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。
大家知道 select * from t where col = 88 这么一条 SQL 语句如果不走索引进行查找的话,正常地查就是
正确的创建合适的索引,是提升数据库查询性能的基础。在正式讲解之前,对后面举例中使用的表结构先简单看一下:
我们都知道在 Mysql 中,索引是非常重要的内容,因为他对我们的查询会有非常大的帮助,所以,我们今天就来看看这个 Mysql 的索引。
注:上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引,但是B-树和B+树的定义是有区别的。
来源:https://blog.csdn.net/b_x_p/article/details/86434387
索引能极大的减少存储引擎需要扫描的数据量 索引可以把随机IO变成顺序IO(索引指向(左小右大)) 索引可以帮助我们在进行分组、排序等操作时,避免使用临时表
B树是为磁盘或其他存取的辅助存储设备而设计的一种平衡搜索树。B树类似于红黑树,但是在降低磁盘I/O方面表现很好。 B树和红黑树不同之处在于B树的节点可以有很多孩子,从数个到数千个。B树的严格高度可能比一棵红黑树的高度要小很多,因此可以使用B数在O(lgn)内完成一些动态集合的操作。 如果B树的一个内部节点x包含x.n个关键字,那么节点x就要x.n+1个孩子。节点x中的关键字就是分割点,它把节点x中所处理的关键字的属性分割为x.n+1个子域,每个子域都由x的一个孩子处理。当在一棵B树中查找一个关
假设此时用普通二叉树记录 id 索引列,我们在每插入一行记录的同时还要维护二叉树索引字段。
大部分人第一反应可能都是添加索引,在大多数情况下面,索引能够将一条 SQL 语句的查询效率提高几个数量级。
来自:blog.csdn.net/u013142781/article/details/51706790
平衡⼆叉树是⼀种特殊的⼆叉树,所以他也满⾜前⾯说到的⼆叉查找树的两个特性,同时还有⼀个特性:
在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前,我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的,因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程,在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用B+树!
‘’MYSQL一直了解得都不多,之前写sql准备提交生产环境之前的时候,老员工帮我检查了下sql,让修改了一下存储引擎,当时我使用的是Myisam,后面改成InnoDB了。为什么要改成这样,之前都没有听过存储引擎,于是网上查了一下。
1、B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化,使其更适合实现外存储索引结构。在B+Tree中,所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上,而非叶子节点上只存储key值信息,这样可以大大加大每个节点存储的key值数量,降低B+Tree的高度。
定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树: ⑴树中每个结点至多有m 棵子树; ⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树;
> 公众号:[Java小咖秀](https://t.1yb.co/jwkk),网站:[javaxks.com](https://www.javaxks.com)
5. ⽗节点的关键字在⼦节点中都存在(如上⾯的1/20/35在每层都存在),要么是最⼩值,要么是最⼤值,如果节点中关键字是升序的⽅式,⽗节点的关键字是⼦节点的最⼩值
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。
之前有过一次面试,关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤,立志要总结一番,然后一直没有时间(其实是懒……),准备好了吗?
索引模块除了是数据库最重要的模块之一,也是面试中最经常被问到的,关于索引模块常见问题如下:
mysql索引的本质是什么 1、其实就相当于目录,是帮助mysql高效获取数据的数据结构。 2、我们都知道,在mysql中数据最终存储在硬盘中的,访问磁盘相当于是IO操作。 3、在mysql中有一个page的概念,一个表都被分为若干个页面(page),每个页面(page)就是树中的一个节点,每次mysql就会取出一个页面(page)也就是一个节点的数据,而mysql默认一个页面(page)保存16k的数据。 4、页面(page)的大小会直接影响到数据的存储和检索效率,因此我们也可以实际业务需求和硬件条件进行评估和调整,合理设置mysql的页面(page)大小,以达到最佳的性能表现。
数据表类型(存储引擎) 数据库引擎用于存储、处理和保护数据的核心服务,利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务,利用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库,包括创建用于存储数据
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。
谈到索引,大家并不陌生。索引本身是一种数据结构,存在的目的主要是为了缩短数据检索的时间,最大程度减少磁盘 IO。
对于 MySQL 索引,相信每位后端同学日常工作中经常会用到,但是对其索引原理,却可能未曾真正深入了解。B- 树和 B+ 树是 MySQL 索引使用的数据结构,对于索引优化和原理理解都非常重要,下面就揭开 B- 树和 B+ 树的神秘面纱,让大家在面试的时候碰到这个知识点一往无前,不再成为你前进的羁绊!
