在整个计算机运行系统里,Cpu,内存,和磁盘主要的性能瓶颈是卡在了读取数据中,Mysql索引的优化主要在减少磁盘I/O操作中,这篇博客中详细讲解了二叉树结构,以及BTree作为Mysql索引结构的根本原理,文章底部留下来几个常用的问题。
恰好最近看到了公众号上的一篇文章,讲的挺好的,mark下来,慢慢理解慢慢看 主要讲述的是MYSQL的索引原理、MYSQL的索引为什么用B+树来实现,为什么不用红黑树?二叉树呢?
大家有没有遇到过慢查询的情况,执行一条SQL需要几秒,甚至十几、几十秒的时间,这时候DBA就会建议你去把查询的 SQL 优化一下,怎么优化?你能想到的就是加索引吧?
程序员平时和mysql打交道一定不少,可以说每天都有接触到,但是mysql一张表到底能存多少数据呢?计算根据是什么呢?接下来咱们逐一探讨
我们在MySQL中的数据一般是放在磁盘中的,读取数据的时候肯定会有访问磁盘的操作,磁盘中有两个机械运动的部分,分别是盘片旋转和磁臂移动。盘片旋转就是我们市面上所提到的多少转每分钟,而磁盘移动则是在盘片旋转到指定位置以后,移动磁臂后开始进行数据的读写。那么这就存在一个定位到磁盘中的块的过程,而定位是磁盘的存取中花费时间比较大的一块,毕竟机械运动花费的时候要远远大于电子运动的时间。当大规模数据存储到磁盘中的时候,显然定位是一个非常花费时间的过程,但是我们可以通过B树进行优化,提高磁盘读取时定位的效率。
1. 索引是什么 2. 索引的类型 3. BTree索引 概念 举例:以5阶数为列 4. B+Tree索引 概念 5阶B+Tree插入举例 B+树的优点 可以使用B+树索引的查询类型 B+Tree索引的限制
在现在的互联网时代,网上购物已经称为常态,当我们在各大电商平台购物的时候,不难发现这样一个现象。当你搜索某个上面进行浏览的时候,点击目标商品,之后返回到首页,很大概率你就可以发现,你刚才搜索的商品的相关产品已经在首页的推荐栏目。例如,你购买了一件护肤品面霜,回到首页推荐处,系统可能就会给你推荐口红或者相关护肤品。又例如当你搜索用户画像书籍的时候,推荐栏目就会出现有关用户画像的书籍。这些功能就叫做推荐,而完成这些行为的即为推荐系统。
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要解释这个问题,其实不单单要从数据结构的角度出发,还要考虑磁盘 I/O 操作次数,因为 MySQL 的数据是存储在磁盘中的嘛。
程序员平时和mysql打交道一定不少,可以说每天都有接触到,但是mysql一张表到底能存多少数据呢?计算根据是什么呢?接下来咱们逐一探讨,除了小编总结的面试题以外,小编还整理了一份MySQL的实战学习笔记,分享给正在阅读的小伙伴们。
面试官: 你知道MySQL索引底层数据结构为啥用B+树?而不用B树、红黑树或者普通二叉树?
在数据存储模型中,通常有“空间”这个概念,在 MySQL 中被称为“表空间”,有时候在 InnoDB 中也被称为“文件空间”。一个空间可能由一个操作系统中的多个实际文件组成(例如 ibdata1, ibdata2 等等),实际上只是一个逻辑文件 - 多个文理文件被当做一个连接在一起的文件处理。
树 树一种抽象类型数据,用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由多个有限节点组成一个层次关系的集合。特点: 每个节点有0个或者多个子节点 没有父节点的节点称之为根节点 每个非根节点有且只有一个根节点 术语 节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度 树的度:最大的节点的度称之为数的度 叶结点或终端节点:度为零的节点 父节点:含有子节点的节点上级 子节点:一个节点还有的子树的根节点称为该节点的子节点 兄弟节点:具有相同父节点的节点 节点的层次:根节点为第一层,其子节点为第二层,类推 树的高度或者
The first step to accepting yourself is to stop comparing yourself to others.
上篇文章我们主要介绍了线性数据结构,本篇233酱带大家康康 无所不在的非线性数据结构之一:树形结构的特点和应用。
阿粉相信大家肯定都知道,在数据库中加一定量的索引,会让你的查询语句,从原来的 3 秒缩短到零点几秒的程度,但是很多人都不知道为什么要加索引,为什么加了索引之后,你的查询语句就会起飞呢?今天阿粉来聊一下索引。
之前的工作中,一直是使用json格式的数据进行数据传输。很少会接触到xml格式的数据。不过因为工作需求,在对接其他产品的接口时,偶尔会遇到需要使用xml格式数据的情况,所以,也得学学如何解析xml。不过个人感觉,还是Json比较容易些啊,第一次解析xml时,我是一脸懵逼的,不过难者不会,会者不难,知道其中的原理和使用方法,其实发现xml也是很简单而且很强大的。
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。
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?
