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MySQL 联合索引底层存储结构及索引查找过程解读

联合索引的列顺序非常重要,因为查询优化器会按照索引列的顺序执行搜索。本文将从联合索引基本概念、底层存储结构、索引查找过程、实践建议几个方面图文并茂进行详细介绍。...“merchant_id_order_id_union_index” 的底层存储结构(不一定和 MySQL 数据库底层实现完全一致),我们可以看到除了具有单列索引的特点外,联合索引还具有以下一些特点:...- 叶子节点拥有联合索引中的所有字段以及主键字段,且叶子节点数据局部有序,如我们有一个三个字段的联合索引(a,b,c):叶子节点(1):a,b,c(1,3,3)a,b,c(1,3,4)a,b,c(1,4,1...可以支持 a 、a,b 、a,b,c 3种组合进行查找,但不支持 b,c 、c 进行查找。...c,而是需要遍历所有4条数据(如果是有序:1,2,3,4,5,6,7,8 查找到5后就不再扫描):2(b=2,c=5,d = 6)3(b=2,c=5,d = 7)5(b=3,c=5,d = 1)综上所述

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    DS静态查找之顺序索引查找

    题目描述 给出一个队列和要查找的数值,找出数值在队列中的位置,队列位置从1开始 要求使用顺序索引查找算法,其中索引查找和块内查找都采用不带哨兵、从头开始的顺序查找方法。...输入 第一行输入n,表示主表有n个数据 第二行输入n个数据,都是正整数,用空格隔开 第三行输入k,表示主表划分为k个块,k也是索引表的长度 第四行输入k个数据,表示索引表中每个块的最大值 第五行输入...t,表示有t个要查找的数值 第六行起,输入t个数值,输入t行 输出 每行输出一个要查找的数值在队列的位置和查找次数,数据之间用短划线隔开,如果查找不成功,输出字符串error 输入样例1 18 22...顺序索引查找。 首先建立索引表,即两个数组,或者一个结构体数组,用来装关键字,即一个小分块里面最大的数值,还要装关键字对应的小分块在队列里面的起始位置。 关键字由题目给出。...然后到了查找部分: 其实就是部分顺序查找,先在索引表里面查找出在哪个子块里面,然后到子块里面顺序查找

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    mysql 前缀索引_MySQL前缀索引

    有时候需要索引很长的字符字段列,这会增加索引的存储空间以及降低索引的查询效率,一种策略是可以使用哈希索引,还有一种就是使用前缀索引。...前缀索引是选择字符列的前n个字符作为索引,这样可以大大节约索引空间,从而提高索引效率。...前缀索引的选择性 使用前缀索引,在一些场景下可能使得重复的索引值变多,索引的选择性变低,查找时需要过滤更多的行,因此建立前缀索引也要考虑前缀的索引选择性不能太低。...MySQL 无法使用前缀索引做 ORDER BY 和 GROUP BY , 也无法使用前缀索引做覆盖扫描。...后缀索引 MySQL 没有提供后缀索引,事实上,一些业务场景对后缀匹配选择性更高,比如我曾经参与过的项目,手机的入网标示imei号,前缀都是86等固定的国家编号开头,这个时候可以将字符反转后存储,就可以建立选择性较高的前缀索引

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    算法07 五大查找之:索引查找

    上一篇总结了二分查找,这一篇要总结的是索引查找。 关于索引,我们很容易地联想到数据库中的索引,建立了索引,可以大大提高数据库的查询速度。...索引查找又称为分块查找,是一种介于顺序查找和二分查找之间的一种查找方法,索引查找的基本思想是:首先查找索引表,可用二分查找或顺序查找,然后在确定的块中进行顺序查找。...在实现索引查找算法前需要弄清楚以下三个术语。 (1)主表。即要查找的序列。 (2)索引项。一般我们会将主表分成几个块,每个块建立一个索引,这个索引就叫索引项。 (3)索引表。即索引项的集合。...同时,索引项包括以下三点。 (1)index,即索引项在主表的关键字。 (2)start,即块内的第1个元素在主表中的位置。 (3)length,即块的长度。 索引查找的示意图 示意图如下: ?...索引查找的代码实现 代码: IndexItem.java public class IndexItem { public int index; public int start;

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    mysql前缀索引使用,Mysql:前缀索引索引

    可以像普通索引一样使用mysql前缀索引吗?...如果有一些TEXT列,则前缀索引的长度为例如1,查询是: SELECT * FROM table WHERE textcol =’ab’ 它会给我所有以’a’开头的行还是会检查整列值?...解决方法: 如果你想一下,MySQL仍会给你正确的答案,即使没有索引…它只是不会那么快……所以,是的,你仍然会得到一个正确的答案前缀索引....并且,前缀索引不能用作覆盖索引.覆盖索引是指SELECT中的所有列恰好包含在一个索引中的情况(加上可选的主键,因为它也总是存在).优化器将直接从索引读取数据,而不是使用索引来标识要在主表数据中查找的行....即使索引不能用于查找匹配的行,优化器也只会对覆盖索引进行全扫描,而不是对整个表进行全扫描,从而节省了I / O和时间.