平衡二叉树的查找效率是非常高的,并可以通过降低树的深度来提高查找的效率。但是当数据量非常大,树的存储的元素数量是有限的,这样会导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘 I/O 读写过于频繁,进而导致查询效率低下。
我们用一个例子来逐渐引出啥是索引。话说大老板东哥有一天想体验一下快递小哥的生活,就去自家快递公司准备干活了,一进仓库看到一地的快递,兴冲冲的就问旁边的快递小哥 “这么多快递,我要找一个人的快递怎么办?”。快递小哥说 “你可以一件件找,直到找到你要的那件快递”,东哥一听脸顿时黑了 “淦!上十万件快递你要我一件件找,是想累死我,然后继承我的白条吗?” 说完一甩手扭头就会豪宅去了。 第二天,快递公司老板去找东哥说 “领导,我们已经改进了,再去指导指导呗”。东哥一听,哎呀!动作挺快,然后就又到快递公司了,问 “你们想出什么办法了吗”。快递小哥连忙回答 “我们给所有的快递都编了号,做了一个表格,只要从表格中找到编号就可以找到快递了”,东哥心想,我从上十万的名单里找出了编码,还要去上十万的快递里扒出快递,还是太累了就说 “我时间有限有没有更快的办法”。 快递公司老板一听,这还得了,大 BOOS 不满意了,得亏有备用方案,就说 “领导,我们还有个方案,我们做个快递柜,1 ~ 10 号快递放 0 号,10 ~ 20 放 1 号,依次类推,只要找到了快递编码,很快就可以找到快递了”。东哥一听,不错哈!这么干就快多了,但是我还要从上十万的表格中找出编码,难受啊!一脸的难受。快递公司老板冷汗直流,这是嫌找编码满了啊,该怎么办,BOOS 一怒,回家种地。这时一个程序员站住来说 “领导,我们还有个方案,我们把表格进行优化,按照姓名首字母来分类,就可以很快的找到指定的名字和编码”。东哥大喜,升职加薪! 从上面的例子可以推出,如果没有索引,必须遍历整个表,直到指定快递被找到为止;有了索引之后,即可在索引中查找。由于索引是经过某种算法优化过的,因而查找次数要少的多。可见,索引是用来定位的。官方来讲就是:索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
我们熟知常用数据库MySQL MongoDB HBase等底层存储都用了各种树结构,如B树LSM树,不过为什么要用这些结构呢?
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,而MYSQL使用的数据结构是:B+树
数据库引擎用于存储、处理和保护数据的核心服务,利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务,利用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库,包括创建用于存储数据的表和用于查看、管理、保护数据安全的数据库对象(索引、视图、存储过程)。
搞懂这个问题之前,我们首先来看一下MySQL表的存储结构,再分别对比二叉树、多叉树、B树和B+树的区别就都懂了。
对该二叉树的节点进行查找发现深度为1的节点的查找次数为1,深度为2的查找次数为2,深度为n的节点的查找次数为n,因此其平均查找次数为(1+2+2+3+3+3) / 6 = 2.3次
这篇文章的题目,是我真实在面试过程中遇到的问题,某互联网众筹公司在考察面试者MySQL相关知识的第一个问题,我当时还是比较懵的,没想到这年轻人不讲武德,不按套路出牌,一般的问MySQL的相关知识的时候,不都是问索引优化以及索引失效等相关问题吗?怎么还出来了,存储文件的不同?哪怕考察个MVCC机制也行啊。所以这次我就好好总结总结这部分知识点。
最近工作上需要实现搜索功能,尝试了几种方案。虽然最终线上部署的还是最low的方案,但是中间的过程还是比较有意思的。业务上根据关键字查找内容。关键字的出处多来源于标题,文章描述等。主要实现方式有一些几种,各个方式各有利弊,需要权衡。
PHP数据结构(十九)——B+树 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 B+树是B树的变种,在数据库系统、文件系统等方面,B+树的运用非常广泛。 1、B+树的要求 1)有n棵子树的结点中含有n个关键字。(B树是n-1个关键字。) 2)所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,及指向含有这些关键字记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接。这点意味着,叶子节点存在指向相邻叶子节点的指针。这个是在树形的数据结构中非常特殊的地方,使得B+
非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树(简单说, 左边比自己小,右边比自己大)
MyISAM和InnoDB是MySQL最常用的两个存储引擎,本文将进行详尽的介绍和对比。对于MySQL其余几种存储引擎,请读者自行搜索学习。
上节课给大家介绍了MySQL中常见的基础用法 MySQL常用基础用法集锦,这节课我们准备对上节课的内容做个补充,本期内容我们想跟大家聊聊MySQL模糊匹配关键字LIKE以及CASE WHEN的基本用法。
当提到MySQL数据库的时候,我们的脑海里会想起几个关键字:索引、事务、数据库锁等等,索引是MySQL的灵魂,是平时进行查询时的利器,也是面试中的重中之重。
如果数据量比较少,是否使用索引对结果的影响并不大,比如数据不超过 1000 行,那么可以不建索引。
B 树就是常说的“B 减树(B- 树)”,又名平衡多路(即不止两个子树)查找树,它和平衡二叉树的不同有这么几点:
我们都是知道数据库的数据都是存储在磁盘上的,当我们程序启动起来的时候,就相当于一个进程运行在了机器的内存当中。所以当我们程序要查询数据时,必须要从内存出来到磁盘里面去查找数据,然后将数据写回到内存当中。但是磁盘的io效率是远不如内存的,所有查找数据的快慢直接影响程序运行的效率。
Mysql数据库中的常见索引有多种方式,例如Hash索引,B-树索引,B+树索引,但是为啥mysql中默认是采用B+树索引索引呢?下面对这三种索引学习总结一下。B+树到底有啥优势? B-树
若左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值 若右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值 它的左、右子树也分别为二叉排序数(递归定义)
本文所述的各种数据结构(二叉树等),均不考虑重复值的情况,本文简述各种数据结构的区别仅仅只是为了理解MySQL索引的需要而做的铺垫。
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