在 MySQL 中,建表时一般都会要求有主键。若要求不规范难免会出现几张无主键的表,本篇文章让我们一起揪出那个无主键的表。
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。
(下面这张图为计算机组成原理内容,每查询一次索引节点,都会进行一次磁盘IO读取,即要寻道和旋转)
我们在面试中都知道,对于MySQL索引是必问的。大家也应该都知道MySQL的数据结构,什么是索引。其中在面试中,面试官也经常问,你做过哪些优化?本文主要是介绍MySQL索引的一些常见术语,比如索引下推、索引覆盖、最左匹配等,这些其实也是MySQL优化的一部分,能够熟练运用也是可以提升MySQL性能。
在之前我们聊过了为什么 MySQL 索引要用 B+tree ,而且还这么快。里面曾多处提到了找数据要从我们电脑的磁盘上找,今天就来说一说 MySQL 中的数据在磁盘上,它到底是如何进行存储的?长什么样?
左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
我们前面已经知道了对于DML语句来讲其数据的更改将被放到对应的Event中。比如‘Delete’语句会将所有删除数据的before_image放到DELETE_ROWS_EVENT中,从库只要读取这些before_image进行数据查找,然后调用相应的‘Delete’的操作就可以完成数据的删除了。下面我们来讨论一下从库是如何进行数据查找的。
英文原文:http://www.mysqltutorial.org/mysql-index/mysql-clustered-index/
在 MySQL 数据库中 InnoDB 存储引擎,B+ 树可分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引也叫聚簇索引,非聚集索引也叫辅助索引或者二级索引。建表的时候都会创建一个聚集索引,每张表都有唯一的聚集索引:
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。
比较规范的数据库表设计(包括我们公司)都会有一条不成文的规定,那就是给每张表一个自增主键。那么自增主键除了有数据的唯一性外,还有什么所用呢?为什么要有自增主键?
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?
今天主要来聊聊 MySQL 中索引的工作原理,这一部分的知识,在工作中经常被使用到,在面试中也几乎是必问的。所以,不管是面试造火箭,还是工作拧螺丝,掌握索引的工作原理,都是十分有必要的。
不久前用户反馈部门的 MySQL 数据库发生了数据更新丢失。为了解决这个问题,当时对用户使用的场景进行了分析。发现可能是因为用户在两台互为主从的机器上都进行了写入导致的数据丢失。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引。如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。
mysql从库延迟太大, SQL线程和IO线程都是Running的, 但延迟有5天左右. SQL线程状态为:applying batch of row changes (delete)
count(*) 和count(1) 都是统计行数,而count(col) 是统计col列非null的行数
本文主要受众为开发人员,所以不涉及到MySQL的服务部署等操作,且内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水.
关于MySQL的索引,曾经进行过一次总结,文章链接在这里 Mysql索引原理及其优化.
墨墨导读:本文为开发人员提供了一些MySQL相关的知识点,包括索引、事务、优化等,下面以问答形式形式呈现出来。
本文主要受众为开发人员,所以不涉及到 MySQL 的服务部署等操作,且内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水。
哈希索引就是采用一定的hash算法,将键值换算成新的hash值,映射到对应的槽位上,然后存储在hash表中。
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。
出于习惯,我们一般会加一列id作为主键,而这个主键一般边上都有个AUTO_INCREMENT, 意思是这个主键是自增的。自增就是i++,也就是每次都加1。
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。
弄懂了 MySQL 的基本 CURD 操作之后,下一个必须掌握的知识就是 MySQL 的索引。
不使用索引,MySQL必须从第一条记录开始读完整个表,直到找出相关的行,表越大,查询数据所花费的时间就越多,如果表中查询的列有一个索引,MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件,而不必查看所有数据,那么将会节省很大一部分时间。
1.库名、表名、字段名必须使用小写字母,并采用下划线分割。 a)MySQL有配置参数lower_case_table_names,不可动态更改,Linux系统默认为 0,即库表名以实际情况存储,大小写敏感。如果是1,以小写存储,大小写不敏感。如果是2,以实际情况存储,但以小写比较。 b)如果大小写混合使用,可能存在abc,Abc,ABC等多个表共存,容易导致混乱。 c)字段名显示区分大小写,但实际使⽤用不区分,即不可以建立两个名字一样但大小写不一样的字段。 d)为了统一规范, 库名、表名、字段名使用小写字母。
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。
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1、因为任何有业务含义的列都有改变的可能性,主键一旦带上了业务含义,那么主键就有可能发生变更。主键一旦发生变更,该数据在磁盘上的存储位置就会发生变更,有可能会引发页分裂,产生空间碎片。
假如我们将《0基础学习PyFlink——使用PyFlink的Sink将结果输出到外部系统》中的模式从批处理(batch)改成流处理(stream),则其在print连接器上产生的输出是不一样。
盘面号:扇区所在的磁头(或盘面) 柱面号:磁道,确定磁头的径向方向。扇区号:在磁道上的位置。也叫块号。确定了数据在盘片圆圈上的位置。
如果一个表没有主键索引依旧会创建B+树 在InnoDB中,会为每一张表创建一个主键索引,如果没有明确的主键索引,会使用一个隐藏(ROW ID)的、自动生成的主键来创建索引。建议每个表都添加主键索引。
mysql索引真的是一个让人不得不说的话题,这个东西你在面试中会用到,在实际的工作中也会用到,这更是一个专业的DBA所必须掌握的内容,它的重要性体你在大厂的面试题汇总也可以看到,属于必问的一个内容。
标志这个sql语句被分为几个(行数)独立的sql执行,执行顺序依照(1)从大到小(2)从上到下 依次排列执行
定义:数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。
密集索引和稀疏索引的区别 密集索引文件中的每个搜索码值都对应一个索引值 稀疏索引文件只为索引码的某些值建立索引项 Mysql存储引擎 InnoDB 若一个主键被定义,该主键则作为密集索引 若没有主键被定义,该表的第一个唯一非空索引则作为密集索引 若不满足以上条件,innodb内部会生成一个隐藏主键(密集索引) 非主键索引存储相关键位和其对应的主键值,包含两次查找 📷
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