MySQL中90%的慢Sql都可以通过索引来得到优化,为什么索引可以使Sql变的更快,我们需要先了解下MySQL InnoDB都有哪些索引。
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。
Mysql索引类型 Primary key/主键索引,Innodb 中又叫聚簇索引,InnoDB存储引擎的表会存在主键(唯一非null),如果建表的时候没有指定主键,则会使用第一非空的唯一索引作为聚集索引,否则InnoDB会自动帮你创建一个不可见的、长度为6字节的row_id用来作为聚集索引。 单列索引:索引中只包含一个列。 组合索引:在多个字段上建立的索引,只有在查询条件中顺序的使用了这些索引,索引才有效果。使用组合索引遵循最左前缀原则。 Unique(唯一索引):索引列必须唯一,但允许有空值,若是组合索
MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,B+Tree索引,哈希索引,全文索引等等,
索引这个词,相信大多数人已经相当熟悉了,很多人都知道MySQL的索引主要以B+树为主,但是要问到为什么用B+树,恐怕很少有人能把前因后果讲述的很完整。本文就来从头到尾介绍下数据库的索引。
最近在工作中,碰到了个很诡异的问题,需求是在两个MySQL数据库为同一张表增加一个二级索引(单键值字段(x varchar(500))),表结构和加索引的语法,都是相同的,但是一个库执行成功了,一个执行失败了,提示错误如下,
可以把没有索引的表理解为Java中的List,在没有索引的情况下,我们要查找指定的数据,只能遍历这个list,但是随着数据量的逐渐增大,遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list(ps:无需扫描整张表)就可以找到指定数据的方案,这个方案就是索引。(ps:遍历list可以理解为mysql的全表扫描)
MySQL是一个更好的NoSQL数据库。当考虑到NoSQL的使用案例,比如对Key/Value键值存储来讲,MySQL在性能、易用性和稳定性方面更有意义。MySQL毕竟是一款成熟稳定的产品,在互联网上有大量的在线教程,范围从操作到失败案例,从主从复制到其它不同模式的应用,不一而足。基于这个原因,MySQL相比其他新兴并没有经过多年洗礼的NoSQL来讲,确实有一定的优势。
前言:本文概述Vitess架构,如需了解更多信息,请在文章底部查看参考资料。本文基于笔者研究,可能与具体实践情况有所差异。
应用程序都离不开数据库,那不同的数据结构,就会存放在不同的数据数据库中,所以数据库按数据结构分为关系型数据库和非关系型数据库。接下来就总结一下这两者的区别吧。
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。
前两篇我们了解到MySQL的整体架构,其分为了四层,包括网络连接层,核心层,存储引擎层,物理层,以及各层的作用。另外还知道了InnoDB存储引擎层的架构,包括缓存池和线程。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型,可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型,一般谈论MySQL索引时,如果没有特别说明,就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构,使用原则和特性。 为了节约你的时间,本文的主要内容如下:
在创建表的时候,可以给表的字段添加相应的约束,添加约束的目的是为了保证表中数据的合法性、有效性、完整性。 常见的约束有哪些呢?
本文主要介绍在MySQL 5.7.7开始引入的非结构化数据类型JSON的特性以及具体的实现方式(包括存储方式)。首先介绍为什么要引入JSON的原生数据类型的支持;接着介绍MySQL给用户提供的JSON操作函数,以及JSON路径表达式语法,结合两者,用户可以在数据库级别操作JSON的任意键值和数据。
1、B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化,使其更适合实现外存储索引结构。在B+Tree中,所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上,而非叶子节点上只存储key值信息,这样可以大大加大每个节点存储的key值数量,降低B+Tree的高度。
索引,相信大多数人已经相当熟悉了,很多人都知道 MySQL 的索引主要以 B+ 树为主,但是要问到为什么用 B+ 树,恐怕很少有人能把前因后果讲述完整。本文就来从头到尾介绍下数据库的索引。
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。
索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,比如当我们要查 “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”。如果没有索引,那么我们可能需要把所有单词看一遍才能找到想要的。
InnoDB采用MVCC来支持高并发,并且实现了4个标准的隔离级别。其默认的隔离级别是可重复读。当隔离级别是可重复读的时候,是会发生幻读的问题的。那么MySQL如何解决这个问题呢?
