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上一篇文章《MySQL 8.0 JSON增强到底有多强?(一)》,我们简单介绍了MySQL中JSON数据类型,相信大家对JSON数据类型有了一定的了解,那么今天我们来简单看下如何在JSON列上添加索引?
InnoDB的索引基于B+树实现,每张InnoDB的表都有一个特殊的索引,叫做聚簇索引(Clustered Index),聚簇索引存储了表中的真实数据。索引项的顺序和真实的表数据顺序是一致的,B+树的叶子节点存储了真实的数据。这也就是所谓的“数据即索引”。
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。
在二级索引idx_key1中,key1列是有序的,查找按key1列排序的第1条记录,MySQL只需要从idx_key1中获取到第一条二级索引记录,然后直接回表取得完整的记录即可,这个很容易理解。
MySQL 的分页查询在我们的开发过程中还是很常见的,比如一些后台管理系统,我们一般会有查询订单列表页、商品列表页等。
最近,在瑞典 MySQL 用户组 (SMUG) 期间,我举办了一场专门讨论MySQL InnoDB 主键的会议。
" 又要开始新项目了,一顿操作猛如虎,梳理流程加画图。这不,开始对流程及表结构了。
稍不注意,可能你写的查询语句是会导致索引失效,从而走了全表扫描,虽然查询的结果没问题,但是查询的性能大大降低。
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
日常工作中,有些同学一遇到查询性能问题,就盲目要求 DBA 给表字段创建索引。这种做法对不对呢?今天,我们就来具体看看这背后的细节。
对于我们这些MySQL的使用者来说,MySQL其实就是一个软件,平时用的最多的就是查询功能。DBA时不时丢过来一些慢查询语句让优化,我们如果连查询是怎么执行的都不清楚还优化个毛线,所以是时候掌握真正的技术了。我们在第一章的时候就曾说过,MySQL Server有一个称为查询优化器的模块,一条查询语句进行语法解析之后就会被交给查询优化器来进行优化,优化的结果就是生成一个所谓的执行计划,这个执行计划表明了应该使用哪些索引进行查询,表之间的连接顺序是啥样的,最后会按照执行计划中的步骤调用存储引擎提供的方法来真正的执行查询,并将查询结果返回给用户。不过查询优化这个主题有点儿大,在学会跑之前还得先学会走,所以本章先来瞅瞅MySQL怎么执行单表查询(就是FROM子句后边只有一个表,最简单的那种查询~)。不过需要强调的一点是,在学习本章前务必看过前边关于记录结构、数据页结构以及索引的部分,如果你不能保证这些东西已经完全掌握,那么本章不适合你。
当我们对一张数据表中的记录进行统计的时候,习惯都会使用 count 函数来统计,但是 count 函数传入的参数有很多种,比如 count(1)、count(*)、count(字段) 等。
我随手在网上搜了下, 基本全部都是这个结论,似乎这个结论大家都耳濡目染了,应该大多数人都觉得这个结论是正确的吧。
面试中,MySQL 索引相关的问题基本都是一系列问题,都是先从索引的基本原理,再到索引的使用场景,比如:
over_clause 表示 COUNT 以窗口函数工作,MySQL 8.0 开始支持,这个不在本文展开,感兴趣的同学请参考 Section 14.20.2, “Window Function Concepts and Syntax”。
简单来说,索引的出现是为了提高查询效率,就像书的目录一样。MySQL 的索引是在「存储引擎」层实现的,因此没有统一的标准,同一种类型的索引,在不同存储引擎之间实现可能也不同。本文主要分析 InnoDB 存储引擎的索引结构。
下表是MySQL常见的存储引擎InnoDB,MyISAM和Memory分别支持的索引类型
基本职场上的程序员用来统计数据库表的行数都会使用count(*),count(1)或者count(主键),那么它们之间的区别和性能你又是否了解呢?
