正确的创建合适的索引,是提升数据库查询性能的基础。在正式讲解之前,对后面举例中使用的表结构先简单看一下:
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最近工作上需要实现搜索功能,尝试了几种方案。虽然最终线上部署的还是最low的方案,但是中间的过程还是比较有意思的。业务上根据关键字查找内容。关键字的出处多来源于标题,文章描述等。主要实现方式有一些几种,各个方式各有利弊,需要权衡。
来源:https://blog.csdn.net/b_x_p/article/details/86434387
在数据库中,索引可以理解为是一种单独的,物理的对数据库表中的一列或者多列的值进行排序的一种存储结构。它的作用是能让我们快速检索到想要的数据,好比字典的目录,通过目录的页码能快速找到我们想查找的内容。
索引模块除了是数据库最重要的模块之一,也是面试中最经常被问到的,关于索引模块常见问题如下:
大家知道 select * from t where col = 88 这么一条 SQL 语句如果不走索引进行查找的话,正常地查就是
本文提要 从编码角度来优化数据层的话,我首先会去查一下项目中运行的sql语句,定位到瓶颈是否出现在这里,首先去优化sql语句,而慢sql就是其中的主要优化对象,对于慢sql,顾名思义就是花费较多执行时间的语句,它带来的影响也比较恶劣,首先是执行时间过长影响数据的返回速度,其次,慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源,影响其他的sql语句执行,过多的慢sql极其影响性能,如果系统流量或者并发量较大的情况下,过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 dr
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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。
大部分人第一反应可能都是添加索引,在大多数情况下面,索引能够将一条 SQL 语句的查询效率提高几个数量级。
这篇文章的题目,是我真实在面试过程中遇到的问题,某互联网众筹公司在考察面试者MySQL相关知识的第一个问题,我当时还是比较懵的,没想到这年轻人不讲武德,不按套路出牌,一般的问MySQL的相关知识的时候,不都是问索引优化以及索引失效等相关问题吗?怎么还出来了,存储文件的不同?哪怕考察个MVCC机制也行啊。所以这次我就好好总结总结这部分知识点。
假设此时用普通二叉树记录 id 索引列,我们在每插入一行记录的同时还要维护二叉树索引字段。
今天我们来聊聊微信中的多表联合查询,应该是小表驱动大表还是大表驱动小表? 1. in VS exists 在正式分析之前,我们先来看两个关键字 in 和 exists。 假设我现在有两张表:员工表和部门表,每个员工都有一个部门,员工表中保存着部门的 id,并且该字段是索引;部门表中有部门的 id、name 等属性,其中 id 是主键,name 是唯一索引。 ❝这里我就直接使用 vhr 中的表来做试验,就不单独给大家数据库脚本了,小伙伴们可以查看 vhr 项目(https://github.com/lenve
关于SQL语句的优化的方法方式,网络有很多经验,所以本文抛开这些,设法在DAO层的优化和数据库设计优化上建树,并列举两个简单实例
缓存 show variables可以查看我们mysql的许多配置,我们查一些需要的参数可以使用类似于模糊匹配的方式如下:
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。
系统从磁盘读取数据到内存时是以磁盘块(block)为基本单位的,位于同一个磁盘块中的数据会被一次性读取出来,而不是需要什么取什么。
日复一日年复一年,伴随着我们系统稳定运行的一定还有日益增长的数据量,当然本次我们只来讨论我们的关系型数据库——MySQL中的数据量,如果我们的MySQL从上线之后没有进行过任何优化,数据量上去了之后,SQL的查询时间必然会越来越久,久而久之的自然会奔溃而拖垮整个系统,所以既然数据量上去了,我们程序员的本事也要跟着涨一涨了,涨知识之前先来回忆一下我们日常工作中是不是经常听到这样一句话,xxx模块响应有点慢了,看看咋回事是不是要加个索引?下面就来介绍一下MySQL中最常见的优化手段:添加索引。
面试官:那你可以说一说MySQL中的InnoDB和MyISAM存储引擎的联系与区别嘛?
MySQL中通过show ENGINES指令可以看到所有支持的数据库存储引擎。最为常用的就是MyISAM和InnoDB两种。
MyISAM和InnoDB是MySQL最常用的两个存储引擎,本文将进行详尽的介绍和对比。对于MySQL其余几种存储引擎,请读者自行搜索学习。
Mysql系列的目标是:通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。
我们都知道mysql的索引使用B树来实现的,那么为什么会考虑B树,不考虑其他数据结构呢?
