今天是中秋节放假前的最后一天,今天给大家带来假期前的最后一篇技术文,这也是我对MySQL使用UUID做主键与int数字做主键做的性能压测。
官网的解释大概意思就是:next-key 锁是索引记录上的记录锁和索引记录之前的间隙上的间隙锁的组合。
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第三篇,总结了MySQL的索引相关知识。
本来想着分区表在上一篇后就不续写了,最近又有同学咨询我分区表的新问题:无主键的分区表建议使用吗? 在此基础上的索引该如何设计? 基于这两个问题,我们来简单探讨下。
最近在重新整理复现MYSQL注入天书,遇到了一条很有意思的报错注入的payload:
在上一篇文章《MySQL next-key lock 加锁范围是什么?》中已经介绍了主键索引的加锁范围,现在来回顾一下:
最近有一些朋友问我一些mysql相关的面试题,有一些比较基础,有些比较偏。这里就总结一些常见的mysql面试题吧,都是自己平时工作的总结以及经验。大家看完,能避开很多坑。而且很多问题,都是面试中也经常问到!希望能对大家的面试有一些帮助!!!
上一篇我们说到了关于MySQL的索引的原理,主要说的是 MySQL 对于索引的字段是怎么去维护的,我们再来简单的回顾下:
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别,另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
例如:select * from goods where id = 1 for update;
这样写看起来很正常,但实际在数据量大了之后,使用起来开始出现问题,越来越慢,慢到不可接受,甚至影响其他的读写操作。
索引的本质其实就是各种各样的数据结构,在增删改查的各种操作有不通的时间复杂度和空间复杂度
在数据查询中,大多数情况都需要使用索引来加速数据的查找,而索引本身是一种数据存储的结构,通过特殊的数据的存储结果来对应数据的访问的算法,本身索引的高效率 = 算法 + 数据存储的方法 , 缺一不可,所以不同的索引页需要不同的数据存储的组织方式,这里统称为索引的类型。
在 MySQL 中,COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数,它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。但是,在实际使用过程中,我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法,比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1),这些写法在效率上有何差别呢?本文将详细探讨这个问题。
普通索引:(index) 对关键字没有要求,如果一个索引在多个字段提取关键字,称为复合索引
大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性能最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结构了。
统计一个表的数据量是经常遇到的需求,但是不同的表设计及不同的写法,统计性能差别会有较大的差异,下面就简单通过实验进行测试(大家测试的时候注意缓存的情况,否则影响测试结果)。
在InnoDB中,表都是根据主键顺序以索引的形式存放的,这种存储方式的表称为索引组织表(IOT),InnoDB使用B+树索引模型,数据都是存储在B+树中的。
了解一个产品,从性能测试下手是最好的方法,这里就是针对金融级MySQL解决方案RadonDB中的核心组件Radon进行一次性能测试。
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。
索引,可能让好很多人望而生畏,毕竟每次面试时候 MySQL 的索引一定是必问内容,哪怕先撇开面试,就在平常的开发中,对于 SQL 的优化也而是重中之重。
数据库如何判定,当前这一条记录是重复的?先查找,再插入。但是加上约束之后,数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
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
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):
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。
在上一篇《InnoDB一致性非锁定读》中,我们了解到InnoDB使用一致性非锁定读来避免在一般的查询操作(SELECT FOR UPDATE等除外)时使用锁。然而锁这个事情是无法避免的,数据的写入,修改和删除都需要加锁。今天我们就继续学习InnoDB锁相关的知识。
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。
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。
表中t1~t5的(ID,grade)值分别为(1,70)、(2,80)、(3,90)、(4,100)和(5,110), 此时两棵索引树的示例示意图如下。
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。
前一段时间好兄弟找工作,面试 Java 资深研发工程师岗位,接到了不少大厂的面试邀请,有顺利接到 offer 的,也有半道儿面试被卡掉的。但最想去的企业却因为 MySQL表存储引擎 InnoDB ,与 offer 失之交臂。
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.
同学B:因为索引其实就是一种优化查询的数据结构,比如Mysql中的索引是用B+树实现的,而B+树就是一种数据结构,可以优化查询速度,可以利用索引快速查找数据,所以能优化查询。
依托于互联网的发达,我们可以随时随地利用一些等车或坐地铁的碎片时间学习以及了解资讯。同时发达的互联网也方便人们能够快速分享自己的知识,与相同爱好和需求的朋友们一起共同讨论。
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。
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。
在这种建表语句中不用过度注重细节,只需要知道 id 是主键,并且在user_name建了一个非主键的索引就行了。
聚簇索引(Clustered Index)和非聚簇索引(Non-clustered Index)是数据库中的两种索引类型,它们在组织和存储数据时有不同的方式。
上一篇文章《一条SQL语句在MySQL中是如何执行的》我们聊到了sql语句内部的执行,包括InnoDB引擎是如何支持事务的,如何做到可以备份恢复的,那么今天我们来聊一聊MySql索引的那些事,在这篇文章中,我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构,索引如何起作用的,如何更好的利用索引提高效率。
提到MySQL优化,索引优化是必不可少的。其中一种优化方式 ——索引优化,添加合适的索引能够让项目的并发能力和抗压能力得到明显的提升。
MySQL索引下推学习 表结构 CREATE TABLE `demo` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄', `position` varchar(50
MySQL的InnoDB索引数据结构是B+树,主键索引叶子节点的值存储的就是MySQL的数据行,普通索引的叶子节点的值存储的是主键值,这是了解聚簇索引和非聚簇索引的前提
之前的一篇文章 《深入理解MySQL的MVCC原理》中总结了一下MySQL中的MVCC,它主要利用隐藏字段、版本链、ReadView来实现,可以用来更好地解决多个事务的并发【读+写】问题,但是如果在多个事务并发【写+写】的情况下,就必须要用到锁了,一般情况下,数据库的锁都是在有数据库操作的过程中自动添加的。
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