今天我们来说说MySQL存储引擎,作为从事数据分析行业的朋友老说,我们不必细究MySQL存储引擎到底什么,我们了解就行了。
前几天在网上进行了一个面试,关于数据库方面的面试题其实也没少背,但是这个面试官的问题多少让我有些触不及防,他没有询问比较常见的基础语法和优化的问题,而是让我解释一条SQL从客户端到服务端的执行流程,这让我十分尴尬,因为平时只顾应用层面的东西,没有真正去理解到更深层次的东西,所以遇到非常规问题,很容易蒙圈,希望大家以我为鉴,学习一个知识要尽量达到"知其然、知其所以然",这样即使面试官变换问题的角度,我们也能更好的应对回答,叨唠完了,正片开始!
索引的本质其实就是一种数据结构。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。如果稍微分析一下会发现,每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上,例如二分查找要求被检索数据有序,而二叉树查找只能应用于二叉查找树上,但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构(例如,理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织),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。这种数据结构,就是索引。
摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是,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,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索 引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 数据结构及算法基础 索引的本质 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。提取句子主干,就可以得到
MySQL是由SQL接口,解析器,优化器,缓存,存储引擎组成的(SQL Interface、 Parser、 Optimizer、Caches&Buffers、Pluggable Storage Engines)
索引的文件存储形式与存储引擎有关, InnoDB 引擎的索引文件后缀是 .ibd ; MyISAM 引擎则是 .MYI
InnoDB 引擎的索引文件后缀是 .ibd ; MyISAM 引擎则是 .MYI
弄懂了 MySQL 的基本 CURD 操作之后,下一个必须掌握的知识就是 MySQL 的索引。
前面两讲我们介绍了B-/+树的特性对比,数据库系统普遍采用B-/+树作为索引结构。
本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是,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,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。
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)。
摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是,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,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 文章主要内容分为三个部分。 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础。 第二部分结合MySQL数据库中MyISAM和
一、数据库概念 数据库(Database,简称DB) 数据库技术是计算机应用领域中非常重要的技术,它产生于20世纪60年代末,是数据管理的最新技术,也是软件技术的一个重要分支。 简单的说,数据库就是一个存放数据的仓库,这个仓库是按照一定的数据结构(数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系)来组织、存储的,我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解,数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样,区别只是存放的东西不同。 数据库表(table) 数据表是关系数据库中一个非
B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路自平衡的搜索树。它类似普通的平衡二叉树,不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。
一、 数据库的出现 1. 数据库是什么: 数据库简单来说,就是存储数据的地方(废话),对于用户认证这个过程来说,当用户登录服务器时, 系统需要把用户的输入的用户认证信息和存储的用户认证信息进行比对,这一过程就需要事先把所有用户的信息存储在一个数据库中,然后逐条进行比对。早起最传统的数据库当然就是文本文档了,每个用户认证时,需要把整个文本文档凑头到尾比对一边,效率极其低下。随着数据爆炸式的增长,以及用户并发访问量的增加,这样的文本数据库逐渐不能满足互联网时代的需要。于是产生了各种各样的其他专门的数据库程序
MariaDB 有几十种存储引擎,但并不一定都是最佳。官网有简单针对各种用于,建议使用不同的引擎。大概如下:
1.中央处理器(英文Central Processing Unit,CPU)是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU、内部存储器和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软 件中的数据。 CPU核心组件: 1.算术逻辑单元(Arithmetic&logical Unit)是中 央处理器(CPU)的执行单元,是所有中央处理器的核 心组成部分,由"And Gate"(与门) 和"Or Gate"(或门)构成的算术逻辑单元,主要功能是进行二位元的算术运算,如加减乘(不包括整数除法)。 2.PC:负责储存内存地址,该地址指向下一条即将执行的指令,每解释执行完一条指令,pc寄存器的值 就会自动被更新为下一条指令的地址。 3.寄存器(Register)是CPU内部的元件,所以在寄存器之间的数据传送非常快。 用途:1.可将寄存器内的数据执行算术及逻辑运算。 2.存于寄存器内的地址可用来指向内存的某个位置,即寻址。 3.可以用来读写数据到电脑的周边设备。4.Cache:缓存