索引是帮助数据库高效获取数据的一种数据结构,是基于数据表创建的,它包含了一个表中某些列的值以及记录对应的地址,并且把这些值存在一个数据结构中,常见的有使用哈希表、B+树作为索引。
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。
Redis Hash(散列表)是一种 field-value pairs(键值对)集合类型,类似于 Python 中的字典、Java 中的 HashMap。一个 field 对应一个 value,你可以通过 field 在 O(1) 时间复杂度查 field 找关联的 field,也可以通过 field 来更新或者删除这个键值对。
持久化(persistence):把数据保存到可掉电式存储设备中以供之后使用。大多数情况下,特别是企业级应用,数据持久化意味着将内存中的数据保存到硬盘上加以”固化”,而持久化的实现过程大多通过各种关系数据库来完成。
MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
在应用程序开发中,选择适合项目需求的数据库系统至关重要。MySQL、MongoDB和Redis是常见的数据库系统,本文将深入比较它们的优缺点,并为开发者提供在不同场景下的选择建议。
最近接受了深圳开源中国(也就创作和运营马云中国gitee网络的公司)科技公司面试官的电话面试,面试过程中面试官要求我谈一谈Mysql的数据结构。笔者当时只记得Mysql数据库的InnoDB存储引擎底层用到了B+树,对于什么是B+树以及InnoDB数据页结构的了解也不多,所以当时面试回答得很肤浅。很明显结果凉凉了,所以决定写篇文章系统地总结这个问题给自己加深印象,下次面试官再问这一块的问题,保证绝对不再翻车!
第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。
我创建了一个存储引擎为InnoDB的表user_innodb,其中包含主键id、姓名字段(name)、性别字段(gender,用0,1表示不同性别)、手机号字段(phone),并批量初始化了500W+条数据。
简单来说,索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
在单机的 MYSQL 时代,数据都不会太大,而且网页也是静态网页,一般网站的访问量也小,因此单数据库就完全够用了
免费和开源,高性能,分布式内存对象缓存系统,旨在通过减轻数据库负载来加速动态Web应用程序。 Memcached是一个在内存中以键值(key=>value)形式进行存储数据(字符串,对象)。 Memcached简单而强大。其简单的设计促进了快速部署,易于开发,并解决了大型数据缓存面临的许多问题。其API适用于大多数流行语言。
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。
提示:使用哪一种引擎要根据需要灵活选择,一个数据库中多个表可以使用不同的引擎以满足各种性能和实际需求。使用合适的存储引擎将会提高整个数据库的性能。
MySQL5.6版本开始支持Multi-Range Read(MRR)优化。Multi-Range Read优化的目的就是为了减少磁盘的随机访问,并且将随机访问转化为较为顺序的数据访问,这对于IO-bound类型的SQL查询语句可带来性能极大的提升。Multi-Range Read优化可适 用于range,ref,eq_ref类型的查询。
说到索引,很多人都知道“索引是一个排序的列表,在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址,在数据十分庞大的时候,索引可以大大加快查询的速度,这是因为使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据,而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据。”
我们都知道当查询数据库变慢时,需要建索引去优化。但是只知道索引能优化显然是不够的,我们更应该知道索引的原理,因为不是加了索引就一定会提升性能。那么接下来就一起探索MYSQL索引的原理吧。
索引的概念基本所有人都会遇到过,就算没有了解过数据库中的索引,在生活中也不可避免的接触到。比方说书籍的目录,字典的查询页,图书馆的科目检索等等。其实这些都是一种索引,并且所起到的作用大同小异。
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。
索引,对于良好的数据库性能非常关键。只要提及到数据库性能优化,都会首先想到“索引”,看看表中是否添加索引。尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对性能的影响尤为突出。在数据量较小且负载较低时,没有索引或者不恰当索引对性能的影响可能还不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降。
B Tree指的是Balance Tree,也就是平衡树。平衡树是一颗查找树,并且所有叶子节点位于同一层,如下:
此小结与索引其实没有太多的关联,但是为了便于理解索引的内容,添加此小结作为铺垫知识。
在MySQL 5.6之前,当查询使用到复合索引时,MySQL会先根据索引的最左前缀原则,在索引上查找到满足条件的记录的主键或行指针,然后再根据这些主键或行指针到数据表中查询完整的行记录。之后,MySQL再根据WHERE子句中的其他条件对这些行进行过滤。这种方式可能导致大量的数据行被检索出来,但实际上只有很少的行满足WHERE子句中的所有条件。
缓存穿透是指一个查询请求,数据库中不存在该数据,缓存中也不存在,导致每次查询都会直接访问数据库,增加数据库负载。
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。
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