简单回顾一下Mysql的历史,Mysql 是一个关系型数据库管理系统,由瑞典 Mysql AB 公司开发,目前属于 Oracle 公司。关系型数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。
Mysql 作为互联网中非常热门的数据库,其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要,尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计,决定了 Mysql 整体的数据检索性能。
提到“索引”这个概念,读者大致都能说出“提升查询速度”,但若是更进一步的问“如何实现提升查询速度?底层原理是什么?”,读者也许就止步于此了。那么本篇文章就带领读者探寻一下索引是如何做到快速查询的。
创建合适的索引是SQL性能调优中最重要的技术之一。在学习创建索引之前,要先了解MySql的架构细节,包括在硬盘上面如何组织的,索引和内存用法和操作方式,以及存储引擎的差异如何影响到索引的选择。
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。
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?
MySQL索引(index): 是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,所以索引的本质就是数据结构!
Mysql索引原理深入剖析 1. 索引是一种数据结构,能够提高数据的检索速度。 栗子:从如下数据中找出所有为2的数据:1,3,2,5,7,9,2,5,6? 无索引:由于数据是没有顺序的就只能通过顺序查找的方式一个一个的查找比对。 有索引:会先将数据排序,排序后为1,2,2,3,5,5,6,7,9,这个时候就不用顺序查找了,顺序查找效率也不高,这个时候我们就可以使用比较高效的二分法查找了,所以速度一定比顺序查找快。 2. 结合上面例子可以引出索引的特点:排好序,快速查找,数据结构(mysql里
这段时间在维护产品的搜索功能,每次在管理台看到 elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 MySQL 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,这一节的内容是对于InnoDb的存储结构进阶了解,同时介绍为什么会使用B+索引作为最终数据结构,但是实际上InnoDb在具体实现中也并没有完全遵循B+的格式,而是在内部做了很多“手脚”,这也是所谓理论和实践之间的差异。
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。
最后两种语法mysql不支持,但是我们可以用union来联合其他的查询结果来拼凑出最终结果。
索引index:是帮助 Mysql 高效获取数据 的 有序的数据结构,在数据之外,数据库系统维护着的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
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。
作者:junshili 一步一步推导出 Mysql 索引的底层数据结构。 Mysql 作为互联网中非常热门的数据库,其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要,尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计,决定了 Mysql 整体的数据检索性能。 我们知道,索引的作用是做数据的快速检索,而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择,实现各种数据快速检索。在数据库中,高效的查找算法是非常重要的,因为数据库中存储了大量数据,一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表,如果 Mys
索引(index)是帮助htysQL高效获取数据的数据结构(有序)。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。
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。
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。
MySQL中每个表都有一个聚簇索引( clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引( secondary indexes )。以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果表上定义有主键,那么该主键索引是聚集索引。如果表中没有定义主键,那么MySQL取第一个唯一索引( unique )而且只含非空列( NOT NULL )作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引。如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,它有六个字节,而且是隐藏的,使其作为聚簇索引。
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
为了快速查询数据,MySql 在查询算法上进行了许多优化。但是就如二叉树查找算法只能应用于二叉树数据结构一样,需要有满足这种查找算法的数据结构,而数据本身的结构可能并不能满足查找算法所需要的数据结构,所以 MySql 在数据之外维护了一个能应用于高效的查找算法的数据结构,这种数据结构,就是索引。 接下来将介绍使用最多的索引类型 ——B-Tree 索引
左边的数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物理地址。为了加快Col2的查找,可以维护一个右边所示的二叉查找树,每个节点分别包含索引键值,和一个指向对应数据记录物理地址的指针,这样就可以运用二叉查找在一定的复杂度内获取到对应的数据,从而快速检索出符合条件的记录。
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。
MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高校获取数据的数据结构。
👨🎓作者:Java学术趴 🏦仓库:Github、Gitee ✏️博客:CSDN、掘金、InfoQ、云+社区 💌公众号:Java学术趴 🚫特别声明:原创不易,未经授权不得转载或抄袭,如需转载可联系小编授权。 🙏版权声明:文章里的部分文字或者图片来自于互联网以及百度百科,如有侵权请尽快联系小编。 ☠️每日毒鸡汤:一件事你犹豫去不去做,那就是该立即动身做的。 1. 索引优化分析 1.1 手写SQL和机读SQL 机器读的SQL和我们写的SQL是不一样的。 📷 几种表关联方式 📷 1.2 索引 1
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
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
Memory引擎的表数据时存储在内存中的,由于受到硬件问题、或断电问题的影响,只能将这些表作为
索引是一种加快查询速度的数据结构,常用索引结构有hash、B-Tree和B+Tree。本节通过分析三者的数据结构来说明为啥Mysql选择用B+Tree数据结构。
InnoDB 引擎的索引文件后缀是 .ibd ; MyISAM 引擎则是 .MYI
索引是一个排好序的数据结构,包含着对数据表里所有记录的引用指针,如下图所示。索引文件和数据文件一样都存储在磁盘中,数据库索引的目的是在检索数据库时,减少磁盘读取次数。
写数据库,我第一时间就想到了MySQL、Oracle、索引、存储过程、查询优化等等。
MySQL的索引分类问题一直让人头疼,几乎所有的资料都会给你列一个长长的清单,给你介绍什么主键索引、单值索引,覆盖索引,自适应哈希索引,全文索引,聚簇索引,非聚簇索引等……给人的感觉就是云里雾里,好像MySQL索引的实现方式有很多种,但是都没有一个清晰的分类。所以本人尝试总结了一下如何给MySQL的索引类型分类,便于大家记忆,由于MySQL中支持多种存储引擎,在不同的存储引擎中实现略微有所差距,下文中如果没有特殊声明,默认指的都是InnoDB存储引擎。
常用来构建索引的数据结构,就是讲过的几种支持动态数据集合的数据结构。比如,散列表、红黑树、跳表、B+树。除此之外,位图、布隆过滤器可以作为辅助索引,有序数组可以用来对静态数据构建索引。
用来加快查询的技术很多,其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引,MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大,花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能,以及索引可能降低性能的情况。
索引(Index)是帮助数据库系统高效获取数据的数据结构,数据库索引本质上是以增加额外的写操作与用于维护索引数据结构的存储空间为代价的用于提升数据库中数据检索效率的数据结构。
同学A:...不知道同学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。
虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段,都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息
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
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说,索引就相当于目录。当你在用新华字典时,帮你把目录撕掉了,你查询某个字开头的成语只能从第一页翻到第一千页。累!把目录还给你,则能快速定位!
左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
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。
在这里记录一下我最近的面试(倒序排列,分公司记录,123面记录在一起) 字节跳动(2021-4-01) go gpm是如何调度的,channel是如何收发消息 mysql 对数据库表设计的原则 三大范式 脏读、不可重复读 你们分库分表是数据量达到多少考虑分的 redis hashtable 如何扩容 算法&数据结构 23. 合并K个升序链表 知乎(2021-3-30) 操作系统
mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构,这些数据结构以某种方式引用数据,这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“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。
良好的schema设计原则是普遍适用的,但是MySQL有他自己的实现细节要注意,概况来讲,尽可能保持任何东西小而简单总是好的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云