查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询速度能尽可能快,因此数据库系统的设计者会从查询算法角度优化
爱可生 dble 团队开发成员,主要负责 dble 需求开发,故障排查和社区问题解答。少说废话,放码过来。
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL,是一种数据库查询语言。
一、摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是,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,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。
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。
索引,一种强大的存在;不管是什么行业,数据都是根基,终将落盘固化,提供各方检索查询,之前整理了一篇《深入浅出spring事务》,你可以推脱不使用事务,但索引是不可或缺的必备知识点
1.中央处理器(英文Central Processing Unit,CPU)是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU、内部存储器和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
主键索引:在我们给一个字段设置主键的时候,它就会自动创建主键索引,用来确保每一个值都是唯一的。
== 存储引擎就是存储数据、建立索引、更新 / 查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的,而不是基于库的,所以存储引擎也可称为表类型。(MySQL5.5 之后默认的存储引擎 —— InnoDB) ==
首先确定一点,存储引擎的概念是MySQL里面才有的,不是所有的关系型数据库都有存储引擎这个概念,后面我们还会说,但是现在要确定这一点。
当数据库有并发事务的时候,可能会产生数据的不一致,这时候需要一些机制来保证访问的次序,锁机制就是这样的一个机制。
索引就是一种的数据结构,通过缩小一张表中需要查询的数据来加快搜索的速度。如果没有索引,数据库不得不进行全表扫描。好比书的目录,让你更快的找到内容。
MySQL存储引擎介绍 文件系统 操作系统组织和存取数据的一种机制。 文件系统是一种软件。 文件系统类型 ext2 ext3 ext4 xfs 数据 不管使用什么文件系统,数据内容不会变化 不同的是,存储空间、大小、速度 MySQL引擎 可以将MySQL引擎理解为:MySQL的“文件系统”,只不过功能更加强大。 MySQL引擎的功能 除了可以提供基本的存取功能,还有更多功能事务功能、锁定、备份和恢复、优化以及特殊功能。 MySQL 提供以下存储引擎: – InnoDB – MyISAM – MEMOR
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。提取句子主干,就可以得到索引的本质:索引是数据结构。
简单的说,数据库(因为Database)就是一个存放数据的仓库,这个仓库是按照一定的数据结构(数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系)来组织、存储的,我们可以通过数据库提供的多种方式来管理数据库里的数据。
MySQL架构和历史 MySQL逻辑架构 第一层处理网络连接等, 比如链接认证授权等 第二层是 MySQL 的核心, 用来解析优化 SQL 语句, 设计缓存, 以及各种函数的实现, 包括存储过程, 触
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 一、对MySQL的锁的了解 当数据库有并发事务的时候,可能会产生数据的不一致,这时候需要一些机制来保证访问的次序,锁机制就是这样的一个机制。 就像酒店的房间,如果大家随意进出,就会出现多人抢夺同一个房间的情况,而在房间上装上锁,申请到钥匙的人才可以入住并且将房间锁起来,其他人只有等他使用完毕才可以再次使用。 二、隔离级别与锁的关系 在Read Uncommitted级别下,读取数据不需要加共享锁,这样就不会跟被修改的数据上
![](./imgs/752951346A5F4E7EBDE362FA97107707.png)
其实不论客户端进程和服务器进程是采用哪种方式进行通信,最后实现的效果都是:客户端进程向服务器进程发送
我们常用的存储系统种类非常多,有单机的也有分布式的,有的是数据库,有的是文件系统,还有介于二者之间的。无论是哪种存储系统(比如,MySQL、Redis、Elasticsearch,等等),它们都具有如下三个特点。
本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是,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,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 文章主要内容分为三个部分。
InnoDB用一块内存区域做I/O缓存池,该缓存池不仅用来缓存InnoDB的索引块,而且也用来缓存InnoDB的数据块。
编辑手记 MySQL是目前最流行的开源数据库,由于其部署方便,运维简单,被广泛用于互联网的各个领域。随着整体IT架构的变更,传统的金融,电信业务,也逐渐走上从商用到开源,从DB2到MySQL,从传统业务到互联网架构的转型之路。 云和恩墨为某证券公司进行了从DB2到MySQL数据库系统的迁移论证、验证,对两类数据库展开全方位多角度的对比分析,并根据用户的业务现状进行了相关架构、性能、备份恢复及高可用验证。本系列将带领大家全面学习DB2迁移至MySQL的实践。 前文回顾: 从商用到开源:DB2迁移至MySQL的
工作中我们经常查询数据库,用一个查询,得到想要的数据。可有想过,我们得到答案经过了哪些磨难?经历了哪些诱惑?
大家在面试的时候,肯定都会被问到MySql的知识,以下是面试场景: 面试官:对于MySQL,你对他索引原理了解吗? 我:了解 面试官:MySQL的索引是用什么数据机构的? 我:B+树 面试官:为什么要用B+树,而不是B树? 我:… 面试官:用B+树作为MySql的索引结构,用什么好处? 我:…
前两天我突然看到了一组数据,让我有点震惊!国内居然有83%的开发人员都在使用MySQL数据库!我承认是我格局小了,不过后来冷静下来仔细想了想倒也确实如此,毕竟 mysql永远滴神!MySQL是互联网中非常热门的数据库,在高并发业务场景下,一条好的SQL语句能为企业节省大量的运作时间和成本。如果优化得好,每秒可高达 57 万的写入!
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