1、B-树的关键词和记录放在一起,叶节点可以看作是外部节点,不包含任何信息;B+树的非叶节点只有关键词和指向下一个节点的索引,记录只放在叶节点上。
常见的数据结构中, 哈希表和二叉平衡树的查找效率分别是O(1)和O(logn), 是效率最快的两个, MySQL也毫不意外的使用了这两种数据结构来做索引。 MySQL索引的数据结构有两种选择, B+Tree 和 Hash。
每当我们遇到数据库查询耗时过长,总会第一时间想到,在经常使用的条件上添加索引。我们知道索引会帮我们更快地查询到想要的数据,但是我们真的清楚究竟什么是索引,为什么索引能帮我们将查询时间缩短十倍百倍甚至更多吗?接下来请大家根据下文,一起深入索引的世界吧。
可扩展:可以自定义标签,甚至可以用中文写标签 Eg:<person></person <张三><张三>
ZSet用过吗 用过 zset 实现排行榜的功能。以博文点赞排名为例,小林发表了五篇博文,分别获得赞为 200、40、100、50、150。
eXtendsible markup language 可扩展性语言,用来保存数据,用来配置文件,数据传输载体. 客户端->访问->服务器
1、MyISAM是MySQL 5.5之前版本默认的存储引擎,从5.5之后,InnoDB开始成为MySQL默认的存储引擎。MyISAM和InnoDB都是使用B+树实现主键索引、唯一索引和非主键索引。
Online analytical processing (OLAP) is a system for performing multi-dimensional analysis at high speeds on large volumes of data. Typically, this data is from adata warehouse, data mart or some other centralized data store. OLAP is ideal fordata mining, business intelligence and complex analytical calculations, as well as business reporting functions like financial analysis, budgeting and sales forecasting.
在介绍B+树之前, 先简单的介绍一下B树,这两种数据结构既有相似之处,也有他们的区别,最后,我们也会对比一下这两种数据结构的区别。
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:
mysql的第5版本之后,添加了对xml文档进行查询和修改的两个xml函数 extractvalue()和 updatexml(),由此导致了一个xpath语法错误导致的报错注入。
最近在学习数据库相关的知识,了解到数据库很多是采用B-/+树作为索引,例如Mysql的InnoDB引擎使用的B+树、MongoDB默认采用B树作为索引。
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数据结构,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。
mysql索引的本质是什么 1、其实就相当于目录,是帮助mysql高效获取数据的数据结构。 2、我们都知道,在mysql中数据最终存储在硬盘中的,访问磁盘相当于是IO操作。 3、在mysql中有一个page的概念,一个表都被分为若干个页面(page),每个页面(page)就是树中的一个节点,每次mysql就会取出一个页面(page)也就是一个节点的数据,而mysql默认一个页面(page)保存16k的数据。 4、页面(page)的大小会直接影响到数据的存储和检索效率,因此我们也可以实际业务需求和硬件条件进行评估和调整,合理设置mysql的页面(page)大小,以达到最佳的性能表现。
在线XML/JSON互相转换工具: http://tools.zalou.cn/code/xmljson
http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475
学习任何一个东西我们都要知道为什么要有它,B树也一样,既然存储数据,我们为什么不用红黑树呢? 这个要从几个方面来说了:
B 树就是常说的“B 减树(B- 树)”,又名平衡多路(即不止两个子树)查找树,它和平衡二叉树的不同有这么几点:
索引是存储引擎中一种用于快速找到数据的存储结构,他就像《新华字典》的目录,可以使我们查每个字的速度大大提升。
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。
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。
首先需要澄清的一点是,MySQL 跟 B+ 树没有直接的关系,真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB,MySQL 中存储引擎的主要作用是负责数据的存储和提取,除了 InnoDB 之外,MySQL 中也支持 MyISAM 作为表的底层存储引擎。
SqlSessionFactory是MyBatis框架中十分重要的对象,它是单个数据库映射关系经过编译后的内存镜像,其主要作用是创建SqlSession。
那执行刚才的SQL的话,第一条记录是34 ,那我们查找的是22, 是不是就只要到它的左边查找即可,因为右边的数据都比34大,肯定没有22 ,找到22 以后, 搞定 ,I/O次数是不是比刚才的全表扫描的次数少很多,那效率自然就高了。
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