什么是索引? 索引是一种数据结构,具体表现在查找算法上. 索引目的 提高查询效率 [类比字典和借书] 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. 去图书馆借书也是一样,如果你要借某一本书,一定是先找到对应的分类科目,再找到对应的编号,这是生活中活生生的例子,通用索引,可以加快查询速度,快速定位. 数据结构--树 树 二叉树 每个节点最多含有两个子树的树称为二叉树.

一个工作8年的粉丝私信了我一个问题. 他说这个问题是去阿里面试的时候被问到的,自己查了很多资料也没搞明白,希望我帮他解答. 问题是: "Mysql为什么使用B+Tree作为索引结构" 关于这个问题,看看普通人和高手的回答. 普通人: B+数它的特征就是相对B数来说他的这个非叶子节点不存数据,所有的数据都存在叶子节点 相对于B数来说他的查询次数IO次数会更稳. 高手: 关于这个问题 ,我从几个方面来回答. 首先,常规的数据库存储引擎,一般都是采用B树或者B+树来实现索引的存储. 因为B树

B-树 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.下图是 B-树的简化图. B-树有如下特点: 所有键值分布在整颗树中: 任何一个关键字出现且只出现在一个结点中: 搜索有可能在非叶子结点结束: 在关键字全集内做一次查找,性能逼近二分查找: B+ 树 B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树, 它与 B- 树的不同之处在于: 所有关键字存储在叶子节点出现,内部节点(非叶子节点并不存储

原理: http://blog.csdn.net/cangchen/article/details/44818485 http://blog.csdn.net/kennyrose/article/details/7532032 http://www.cnblogs.com/qinpengming/p/5897194.html   本质: 为什么使用B+树?言简意赅,就是因为: 1.文件很大,不可能全部存储在内存中,故要存储到磁盘上 2.索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数(为什

sql查询 explain的详细用法 操作时间:寻道时间+旋转时间 引入索引:采用二叉树结构 把第二列做为索引生成二叉树结构,此时查询89 只做了两次io操作 但是mysql 为什么不用二叉树作为底层索引结构? 红黑树 hash where col1 > 6 如果使用哈希结构无法使用索引 mysql B+ tree的每一个节点的大小正好是磁盘逻辑块的页大小 4kb.分配节点时不管用不用的了都正好分配1页的大小4kb,这样这些数据在物理磁盘上就是连续的. 叶子节点的指针利于预读操作. mysql的

一.Mysql索引主要有两种结构:B+Tree索引和Hash索引 Hash索引 mysql中,只有Memory(Memory表只存在内存中,断电会消失,适用于临时表)存储引擎显示支持Hash索引,是Memory表的默认索引类型,尽管Memory表也可以使用B+Tree索引.Hash索引把数据以hash形式组织起来,因此当查找某一条记录的时候,速度非常快.但是因为hash结构,每个键只对应一个值,而且是散列的方式分布.所以它并不支持范围查找和排序等功能. B+Tree索引 B+Tree是mysql

问题1. 数据库为什么要设计索引? 图书馆存了1000W本图书,要从中找到<架构师之路>,一本本查,要查到什么时候去? 于是,图书管理员设计了一套规则: (1)一楼放历史类,二楼放文学类,三楼放IT类… (2)IT类,又分软件类,硬件类… (3)软件类,又按照书名音序排序… 以便快速找到一本书. 与之类比,数据库存储了1000W条数据,要从中找到name=”shenjian”的记录,一条条查,要查到什么时候去? 于是,要有索引,用于提升数据库的查找速度. 问题2. 哈希(hash)比树(tre

索引 索引的简介 简单来说,索引是一种数据结构 其目的在于提高查询效率 可以简单理解为“排好序的快速查找结构” 一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储在中磁盘上我们一般所说的索引,如果没有特殊说明的话,就是指B+树结构组织的索引.其中聚集索引,次要索引,覆盖索引,复合索引,前缀索引,唯一索引默认都是使用B+树索引. 一般java开发知道这些基本够用了 索引的优势 类似大学图书馆建数目索引,提高数据检索效率,降低数据库的io成本通过索引对数据进行排序,降

文章目录 摘要 索引 索引概述 索引优势劣势 索引结构 BTREE 结构 B+TREE 结构 页 索引分类 索引语法 索引设计原则 聚触索引 & 非聚触索引 你的鼓励也是我创作的动力 Posted by 微博@Yangsc_o 原创文章,版权声明:自由转载-非商用-非衍生-保持署名 | Creative Commons BY-NC-ND 3.0 摘要 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InnoDB数据存储引擎中索

我们在学习MySQL的时候经常会听到索引这个词,大概也知道这是什么,但是深究下去又说不出什么道道来.下面将会比较全面的介绍一下关于索引! 1 索引是什么? 这里用百度百科的一句话来说,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. 简单来说,索引就是我们一本书的目录,通过目录我们才能更快在一本书中查找到我们所要看的内容.同样的,通过索引我们才能在数据库中查找到我们的数

