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。
本文将大致介绍索引的类型、InnoDB的索引分类、如何创建索引、使用索引的注意事项等几个方面记录索引。由于侧重点的不同,本文不会全面介绍索引的知识点,例如二叉树、平衡二叉树、B Tree和B + Tree等,后面会单独针对这几种数据结构,进行深度的分享。导图连接(点击底部阅读原文,就可以打开文档连接了。)
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。
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。
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。
大家是不是感觉弱爆了,随着工作经验的增加,我对索引有了更深入的了解,下面就来分享下我眼中的索引,分享以问题的形式,从敲门到进门。
本篇文章,我们将从索引基础开始,介绍什么是索引以及索引的几种类型,然后学习如何创建索引以及索引设计的基本原则。
本文所述的各种数据结构(二叉树等),均不考虑重复值的情况,本文简述各种数据结构的区别仅仅只是为了理解MySQL索引的需要而做的铺垫。
本文主要讨论MySQL索引的部分知识。将会从MySQL索引基础、索引优化实战和数据库索引背后的数据结构三部分相关内容,下面一一展开。
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。
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。如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的。
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。尤其是当表的数据量越来越大的时候,正确的索引对查询性能的提升尤为明显。但在日常工作中,索引却常常被忽略,甚至被误解。本文将为大家简单介绍下Mysql索引优化的原理与注意事项。 一、索引的类型 1)B-Tree索引 B-Tree索引是用的最多的索引类型了,而且大多数存储引擎都支持B-Tree索引。 B-Tree本身是一种数据结构,其是为磁盘或其他直接存取的辅助设备而设计的一种平衡搜索树。Mysql中的B-Tree索引通常是B-Tree的变种B+Tree实现的。其结
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。
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
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。
校招生通常都是一张白纸,所以校招面试过程中,面试官通常都会比较倾向问一些基础知识,比如 Java、mysql、Redis、网络、操作系统、数据结构与算法这些底层的原理知识,看你在学校学习的内容,你是否能够真的掌握了。
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。
对MySQL8做了一个大致的学习汇总。第一个版本的大纲如下图。 📷 MySQL8大纲(v1.0.0) 认识MySQL 定义 数据库:数据库是数据文件和其他文件的集合。 数据库实例:数据库实例是由进程和内存组成。数据库实例是真正操作数据库文件。 MySQL是一个单进程多线程架构的数据库。 架构体系 SQL执行分层 连接器->查询缓存->分析器->优化器->执行器->存储引擎 连接器 查询缓存(8.0版本已经弃用) 分析器 优化器 执行器 存储引擎 分层内容 执行顺序 体系结构 连接层 SQL层 网络通信 线
在现代软件开发中,数据的格式和模式起着至关重要的作用。数据格式定义了数据的结构和表示方式,而数据模式则规定了数据的组织结构、约束条件和关联关系。正确选择和使用适当的数据格式和模式不仅有助于提高数据的可读性和可维护性,还能够确保数据在不同系统之间的互操作性和一致性。
但是MySQL执行的时候,并不是按顺序执行的,MySQL执行sql语句是从from开始执行的,上面这条语句的执行顺序是:
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
辅助记忆,诗曰: 全值匹配我最爱, 最左前缀要遵守; 带头大哥不能死, 中间兄弟不能断; 索引列上少计算, 范围之后全失效; 模糊百分写最右, 覆盖索引不写星; 不等空值还有或, 索引失效要少用; 字符引号不可丢, 牢记以上就无忧。
不知道你有没有这种感觉,那些所谓的数据结构和算法,在日常开发工作中很少用到或者几乎不曾用到,可能只是在每次换工作准备面试的时候才会捡起来学习学习。
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。
在MySQL中,索引(index)也叫做“键(key)”,它是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。
本文的内容主要以问答方式展开,层层递进分析、解决问题,本文涉及内容会围绕下面三个问题展开。在开始阅读本文内容前,大家不妨先尝试自己回答下面三个问题!
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。
90年代,一个基本的网站访问量一般不会太大,单个数据库完全足够! 那个时候,更多的去使用静态网页 Html ~ 服务器根本没有太大的压力! 思考一下,这种情况下:整个网站的瓶颈是什么? 1、数据量如果太大、一个机器放不下了! 2、数据的索引 (B+ Tree),一个机器内存也放不下 3、访问量(读写混合),一个服务器承受不了~ 只要你开始出现以上的三种情况之一,那么你就必须要晋级!
