正排索引 一个文档中，有什么单词。是以文档作为维度。 倒排索引 这个单词在哪些文档中。以单词作为维度。...es使用的是倒排索引 倒排索引是怎么构成的 如下图所示倒排索引由 term index 、term dictionary、posting list组成 我们下面来看一个例子 数据如图所示 有3个文档...倒排索引的矩阵 18,20，男，女这种分词后的单词就做term。...到这里我们就可以解释为什么es比mysql块了。因为mysql只有term dictionary这一层，以树的形式存储在磁盘中，检索一个term需要若干次的random access的磁盘操作。
平时我们要优化 mysql 查询效率的时候，最常见的就是给表加上合适的索引了，那今天就来聊聊为什么加了索引就快了呢。...mysql 索引其实就是一颗 B+ 树。...谭小谭，公众号：谭某人mysql索引为啥要选择B+树 (下) 也就是说每个表至少都有一个主键索引，而且表中所有的数据行都是存放在主键索引这个 B+ 树的叶子节点上的。...刚刚有说过，主键索引叶子节点上保存完整的整行记录值，二级索引叶子节点保存主键的值，所以上面这个表 t 的数据在 mysql 底层的存储就如下示意图。 ?...推荐文章： mysql索引为啥要选择B+树 (上) python画哆啦A梦和大雄
前言 Mysql数据库中的常见索引有多种方式，例如Hash索引，B-树索引，B+树索引，但是为啥mysql中默认是采用B+树索引索引呢？下面对这三种索引学习总结一下。B+树到底有啥优势？...哈希索引 哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，速度非常快。...从上面的图来看，B+树索引和哈希索引的明显区别是： 如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个前提是，键值都是唯一的。...，就没办法再利用索引完成范围查询检索； 哈希索引也没办法利用索引完成排序，以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询（这种部分模糊查询，其实本质上也是范围查询）； 哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则...； B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题。
有读者在 mysql索引为啥要选择B+树 (上) 上篇文章中留言总结了选择 B+ 树的原因，大体上说对了，今天我们再一起来看看具体的原因。...索引为什么要保存在硬盘中 首先要明白几个概念，服务器存储一般分内存和硬盘，内存的大小相对于硬盘来说是很小的。内存的访问速度是纳秒级别的，非常快，而硬盘的访问速度相对内存来说就比较慢了。...看到这里你或许会知道了 mysql 索引为啥不保存在内存中了吧，一方面是虽然内存访问速度快但容量一般都比较小，存不了多少数据，再一个 mysql 需要让数据持久化，如果服务器断电或异常重启会导致数据丢失...关于 mysql InnoDB 引擎为啥要选择 B+ 树就写到这了，文中图片来源于极客时间《数据结构与算法之美》专栏。对文章如有疑问，欢迎留言交流，如文章有描述不当之处，也希望大家批评指出。...推荐文章： mysql索引为啥要选择B+树 (上) python 自动监测并拷贝U盘文件 坚持微学习, 长按加入一起成长.
那我希望今天这篇文章能让你对数据结构的具体应用能有个初步的概念，就从我们每天都在用的 mysql 数据库说起吧。...这篇文章我们主要讨论 mysql 的存储层，不同的存储引擎其底层的数据结构是不一样的，我们这里就以默认的 InnoDB 为例，所以严格来说应该是 InnoDB 为啥要选择 B+ 树这种数据结构来存储数据...几种常见的数据结构 首先你要知道，mysql 的索引主要是为了提高查询效率的，那一定得找一个合适的数据结构来存储数据，哈希表、数组、二叉搜索树这三种常见的数据结构都可以提高查询效率。...在这里你可能会问，既然哈希表其实也是利用了数组的特性，那有了数组为啥还需要哈希表呢。...由于索引不仅仅是存在内存中，还会存储在硬盘中，因此就会涉及到 IO 性能了，就要求树的高度不能太高。实际上 B+ 树就是通过二叉搜索树推演改进的，我将在后面的文章再详细解释这个改进过程。
Disruptor框架学习(2)--为啥这么快 在上一篇中，笔者阐述了Disruptor的代码实现和数据结构。在说到，Disruptor为什么性能那么高的时候，提及了几个概念：CAS、缓存行、伪共享。
Wi-Fi 6（802.11ax）是当前最新的无线局域网标准，它带来了许多重要的改进和性能提升。本文将详细介绍Wi-Fi 6的速度和性能，以及与前一代标准相比的...
今天给大家介绍的是KeyDB，KeyDB项目是从Redis fork出来的分支。众所周知Redis是一个单线程的kv内存存储系统，而KeyDB在100%兼容Re...