学习Mysql, 总会有一座绕不过去的大山, 那就是锁。理论上,锁的花样再多,也超不出操作系统课上讲的那些范畴,但是Mysql锁让我翻车了。
在现代数据库系统中,MySQL的InnoDB存储引擎通过精巧的数据结构设计和高效的索引算法,为海量数据提供了稳定、快速且持久化的存储服务。
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。
学习MySQL的知识,学习好索引是非常重要的,索引分类、索引如何正确添加、索引失效的场景、底层数据结构等问题是面试中必问的,就这些内容我们一起学习巩固下。
当一个事务想对这条记录进行改动时,首先会看看内存中有没有与这条记录关联的锁结构,如果没有,就会在内存中生成一个锁结构与之关联。比如,事务T1要对这条记录进行改动,就需要生成一个锁结构与之关联
不少的书或博客,在介绍InnoDB引擎索引原理的时候,都会给出如下类似的两幅图(比如参考博客2和3):
在工作中遇到count(*)、count(1)、count(col) ,可能会让你分不清楚,都是计数,干嘛这么搞这么多东西。
索引在关系型数据库中,是一种单独的、物理的对数据库表中的一列或者多列值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或者若干列值的集合,还有指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。 索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录重点页码快速找到所需要的内容,数据库使用索引以找到特定值,然后顺着指针找到包含该值的行,这样可以是对应于表的SQL语句执行得更快,可快速访问数据库表中的特定信息。
聚簇索引 索引和数据存储在一块( 都存储在同一个B*tree 中)。 一般主键索引都是聚餐索引 Mysql中InnoDB引擎的主键索引为聚簇索引,MyISAM存储引擎采用非聚集索引 非聚簇索引 索引数据和存储数据是分离的。 二级索引(辅助索引) 二级索引存储的是记录的主键,而不是数据存储的地址。 以Mysql的InnoDB为例 主键是聚集索引 唯一索引、普通索引、前缀索引等都是二级索引(辅助索引) 示例 下面我们通过一个具体的示例进行演示聚集索引和二级索引 pl_ranking(编程语言排行榜表
一般情况下,我们会在一个索引上较多的使用等值查询或者范围查询,此时索引大多可以帮助我们极快的查询出我们需要的数据。
在 InnoDB 中,从二级索引回到主键索引查询数据,这个过程称作回表过程,而且这个回表过程是可以被优化的,这个优化就是利用覆盖索引。
作者:shuaibing90 来源:www.xysycx.cn/articles/2020/12/05/1607146183637.html
本文是用来系统阐述在MySQL中,不同语句在各种条件下的加锁情况,并不是解释各种锁是什么(或者说加锁的本质是什么)
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。
上篇文章回忆了innodDB的独立表空间和系统表空间的结构,因为需要梳理的知识点太多,所以额外用一篇。
在日常开发中,mysql存储引擎默认是用innoDB,存储引擎分为innoDB,myISAM,memory,innoDB支持事务,myISAM不支持事务,memory是在内存中,不存储在磁盘,所以memory适用于临时表,特性是mysql服务器重启之后,内存里的数据就会消失。
一阵熟悉的起床闹钟响起,小菜同学醒来竟发现周围都是导致索引失效的原因:性感迷人的索引使用不当、可爱活泼的存储引擎无法识别索引列、刁蛮任性的优化器不选择索引...
在MySQL的limit中:limit 100,10MySQL会根据查询条件去存储引擎层找到前110条记录,然后在server层丢弃前100条记录取最后10条
哈希索引是基于内存的支持,底层结构就是链式哈希表,增删改查的时间复杂度都是O(1),一断电就没了,因为内存搜索,哈希表是最快的
上一章(第15期:索引设计(索引组织方式 B+ 树))讲了数据库基本上都用 B+ 树来存储索引的原因:适合磁盘存储,能够充分利用多叉平衡树的特性,磁盘预读,并且很好的支持等值,范围,顺序扫描等。这篇主要介绍 MySQL 两种常用引擎,MyISAM 和 InnoDB 的索引组织方式,了解这些存储方式,对数据库优化很有帮助。
通过主键或者唯一二级索引列来定位一条记录的访问方法定义为: const ,意思是常数级别的,代 价是可以忽略不计的。不过这种 const 访问方法只能在主键列或者唯一二级索引列和一个常数进行等值比较时才 有效,如果主键或者唯一二级索引是由多个列构成的话,索引中的每一个列都需要与常数进行等值比较,这个 const 访问方法才有效(这是因为只有该索引中全部列都采用等值比较才可以定位唯一的一条记录)。
上篇文章说了b+树索引的方案,因为用之前二分法查找,前提条件是索引必须是挨着的,而受到用户记录数的启发,建立了和用户记录真实数据页一样的目录记录页(索引),并且最高三层,最高层是根节点,最底层是叶子节点,其他是非叶子节点,record_type为0 代表普通数据页,1代表目录记录页。
大家好,我是热心的大肚皮,皮哥。今天我们接着聊一聊索引,不多说,开整。
上篇文章介绍了主键索引(聚簇索引),二级索引(非主键索引,辅助索引),主键索引查询通过根目录记录查询对应的数据页目录。二级索引查询先查询列+页码名称的目录非叶子节点,之后在查询到叶子节点,此刻叶子节点上存储的是主键和列,在通过主键查询整条数据。
上篇文章我们说了,使用索引的注意事项,前面我们总结了查询数据库的方式有const,ref,ref_or_null,range,index,all,而使用时候需要注意,当where语句后面全是索引查询,当where语句后面跟着非索引的时候,当用and连接,比如where key1 and 非索引 = ‘abc’,这时候会先二级索引查询索引b+树进行回表。若用where key1 or 非索引 = ‘abc’,这时候会直接全表查询。
上篇文章我们说了,联合索引会用两个以上列来创建索引,b+树是一颗,先用c2列排序,若结果相同,则用c3排序。innoDB的b+树特点是根节点保持不变,新表是先默认有聚簇索引,先有一个没有数据的根目录节点,放用户记录数据放入根几点中,当数据慢了,页分裂,会有多的节点,此刻根节点进化成根目录记录节点,数据存入底层节点。二级索引的内节点保证一致性,存入列值的时候加个主键。
索引是为了提高数据查询效率的数据结构,类似于书的目录一样,可以根据目录而快速找到相关内容。
索引是有序的,index1索引在索引文件中的排列是有序的,首先根据a来排序,然后才是根据b来排序,最后是根据c来排序,像select * from tab 这种类型的sql语句,在a、b走完索引后,c肯定是无序了,所以c就没法走索引,数据库会觉得还不如全表扫描c字段来的快。
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