python应用较多的一个领域,这个教程包含了Python基础、数据采集、数据处理到数据挖掘,这是我看过比较细致的教程了。
经过上篇文章的学习,我们已经了解到了 XS 中的默认索引配置是在哪里,也了解到了配置文件如何加载以及服务端的一些简单配置。今天,我们要学习的重点就是剩下的内容,也是非常重要的内容,那就是索引字段的配置定义以及字段设计。
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?
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。
MySQL 哈希索引又基于哈希表(散列表)来实现,所以了解什么是哈希表对 MySQL 哈希索引的理解至关重要。接下来,我们来一步一部介绍哈希表。
事实上,在你还没有执行 create index 语句的时候,MySQL 就已经创建索引了。
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,就可以得到索引的本质:索引是数据结构。
今天,我给大家介绍一种面试中经常被问到数据结构树。大家可能也经常会听到二叉树、二叉查找树、AVL平衡二叉树、B树、 等等,那今天我给大家一次性讲清楚。
在日常工作中我们不可避免地会遇到慢SQL问题,比如笔者在之前的公司时会定期收到DBA彪哥发来的Oracle AWR报告,并特别提示我某条sql近阶段执行明显很慢,可能要优化一下等。对于这样的问题通常大家的第一反应就是看看sql是不是写的不合理啊诸如:“避免使用in和not in,否则可能会导致全表扫描”“ 避免在where子句中对字段进行函数操作”等等,还有一种常见的反应就是这个表有没有加索引?绝大部分情况下,加了个索引基本上就搞定了。
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。
MySQL的索引分类问题一直让人头疼,几乎所有的资料都会给你列一个长长的清单,给你介绍什么主键索引、单值索引,覆盖索引,自适应哈希索引,全文索引,聚簇索引,非聚簇索引等……给人的感觉就是云里雾里,好像MySQL索引的实现方式有很多种,但是都没有一个清晰的分类。所以本人尝试总结了一下如何给MySQL的索引类型分类,便于大家记忆,由于MySQL中支持多种存储引擎,在不同的存储引擎中实现略微有所差距,下文中如果没有特殊声明,默认指的都是InnoDB存储引擎。
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遵从所有教材以及各类数据结构相关的书书籍,我们先从线性表开始入门。今天这篇文章更偏概念,是关于有线性表的一个知识点的汇总。
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!
编写过程就是我们平常写sql语句的过程,也可以理解为编写顺序,以下就是我们编写顺序:
1.MySQL整体逻辑架构 我们先下图看看MySQL整体逻辑架构(MySQL’s Logical Architecture) 图1 第一层,即最上一层
在现在题库架构下,针对新购买的1300W多道数据进行整合,不影响现有功能。由于数据量偏多,需要进行数据的切分
CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名(字段名1(长度),字段名2(长度))
上一篇文章《一条SQL语句在MySQL中是如何执行的》我们聊到了sql语句内部的执行,包括InnoDB引擎是如何支持事务的,如何做到可以备份恢复的,那么今天我们来聊一聊MySql索引的那些事,在这篇文章中,我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构,索引如何起作用的,如何更好的利用索引提高效率。
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