平衡⼆叉树是⼀种特殊的⼆叉树,所以他也满⾜前⾯说到的⼆叉查找树的两个特性,同时还有⼀个特性:
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的,索引可以大大提高MySQL的检索速度。索引只是提高效率的一个因素,如果你的MySQL有大数据量的表,就需要花时间研究建立最优秀的索引,或优化查询语句。
在上一篇《索引基础知识回顾》中提到索引按照存储结构划分有B-Tree索引、Hash索引、B+Tree索引类型,接下来就学习一下这几种索引结构以及在实际存储引擎中的使用情况
索引能极大的减少存储引擎需要扫描的数据量 索引可以把随机IO变成顺序IO(索引指向(左小右大)) 索引可以帮助我们在进行分组、排序等操作时,避免使用临时表
这条SQL执行包含了PRIMARY、DEPENDENT SUBQUERY、DEPENDENT UNION和UNION RESULT
1、选择索引的数据类型 MySQL支持很多数据类型,选择合适的数据类型存储数据对性能有很大的影响。通常来说,可以遵循以下一些指导原则: (1)越小的数据类型通常更好:越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间,处理起来更快。 (2)简单的数据类型更好:整型数据比起字符,处理开销更小,因为字符串的比较更复杂。在MySQL中,应该用内置的日期和时间数据类型,而不是用字符串来存储时间;以及用整型数据类型存储IP地址。 (3)尽量避免NULL:应该指定列为NOT NULL,除非你想存储NULL。在
在现在互联网如日中天的时代,即使你不是互联网行业的人,你也一定会用过谷歌或者百度。因为他们已经影响了我们生活的方方面面,为我们提供了很多的便利。那么在互联网行业的人我们除了使用它们,我们还迫切地想知道它们到底是怎么实现的。
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL,是一种数据库查询语言。
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。
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,而MYSQL使用的数据结构是:B+树
选择:MyISAM相对简单,所以在效率上要优于InnoDB。如果系统插入和查询操作多,不需要事务和外键,选择MyISAM,如果需要频繁的更新、删除操作,或者需要事务、外键、行级锁的时候,选择InnoDB。
我来更新了,本期是 MySQL 第二期,至此 MySQL 部分就全部更新完毕了,下一弹就是 Redis 篇了。
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平衡二叉树的查找效率是非常高的,并可以通过降低树的深度来提高查找的效率。但是当数据量非常大,树的存储的元素数量是有限的,这样会导致二叉查找树结构由于树的深度过大而造成磁盘 I/O 读写过于频繁,进而导致查询效率低下。
本文从芋道源码转载,在原有内容基础上结合阿里巴巴Java开发手册中Mysql数据库章节的介绍,加上自己的理解和说明,整理而成。涉及的内容较多,建议收藏后仔细阅读!
如果数据比较少时,或者查询的频率比较低的时候,索引的作用并不明显。因为这时候表中的数据差不多都可以完全缓存在内存中。所以就算是进行全表扫描也不会太慢。
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可以用新华字典做类比:如果新华字典中对每个字的详细解释是数据库中表的记录,那么按部首或拼音等排序的目录就是索引,使用它可以让我们快速查找的某一个字详细解释的位置。
3、所有表必须使用Innodb存储引擎 没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)。 Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。 4、每个Innodb表必须有个主键 Innodb是一种索引组织表:数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引,但是表的存储顺序只能有一种。 Innodb是按照主键索引的顺序来组织表的
在数据库中,为了提高查询效率和数据的持久化存储,在设计索引时通常会采用B树或B+树。本文将对B树和B+树进行详细介绍,并解释为什么MySQL选择B+树作为索引结构。
相信每一个后台开发工程师在面试过程中,都曾经被问到过“MySQL的默认存储引擎是什么?MySQL索引是什么数据结构?”这样的问题。相信准备充分(熟读八股文)的大家都能很容易的回答出“MySQL的默认存储引擎是InnoDB,MySQL索引使用的是B+树。”这样的答案。但是为什么当初写MySQL的程序员大叔要这样子来设计呢?
大家都知道MySQL数据库选择的是B+Tree作为索引的数据结构,那为什么会选择B+Tree呢?
之前有过一次面试,关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤,立志要总结一番,然后一直没有时间(其实是懒……),准备好了吗?
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