回顾前文: 一文学会MySQL的explain工具 (同时再次强调,这几篇关于MySQL的探究都是基于5.7版本,相关总结与结论不一定适用于其他版本) MySQL官方文档中(https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/optimization-indexes.html)有这样一段描述: The best way to improve the performance of SELECT operations is to create indexes on one

首先要明白索引(index)是在存储引擎(storage engine)层面实现的,而不是server层面.不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型.即使多个存储引擎支持某一索引类型,它们的实现和行为也可能有所差别. MyISAM 和 InnoDB 存储引擎,都使用 B+Tree的数据结构,它相对与 B-Tree结构,所有的数据都存放在叶子节点上,且把叶子节点通过指针连接到一起,形成了一条数据链表,以加快相邻数据的检索效率. 一.先了解下 B-Tree 和 B+Tree 的区别   1.B-Tre

为什么选择b+树作为存储引擎索引结构 在数据库或者存储的世界里,存储引擎的角色一直处于核心位置.往简单了说,存储引擎主要负责数据如何读写.往复杂了说,怎么快速.高效的完成数据的读写,一直是存储引擎要解决的关键问题.在绝大部分介绍.讲解存储引擎的书籍或者文章里,大家都默认了读多写少的磁盘存储引擎采用的就是b+树,而极少有人来剖析选择b+树作为索引结构的背后,到底有着怎样的思考和权衡?为了解答上述问题,本文尝试从一个新的视角和大家讨论: 在处理读多写少的场景下,为什么基于磁盘的存储引擎会选择用b+树

Mysql高级操作 索引概述: 索引是高效获取数据的数据结构 索引结构: B+Tree() Hash(不支持范围查询,精准匹配效率极高) 树的区别: 二叉树:可能产生不平衡,顺序数据可能会出现链表结构 平衡二叉树:插入需要自旋,性能根据层级而定,性能不稳定 b+tree: 主键聚簇叶子节点存放数据,非叶子节点存放索引, 二级索引非叶子节点存放索引,叶子节点存放主键 索引优缺点: 优点: 大大加快查询速度 使用分组和排序时候可以显著减少分组和排序时间 唯一索引可以保证字段唯一 可以加速表与表之间的

[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名

说实话我从没有在实际项目中使用过索引,仅知道索引是一个相当重要的技术点,因此我也看了不少文章知道了索引的区别.分类.优缺点以及如何使用索引.但关于索引它最本质的是什么笔者一直没明白,本文是笔者带着这些问题研究msdn的一点小结以及一大堆疑惑. 1.表结构 当开发者在数据库中创建一个表时,此时默认为这个表创建了一个分区,注意是一个分区.分区是一种数据组织单元,在这个分区中可存在2种结构,分别是堆结构或B树结构(索引结构),也就是说一个分区里要么是堆结构要么是B树结构.为了在某些方面提高性能以及便于

有很长时间没有更新博客了,再过几天都2月分了,如果再不更新一篇,我1月分都没有更新,保持连续,今天更新一篇. 最近没有什么看技术方面的东西,游戏,画画搞这些去了.我发现我每年一到年底就是搞这些东西,其实平时技术也搞得少.昨天看了一篇园友博客写的为什么要在自增列,时间上面建聚集索引,我今天更新一篇关于索引的东西.我翻出以前讲关于索引和创建索引的ppt复习一篇,下面就是关于索引的内容. 1.先从字面,定义来理解一下索引.百度百科是这样来说的“将文献中具有检索意义的事项(可以是人名.地名.词语.概念.

第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1. 简单介绍B-tree B+ tree树 2. MyisAM索引结构 3. Annode索引结构 4. MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2) 

摘要: 第一部分:基础知识 第二部分:MYISAM和INNODB索引结构 1.简单介绍B-tree B+ tree树 2.MyisAM索引结构 3.Annode索引结构 4.MyisAM索引与InnoDB索引相比较 第三部分:MYSQL优化 1.表数据类型选择 2.sql语句优化 (1)     最左前缀原则 (1.1)  能正确的利用索引 (1.2)  不能正确的利用索引 (1.3)  如果一个查询where子句中确实不需要password列,那就用“补洞”. (1.4)  like (2)

转载:SQL Server 索引结构及其使用(一) 作者:freedk 一.深入浅出理解索引结构 实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录.微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引.簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引.非簇集索引).下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别: 其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引.比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字典的前几页,因为“安”的拼

扩容设计 扩容的单元 一个分片即一个 Lucene 索引 ,一个 Elasticsearch 索引即一系列分片的集合 一个分片即为 扩容的单元 . 一个最小的索引拥有一个分片. 一个只有一个分片的索引无扩容因子 - 如何判断一个请求过来,我的信息在哪个分片上面 shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing 大致是指文档的id 分片预分配 一个分片存在于单个节点, 但一个节点可以持有多个分片 一个拥有两个分片的索引可以利用第二个节