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    Mysql覆盖索引_mysql索引长度限制

    如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值,称为‘覆盖索引’。即只需扫描索引而无须回表。...只扫描索引而无需回表的优点: 1.索引条目通常远小于数据行大小,只需要读取索引,则mysql会极大地减少数据访问量。...2.因为索引是按照列值顺序存储的,所以对于IO密集的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的IO少很多。...如上图则无法使用覆盖查询,原因: 1.没有任何索引能够覆盖这个索引。因为查询从表中选择了所有的列,而没有任何索引覆盖了所有的列。 2.mysql不能在索引中执行LIke操作。...,在from子句中的子查询找到匹配的prod_id,然后根据prod_id值在外层查询匹配获取需要的所有值。

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    MySQL索引

    显而易见的索引范围扫描是带有between或者where子句里带有查询。当mysql使用索引查找一系列值时,例如IN()和OR列表,也会显示range(范围扫描),当然性能上面是有差异的。...NULL:MySQL在优化过程中分解语句,执行时甚至不用访问表或索引, 例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。...,不是通过表内检索出的) 8、ref 表示上述表的连接匹配条件,即哪些列或常量被用于查找索引列上的值 9、rows 表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况,估算的找到所需的记录所需要读取的行数 10...许多where条件里涉及索引中的列,当(并且如果)它读取索引时,就能被存储引擎检验,因此不是所有带where字句的查询都会显示"Using where"。..., in null时 必须要和建立索引第一列一起使用,当建立索引第一位置条件是is null 时,其他建立索引的列可以是is null(但必须在所有列 都满足is null的时候),或者=一个值; 当建立索引的第一位置是

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    mysql索引

    什么是索引索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。 索引是一种数据结构。...为了方便查找书中的内容,通过对内容建立索引形成目录。索引是一个文件,它是要占据物理空间的。 索引有哪些优缺点? 索引的优点:可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。...B树索引Mysql数据库中使用最频繁的索引类型,基本所有存储引擎都支持BTree索引。...所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,即指向含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顺序链接。 所有的非终端结点可以看成是索引部分,结点中仅含其子数中的最大(或最小)关键字。...当进行查询时,此时索引仅仅按照name严格有序,因此必须首先使用name字段进行等值查询,之后对于匹配到的列而言,其按照age字段严格有序,此时可以使用age字段用做索引查找,以此类推。

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    MySQL 索引

    而通过使用索引,数据库系统可以快速定位到满足查询条件的数据行,从而大大提高查询性能。 在MySQL中,索引的实现方式有两种:Hash和B+Tree。 2....索引的分类 索引通常是在表的某个列或多个列上创建的,常见的索引类型包括: •单列索引: 在单个列上创建的索引,用于加速基于该列的查询操作。...•组合索引: 又称联合索引在多个列上创建的索引,用于加速基于这些列的组合查询操作。组合索引可以提高多列查询的性能,但也需要注意索引的顺序和选择,以确保最佳的查询效率。...最左匹配原则是组合索引优化的核心原则之一,它指的是在使用组合索引进行查询时,查询条件中的列必须从索引的最左侧列开始,按照创建索引时的顺序逐一匹配。只有在查询条件中使用了索引的最左侧列,索引才能被利用。...•唯一索引: 确保索引列中的值是唯一的,即索引列的值不允许重复。唯一索引通常用于加速对唯一值的查询,例如主键列或唯一约束列。•主键索引: 是一种特殊的唯一索引,用于标识表中的唯一记录。

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    MySQL索引

    索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构 索引数据结构: 二叉树 红黑树 哈希 B-Tree 二叉树容易退化成链表 红黑树层数太高 哈希不满足范围查找 B-Tree 叶节点具有相同的深度,叶节点的指点为空...所有索引元素不重复 节点中的数据索引从左到右递增排列 B+ Tree(B-Tree变种) 非叶子节点不存储data,只存储索引(冗余), 可以放更多的索引 叶子节点包含所有索引字段 叶子节点用指针连接...,提高区间访问的性能 InnoDB 索引实现(聚集) 表数据文件本身就是按B+ Tree组织的一个索引结构文件 聚集索引-叶节点包含了完整的数据记录 为什么InnoDB表必须有主键,并且推荐使用整型的自增主键...(不推荐使用UUID作为主键,尽量用自增整型) 为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值?(一致性和节省存储空间) 联合索引的底层存储结构长什么样? 最左前缀法则

