聚集索引 上次我们讲到了主键的索引,我们可以执行一下sql语句 explain select * from t_user where a = 1 我们可以看到这条sql走的是主键的索引，而在mysql的...那么当我们要查找a=3,b=1,e=b的时候，我们就可以直接定位到第一页的数据的第二条，但是我们可以看到当前这里只存储了4个字段的值，而我们要找的是全部字段的值，当然mysql不可能把所有列的值都存在叶子节点中
MySQL索引底层原理 局部性与页 在操作系统中,我们执行一个指令去磁盘取数据,那么他会从磁盘取出4KB数据,这个4KB就是一个局部单位,而这4KB数据就是你的指令中取出的数据周围的数据,因为操作系统认为你下一次的数据会从这条数据的周围中取...那么在Mysql的操作当中,也有这么一个原理。 ?...数据结构 现在我们有以上数据，当我们执行一句查询语句 select * from t_user where a = 3; 如果mysql没有局部性跟页的概念的时候，那么这条sql会产生三次IO磁盘操作...，则mysql会从磁盘取出第一条数据到内存中，然后比对a字段的值，一直比对到第三条才是正确的，那么会产生3次IO磁盘操作,有了局部性跟页后，那么mysql会从磁盘中进行局部性的取出一页数据，这里一页数据是...当我们使用insert插入上面的语句的时候,其实可以看到插入的过程中,这4条数据已经按主键的顺序插入到MySQL中,那么在这个插入的过程是怎么样的,我们来研究一下InnoDB存储的过程。
1：Mysql索引是什么 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。...但时间复杂度为O（n）的算法规模小的表，负载轻的数据库，也能有好的性能。 但是数据增大的时候，时间复杂度为O（n）的算法显然是糟糕的，性能就很快下降了。...），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。...5：程序员进阶方法 以上是我总结出的Mysql索引底层数据结构剖析，但在此，我还想给大家一种学习方法，让大家不单单在理论有所收获，还能在工作实践中收获更多。我推荐的这种方法。
一 理解索引的特性 索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构 索引存储在文件里 二 索引的各种存储结构及其优缺点 在开始讲这一小节之前，我们先来看一下在数据库没有加索引的情况下，SQL中的where...优点： 对数据进行Hash（散列）运算，主流的Hash算法有MD5、SHA256等等，然后将哈希结果作为文件指针可以从索引文件中获得数据的文件指针，再到数据文件中获取到数据，按照这样的设计，我们在查找where...Col2 = 22的记录时只需要对22做哈希运算得到该索引所对应那行数据的文件指针，从而在MySQL的数据文件中定位到目标记录，查询效率非常高。...（五） B+Tree（MySQL索引的真正存储结构） 在介绍B+Tree之前，我们先来看下面两个问题： 1. 为什么要对BTree继续做优化？...联合索引底层存储结构 单列索引其实也可以看做联合索引，索引列为1的联合索引，从下图就可以看出联合索引的底层存储跟单列索引时类似的，区别在于联合索引是每个树节点中包含多个索引值，在通过索引查找记录时，会先将联合索引中第一个索引列与节点中第一个索引值进行匹配
前言去年刚开始写博客的时候写了一篇《MySQL性能调优参考》，文章中提到优化的几个技巧，比如数据类型的使用、范式和反范式的合理使用、索引的使用及其使用的注意事项等等。...其中我们接触最多的就是索引，你可能知道索引的底层结构是B+Tree、使用索引要遵守最左匹配原则，那你知道为什么要用B+Tree、为什么使用索引有那么多注意事项吗？...索引的底层结构首先，MySQL索引的存储不仅仅只有B+Tree的结构，还有Hash和全文，这个在创建索引时可以指定。...MySQL中常用的InnoDB存储引擎默认使用B+Tree结构，毕竟使用MySQL时范围查找的场景是最多的，当然如果等值查询比如热点数据这种场景可以使用Hash索引，如果有大量的文本数据需要搜索和处理，...goods where id = 1 时都会通过这个索引进行查询到数据，这个可以通过执行计划看到普通索引的数据存储而我们自行设置的其他索引都称之为「普通索引」或「二级索引」或者是「非聚簇索引」，在向MySQL
我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。...最基本的查询算法当然是顺序查找，这种复杂度为 O(n) 的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找、二叉树查找等。...），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。...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，读取相应数据记录。...著，杨晓云等 译；MySQL5权威指南（The Definitive Guide to MySQL5）；人民邮电出版社，2006 [3] 姜承尧 著；MySQL 技术内幕-InnoDB 存储引擎；机械工业出版社