KeyDB项目是从Redis fork出来的分支。众所周知Redis是一个单线程的kv内存存储系统，而KeyDB在100%兼容Redis API的情况下将Red...
今天给大家介绍的是KeyDB，KeyDB项目是从redis fork出来的分支。众所周知redis是一个单线程的kv内存存储系统，而KeyDB在100%兼容re...
FastThreadLocal快在哪里？ 这需要从jdk ThreadLocal的本身说起。
3、其解析json主要是用的String类substring这个方法，所以解析起来非常“快”，因为申请内存次数很少。...而且这还不算，在jdk1.7以上版本对string的substring方法做了改写，改成了重新new一个string的方式，于是这个“快”的优势也不存在了。 ?...json从发明到现在非常流行，并不是因为json快的原因（比json快且小巧的格式和类库一大把），而是因为json和web结合的时候更易于使用，对开发人员易于理解。...fastjson之所以没在国际上流行起来，最主要的原因应该是开发者的思路全放到“快”上去了，而偏离了“标准”及功能性，质量也不够好，有点“舍本逐末”的味道。...当然在目前的环境下，国产软件能踏实的心态做好开源的不多，fastjson团队能这么快的反馈并修正问题，这种精神还是值得称赞的。希望国内的技术从业者能更重视“技术的原始需求”。
今天不讲和谐号，今天讲列式存储！列式存储是大数据时代的一个特色。每次一听用到了列式存储，就觉得，嗯，肯定nb了。今天我们就来把列式存储的衣服扒了！咳咳，，，揭开...
有时候需要索引很长的字符字段列，这会增加索引的存储空间以及降低索引的查询效率，一种策略是可以使用哈希索引，还有一种就是使用前缀索引。...前缀索引是选择字符列的前n个字符作为索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。...前缀索引的选择性 使用前缀索引，在一些场景下可能使得重复的索引值变多，索引的选择性变低，查找时需要过滤更多的行，因此建立前缀索引也要考虑前缀的索引选择性不能太低。...MySQL 无法使用前缀索引做 ORDER BY 和 GROUP BY , 也无法使用前缀索引做覆盖扫描。...后缀索引 MySQL 没有提供后缀索引，事实上，一些业务场景对后缀匹配选择性更高，比如我曾经参与过的项目，手机的入网标示imei号，前缀都是86等固定的国家编号开头，这个时候可以将字符反转后存储，就可以建立选择性较高的前缀索引
可以像普通索引一样使用mysql前缀索引吗？...解决方法: 如果你想一下,MySQL仍会给你正确的答案,即使没有索引…它只是不会那么快……所以,是的,你仍然会得到一个正确的答案前缀索引....前缀索引的排序不超出前缀的长度.如果您的查询使用完整索引来查找行,您通常会发现返回的行是按索引顺序隐式排序的.如果您的应用程序需要这种行为,那么它当然会期待它不应该期望的东西,因为除非您显式ORDER...并且,前缀索引不能用作覆盖索引.覆盖索引是指SELECT中的所有列恰好包含在一个索引中的情况(加上可选的主键,因为它也总是存在).优化器将直接从索引读取数据,而不是使用索引来标识要在主表数据中查找的行....标签：mysql,indexing,innodb 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/142503.html原文链接：https://javaforall.cn
来源：甘明 dwz.cn/ztVmUvBI 知乎上有人提问：fastjson这么快，为啥老外还是热衷 jackson? 下面是甘明的回答，从各个方面分析了这个问题： 哈哈哈，我来回答这个问题！...3、 其解析json主要是用的String类substring这个方法，所以解析起来非常“快”，因为申请内存次数很少。...而且这还不算，在jdk1.7以上版本对string的substring方法做了改写，改成了重新new一个string的方式，于是这个“快”的优势也不存在了。...json从发明到现在非常流行，并不是因为json快的原因（比json快且小巧的格式和类库一大把），而是因为json和web结合的时候更易于使用，对开发人员易于理解。...fastjson之所以没在国际上流行起来，最主要的原因应该是开发者的思路全放到“快”上去了，而偏离了“标准”及功能性，质量也不够好，有点“舍本逐末”的味道。
1.添加PRIMARY KEY（主键索引） mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) 例：alter table yx_marketing_details...add index(id); 2.添加UNIQUE(唯一索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`column` ) 3.添加INDEX...(普通索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) 4.添加FULLTEXT(全文索引) mysql...>ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`) 5.添加多列索引 mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX
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