说到算法,就不能不说起数据结构。今天我来讲一讲,什么是数据结构?程序员怎么学好数据结构?
网上已经有了很多相关mysql索引原理的文章,但是都存在一些问题,有的是直接复制别人的比较老的文章,有的直接开篇讲B+Tree的原理,过程不是很清楚,即使原理讲清楚了,没有各种数据结构的对比也很难体现出B+Tree的优越性,其实我觉得从一些问题来看,然后根据发现问题解决问题的思路来看,这样可能学习效果会更好,所以写了这篇文章,希望你能喜欢
大家好我是北哥,今天整理了MySQL索引相关的知识点及面试常见问题及答案,分享给大家。 以下问题及答案没有特殊说明默认都是针对InnoDB存储引擎,如有不对的地方可以留言讨论哦~ 什么是索引?
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。
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
数据在数据库中的存储方式就是数据存储结构。传统数据库由上到下,可以分为网络接入层、计算引擎层、存储引擎层、系统文件层,数据存储结构就是在存储引擎层,数据库通过存储引擎实现CRUD操作。不同的存储引擎决定了数据库的性能和功能,所以存储引擎层是数据库的核心。另外,在数据库中数据是以表的形式存储,所以存储引擎也可以称为表类型。
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
关于 B 树与 B+ 树,网上有一个比较经典的问题:为什么 MongoDb 使用 B 树,而 MySQL 索引使用 B+ 树?
我们用一个例子来逐渐引出啥是索引。话说大老板东哥有一天想体验一下快递小哥的生活,就去自家快递公司准备干活了,一进仓库看到一地的快递,兴冲冲的就问旁边的快递小哥 “这么多快递,我要找一个人的快递怎么办?”。快递小哥说 “你可以一件件找,直到找到你要的那件快递”,东哥一听脸顿时黑了 “淦!上十万件快递你要我一件件找,是想累死我,然后继承我的白条吗?” 说完一甩手扭头就会豪宅去了。 第二天,快递公司老板去找东哥说 “领导,我们已经改进了,再去指导指导呗”。东哥一听,哎呀!动作挺快,然后就又到快递公司了,问 “你们想出什么办法了吗”。快递小哥连忙回答 “我们给所有的快递都编了号,做了一个表格,只要从表格中找到编号就可以找到快递了”,东哥心想,我从上十万的名单里找出了编码,还要去上十万的快递里扒出快递,还是太累了就说 “我时间有限有没有更快的办法”。 快递公司老板一听,这还得了,大 BOOS 不满意了,得亏有备用方案,就说 “领导,我们还有个方案,我们做个快递柜,1 ~ 10 号快递放 0 号,10 ~ 20 放 1 号,依次类推,只要找到了快递编码,很快就可以找到快递了”。东哥一听,不错哈!这么干就快多了,但是我还要从上十万的表格中找出编码,难受啊!一脸的难受。快递公司老板冷汗直流,这是嫌找编码满了啊,该怎么办,BOOS 一怒,回家种地。这时一个程序员站住来说 “领导,我们还有个方案,我们把表格进行优化,按照姓名首字母来分类,就可以很快的找到指定的名字和编码”。东哥大喜,升职加薪! 从上面的例子可以推出,如果没有索引,必须遍历整个表,直到指定快递被找到为止;有了索引之后,即可在索引中查找。由于索引是经过某种算法优化过的,因而查找次数要少的多。可见,索引是用来定位的。官方来讲就是: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,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
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。
A database index is a data structure that improves the speed of operations in a table. Indexes can be created using one or more columns, providing the basis for both rapid random lookups and efficient ordering of access to records.
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构,通过合理的使用数据库索引可以大大提高系统的访问性能,接下来主要介绍在MySql数据库中索引类型,以及如何创建出更加合理且高效的索引技巧。
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,如何使用索引来改善性能,以及索引可能降低性能的情况。
数组是可以再内存中连续存储多个元素的结构,在内存中的分配也是连续的,数组中的元素通过数组下标进行访问,数组下标从0开始
除了b+树索引外,还有hash索引,使用hash表去实现<key,value>,对于每一行数据,存储引擎都会对所有的索引列计算出一个hash code,将hash code 存放在索引中作为key,同时将数据行的地址存储在 value中。
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。
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