MySQL数据库是我们最常用的关系型数据库之一 也是初学者最喜欢选择数据库 易知，MySQL底层索引是用B+树实现的 传送门：图解：什么是B-树、B+树、B*树 下面就具体说说MySQL索引底层数据结构与算法实现...1.索引是什么 索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，相当于数据的目录 2....MySQL的两种搜索引擎 分别是MyISAM搜索引擎和InnoDB搜索引擎 我们经常用到的是InnoDB搜索引擎 2.1 MyISAM搜索引擎 MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构 叶节点的data...中InnoDB引擎是要求表必须有一个主键的 没有手动建立主键，MySQL会将选一个不包含null的字段将它当做主键，并建立索引 如果连这样的字段都没有，就会使用行号生成一个聚集索引，把它当做主键，这个行号大小为...6bytes 就是这么强硬 所以最好还是建议新建一个自增的int类型的主键 3.2 为什么MySQL不使用B-树而选择B+实现索引？
上一次为大家介绍了AES算法的基本概念，没看过的小伙伴可以点击下面的链接： 漫画：什么是AES算法？ 我们是有追求的程序员，不能知其然不知其所以然。...这一次，我来给大家讲一讲AES算法的底层原理。 上一期我们已经对AES的总体加密流程进行了介绍，在这里我们重新梳理一下： 1.把明文按照128bit拆分成若干个明文块。
前言 在实际的开发中一定会碰到根据某个字段进行排序后来显示结果的需求，但是你真的理解order by在 Mysql 底层是如何执行的吗？...底层的执行流程吗？...max_length_for_sort_data，是 MySQL 中专门控制用于排序的行数据的长度的一个参数。它的意思是，如果单行的长度超过这个值，MySQL 就认为单行太大，要换一个算法。...全字段排序 VS rowid 排序 如果 MySQL 实在是担心排序内存太小，会影响排序效率，才会采用 rowid 排序算法，这样排序过程中一次可以排序更多行，但是需要再回到原表去取数据。...总结 今天这篇文章，我和你介绍了 MySQL 里面order by语句的几种算法流程。 在开发系统的时候，你总是不可避免地会使用到 order by 语句。
我们知道MySQL一般都有自增主键 ，id之类的字段 我们来演示下使用二叉树来存储这种自增的数据的话，会怎样？...3次 MySQL也没有使用B-Tree , 因为 ?...BigInt 占 8个字节 ，同时还是用6个字节存储了它指向的数据的物理地址 MySQL在使用innodb引擎的时候页大小默认是16K ,查询如下 mysql> SHOW GLOBAL STATUS like...-------+-------+ | Innodb_page_size | 16384 | +------------------+-------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql...当然了 都是估算， 如果换成其他类型的数据，每个表的行数据的大小都是相关的，这也就是我们通常说的 MySQL的表到千万级别就要分库分表的理论依据了。 我们看下B+Tree的插入和查找 ? ?
（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） 二、MySQL索引结构为什么是B+树？...因此，度是有上限的，MySQL会根据计算机硬件自动进行度的优化，一个大节点通常为1页空间。 4、为什么使用B+树？...底层是怎么用B+树来存储数据的？...MySQL有两种常见的存储引擎：InnoDB（默认）、MyISAM（用得少，在MySQL8.0中被废弃掉了），存储引擎范围是表级别的。...单值索引：只有一个索引，如(id)，size=1 联合索引：多个索引合起来作为一个联合索引，如(id,name)，size>1（单值索引是联合索引size=1的特例） 提问：联合索引的底层数据结构长什么样
作者：junshili 一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。...Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。...但是 Mysql 并没有采取哈希作为其底层算法，这是为什么呢？...所以，使用哈希算法实现的索引虽然可以做到快速检索数据，但是没办法做数据高效范围查找，因此哈希索引是不适合作为 Mysql 的底层索引的数据结构。...本文首先探讨了哪种数据结构更适合作为 Mysql 底层索引的实现，然后再介绍了 Mysql 两种经典数据引擎 MyISAM 和 InnoDB 的底层实现。
首先，在讨论数据结构之前，先了解一下MySQL的存储引擎和数据存取原理。...MySQL 的 B+Tree 目前大多数数据库系统及文件系统都采用 B-Tree 或其变种 B+Tree 作为索引结构。...MySQL 的 InnoDB 存储引擎在设计时是将根节点常驻内存的，因此力求达到树的深度不超过 3，也就是说 I/O 不需要超过 3 次。...联合索引底层存储结构 单列索引其实也可以看做联合索引，索引列为1的联合索引，从下图就可以看出联合索引的底层存储跟单列索引时类似的，区别在于联合索引是每个树节点中包含多个索引值，在通过索引查找记录时，会先将联合索引中第一个索引列与节点中第一个索引值进行匹配
一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。...Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。...比如下面这个数据表，如果 Mysql 没有实现索引算法，那么查找 id=7 这个数据，那么只能采取暴力顺序遍历查找，找到 id=7 这个数据需要比较 7 次，如果这个表存储的是 1000W 个数据，查找...一、Mysql 索引底层数据结构选型 1 ". "哈希表（Hash） 哈希表是做数据快速检索的有效利器。...哈希算法：也叫散列算法，就是把任意值(key)通过哈希函数变换为固定长度的 key 地址，通过这个地址进行具体数据的数据结构。 ?