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    MySQL索引

    最左原则解释: 比如:创建的复合索引字段为(a,b,c),那么支持索引查找的组合为(a|a,b|a,c|a,b,c),不支持b|c|b,c这样组合查找。...如果弄乱了顺序如 c,b,a,mysql也会自动帮你改为a,b,c。这就是mysql最左原则,查询条件里面要有复合索引最左边的那个字段才会用到索引。...1)找到mysql配置文件my.ini 2)在my.ini最后增加一行,如:ft_min_word_len=2 3)重启mysql生效  使用 Match()        指定被搜索的列...排除,词必须不出现 > 包含,且增加等级值        等级越高显示在上面 < 包含,且减少等级值 () 把词组成表达式 ~ 取消一个词的排序值 * 词尾的通配符 " " 定义一个短语 注意:在MySQL...5.6版本以前,只有MyISAM存储引擎支持全文引擎.在5.6版本中,InnoDB加入了对全文索引的支持,但是不支持中文全文索引.在5.7.6版本,MySQL内置了ngram全文解析器,用来支持亚洲语种的分词

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    Mysql索引

    索引实现原理 要搞清楚索引的实现原理,先看看索引的底层实现,MySQL索引大部分采用B-Tree实现,B-Tree又有B-树和B+树。还有一些使用Hash索引。...这样就提高区间访问的性能,例如如果要查询key为从18到49的所有数据记录,当找到18后,只需顺着节点和指针顺序遍历就可以一次性访问到所有数据节点,极大提到了区间查询效率。...则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键,这个字段长度为6个字节,类型为长整形。...第二个区别就是InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说,InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。...如下图所示 InnoDB辅助索引搜索需要检索两遍索引:首先检索辅助索引获得主键,然后用主键到主索引中检索获得记录,从而能够明白为什么不建议使用过长的字段作为主键,因为所有辅助索引都引用主索引,过长的主索引会令辅助索引变得过大

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    MySQL索引

    InnoDB; insert into t(id, name, k) values (1, 'Java', 100), (2, 'Python', 200), (3, 'Go', 300), (5, 'MySQL...上述语句中有两棵索引数,一棵是主键索引,另一棵为非主键索引。 主键索引和非主键索引的区别?...主键索引又称聚簇索引,主键索引的叶子节点存储的是整行数据 非主键索引又称二级索引,非主键索引的叶子结点存储的是主键的值 假设我们有以下两个SQL语句: -- SQL1 select * from t where...id = 5; -- SQL2 select * from t where k = 500; SQL1只需要搜索主键索引这棵B+树即可获得结果,但是SQL2需要先通过k索引树查到主键值,然后再去主键索引查找最终的结果...该索引k覆盖了我们的查询需求,因此称之为覆盖索引。 最左前缀原则 B+树索引结构,可以利用索引的最左前缀来定位记录。索引项是按照索引定义里面出现的字段顺序进行排序。

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    MySQL 索引

    如果拥有索引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。 1.2、为什么建立索引 如果有一张产品表,记录着4W产品的信息。...1.3、索引存储分类 其中MySQL中的索引的存储类型有两种:BTREE、HASH。要想知道在这二种存储类型中是如何查找的,那么就必须学会算法的知识,对于现在的我们只需要了解索引的作用及功能就好了。...1.4、索引优缺点 优点: 所有的字段都可以被索引,也就是可以给任意字段设置索引 加快数据的查询速度 缺点: 创建索引和维护索引要耗费时间 数据量的增加,所耗费的时间也会增加 索引也需要占空间,如果我们的索引量越来越大的话...、唯一索引、主键索引) 组合索引 全文索引 空间索引 2.1、单列索引-普通索引 MySQL中普通索引并没有什么限制,纯粹为了查询数据更快一点。...> explain select * from book2 where bid=1; 注意: 要查看其中查询使用的索引,必须先往表中插入数据,然后在查询数据,不然查找一个没有的bid值,是不会使用索引

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    MySQL 索引

    有序数组 这个就更简单了, 将所有值从小到大排序, 这样查找时, 可以采用二分法, 时间复杂度只有 O(logN)....此时我们需要查找所有姓名等于 “张三” 的人, 可以快速定位到 ID4, 然后向后遍历直到姓名不等于张三....那么如果你要查找的是所有姓名的第一个字等于 “张” 的人, 也可以快速定位到 ID3, 然后向后遍历直到不符合条件....在 MySQL 5.6 之前, 只能从 ID3 开始一个一个的回表, 到主键索引上找出数据行, 再比对字段值....而在 MySQL 5.6 引入了索引下推优化, 即在索引遍历过程中, 对索引中包含的字段先做判断, 先过滤到不符合条件的记录, 避免回表: 无索引下推执行流程: image.png 有索引下推执行流程

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