下面就带着大家一起探索一下索引的底层数据结构。 索引可选的数据结构 : 二叉树 红黑树 hash B-Tree 但mysql索引的底层用的并不是二叉树和红黑树。...这就是mysql索引底层没有使用二叉树这种数据结构的原因之一。...而且mysql底层的索引他的根节点，是常驻内存的，直接就放到内存的，查找叶子节点，一个2千万的数据放到B+Tree上面，要查找叶子节点，就只需要2次磁盘IO就搞定了，在内存里比对的时间基本可以忽略。...MySQL是如何存储索引和数据的 刚才讲的原理性的比较多，现在结合具体的mysql的表不同的索引来看一下它底层到底是如何运用B+Tree来维护索引的。 索引和数据存放位置是哪？...对索引元素的值做一次hash运算就可以在hash映射表里快速找到这一行的磁盘文件地址，经过一次hash就可以快速定位到索引所在行的磁盘文件地址，hash这么快，表有一亿个数据按这种算法，那也就可能经历一次
对于范围查询，索引的底层结构就是B+树。...红黑树，是一种特化的平衡二叉树，MySQL 数据量很大的时候，索引的体积也会很大，内存放不下的而从磁盘读取，树的层次太高的话，读取磁盘的次数就多了。
Hash 优点： 对数据进行Hash（散列）运算，主流的Hash算法有MD5、SHA256等等，然后将哈希结果作为文件指针可以从索引文件中获得数据的文件指针，再到数据文件中获取到数据，按照这样的设计，...运行原理:假如我要查找id为30的数据 1.首先会再根目录进行查找,将该数据页加载到内存通过二分查找等其他合适的算法,发现30是在15-56之间,则进入第二数据页 2.进入之后,又会将该数据页加载到内存比较...联合索引底层存储结构 ?...索引是获取数据排好序的数据结构,所以我们再做查询的时候,肯定会先根据emp_no排序,再title排序,最后再from_date排序 例如:SELECT * from employee where title = 'sss' 底层都还没有对...联合索引底层数据结构思考?
上几篇博客我们大致讲了一下mysql的底层结构，什么B+tree，什么Hash需要回行啊，再就是讲了mysql优化的explain，这次我们来说说mysql的锁。...mysql锁 锁从性能上分为乐观锁(用版本对比来实现)和悲观锁，乐观锁的性能要比悲观锁高。 ...举一个栗子来说一下，假设我们的MySQL表里有两个虚拟的字段，一个叫开启事务ID，一个叫删除事务ID，都为自增的。...查看近期死锁日志信息:show engine innodb status\G; 大多数情况mysql可以自动检测死锁并回滚产生死锁的那个事务，但是有些情况mysql没法自动检测死锁 总结 尽可能让所有数据检索都通过索引来完成
所以学一个知识，我总在想有没有那样一个万变不离其宗的底层知识，我掌握了它便能一通百通，相关问题我就都会了，比如面试官问这些问题： 写线程操作一条数据，另外一个读线程也在读取这条数据，写线程还没有提交事务...本文是学习MySQL底层原理的第一篇，我个人认为学习MySQL一定要从事务开始，也就是先保证数据的一致性（事务、锁），然后再去考虑怎么提升性能（索引）。...◆ Action MySQL中，事务的支持是在引擎层的，然而MySQL原生的MyISAM引擎并不支持事务，因此逐渐被支持事务的InnoDB引擎所取代。 那你知道InnoDB引擎的由来吗？ ?...MVCC：多版本并发控制 是不是面试时候，MySQL这块不是索引就是上面的这些知识点？ ◆ 事务的基本概念 在MySQL中，事务的概念是指对数据库的一组操作是原子的，要么全部成功，要么全部失败。...◆ 最后 最近我在系统的学习MySQL数据库的底层知识，并将这些文章与你分享，本文主要讲的是事务相关的知识，但是由于篇幅原因，加上MVCC的重要性，我不得不继续更加深入的学习MVCC，并能更好的组织自己的语言
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