精华内容
下载资源
问答
  • mysql索引底层原理分析

    mysql索引底层原理分析

    展开全文
  • 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,就可以得到索引的本质:索引是数据结构。我们知道,数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽...
  • 深入理解 MySQL 索引底层原理 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。 何为索引 我们...
  • mysql索引底层原理mysql 引擎什么是索引数据结构什么是B树B树结构图什么是B+树两者有什么不同之处mysql索引为什么用B+树了解了mysql 索引底层有什么用 mysql 引擎 MyISAM 引擎和 InnoDb引擎 用表对比: 引擎 主...

    mysql 引擎

    MyISAM 引擎和 InnoDb引擎

    用表对比:

    引擎 主外键 事务 缓存 索引数据结构 关注点 表空间
    MyISAM × × 表锁 只缓存索引 B+Tree 非聚集 性能
    InnoDb 行锁 缓存索引和数据,对内存要求较高 B+Tree 聚集性 事务

    什么是索引

    索引:通过某种算法高效获取数据的一种数据结构。

    数据结构

    B-Tree 、B+Tree、B*Tree、红黑树
    (重点说B-Tree和B+Tree),红黑树(底层是平衡二叉搜索树)

    B-Tree 也叫B 树。B+Tree也叫B+树。

    什么是B树

    B树是多叉平衡查找树,可以联想到红黑树的二叉查找树。数据量大的时候,B树可保证查询效率,因为不会像二叉结构层次深。

    记住几个专业术语: 根节点、叶子节点、关键字、阶、关键字个数、指针。

    1. 关键字个数: [ceil(m/2)-1] <= n <= m-1 (假设B树为m阶)

    B树结构图

    B树结构图

    什么是B+树

    B树的变形。

    B+树的图

    在这里插入图片描述

    两者有什么不同之处

    B树:

    1. 叶子节点不包含关键字信息 叶子节点没有指向孩子节点的指针

    B+树:

    1. 所有叶子节点包含全部关键字信息,及指向含有这些关键字记录的指针,且叶子节点中关键字进行有序链接
    2. 非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引),叶子结点相当于是存储(关键字)数据的数据层;
    3. B树是非聚集索引,索引和数据分开存储。
    4. B+树聚集索引,索引和数据存在一起。

    mysql索引为什么用B+树

    • 查询效率高
      为什么效率高,因为B+树遍历叶子节点就能遍历整棵树,基于范围查询。
      B树提升了IO性能,却没解决循环遍历元素效率低的问题。
    • 磁盘读写代价低
      为什么?因为B+树内部节点没有指向关键字的指针,内部节点相对B数更小。

    了解了mysql 索引底层有什么用

    1. 尽量设置主键自增
      • 为什么?
        因为如果设置非规律性索引,底层是B+树,会导致为了维护树的特性不断分裂,十分低效。
    2. 主键字段不应过长,因为辅助索引引用主索引,主键过长导致辅助索引过长。
    展开全文
  • Mysql索引底层原理分析, Mysql索引的本质 Mysql索引底层原理 Mysql索引的实战经验 面试 问:数据库中最常见的慢查询优化方式是什么? 同学A:加索引。 问:为什么加索引能优化慢查询?同学A:…不知道同学B:因为...

    Mysql索引底层原理分析,
    Mysql索引的本质

    Mysql索引的底层原理

    Mysql索引的实战经验

    面试
    问:数据库中最常见的慢查询优化方式是什么? 同学A:加索引。

    问:为什么加索引能优化慢查询?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。

    问:你知道哪些数据结构可以提高查询速度?(听到这个问题就感觉此处有坑…)同学B:哈希表、完全平衡二叉树、B树、B+树等等。

    问:那这些数据结构既然都能优化查询速度,那Mysql种为何选择使用B+树?同学B:…不知道

    提问
    SHOW INDEX FROM employees.titles;

    640?wx_fmt=png

    有一个titles表,主键由empno,title,fromdate三个字段组成。

    那么以下几个语句会用到索引吗?

    select*fromemployees.titleswhereemp_no=1

    select*fromemployees.titleswheretitle=‘1’

    select*fromemployees.titleswhereemp_no='1’andtitle=1

    select*fromemployees.titleswheretitle='1’andemp_no=1

    为什么哈希表、完全平衡二叉树、B树、B+树都可以优化查询,为何Mysql独独喜欢B+树?
    哈希表有什么特点?
    假如有这么一张表(表名:sanguo):

    640?wx_fmt=png

    现在对name字段建立哈希索引:

    640?wx_fmt=jpeg

    注意字段值所对应的数组下标是哈希算法随机算出来的,所以可能出现哈希冲突。那么对于这样一个索引结构,现在来执行下面的sql语句:

    select*fromsanguowherename=‘周瑜’

    可以直接对‘周瑜’按哈希算法算出来一个数组下标,然后可以直接从数据中取出数据并拿到锁对应那一行数据的地址,进而查询那一行数据。 那么如果现在执行下面的sql语句:

    select*fromsanguowherename>‘周瑜’

    则无能为力,因为哈希表的特点就是可以快速的精确查询,但是不支持范围查询。

    如果用完全平衡二叉树呢?
    还是上面的表数据用完全平衡二叉树表示如下图(为了简单,数据对应的地址就不画在图中了。):

    640?wx_fmt=jpeg

    图中的每一个节点实际上应该有四部分:

    左指针,指向左子树

    键值

    键值所对应的数据的存储地址

    右指针,指向右子树

    另外需要提醒的是,二叉树是有顺序的,简单的说就是“左边的小于右边的”假如我们现在来查找‘周瑜’,需要找2次(第一次曹操,第二次周瑜),比哈希表要多一次。而且由于完全平衡二叉树是有序的,所以也是支持范围查找的。

    如果用B树呢?
    还是上面的表数据用B树表示如下图(为了简单,数据对应的地址就不画在图中了。):

    640?wx_fmt=jpeg

    可以发现同样的元素,B树的表示要比完全平衡二叉树要“矮”,原因在于B树中的一个节点可以存储多个元素。

    如果用B+树呢?
    还是上面的表数据用B+树表示如下图(为了简单,数据对应的地址就不画在图中了。):

    640?wx_fmt=jpeg

    我们可以发现同样的元素,B+树的表示要比B树要“胖”,原因在于B+树中的非叶子节点会冗余一份在叶子节点中,并且叶子节点之间用指针相连。

    那么B+树到底有什么优势呢?
    这里我们用“反证法”,假如我们现在就用完全平衡二叉树作为索引的数据结构,我们来看一下有什么不妥的地方。实际上,索引也是很“大”的,因为索引也是存储元素的,我们的一个表的数据行数越多,那么对应的索引文件其实也是会很大的,实际上也是需要存储在磁盘中的,而不能全部都放在内存中,所以我们在考虑选用哪种数据结构时,我们可以换一个角度思考,哪个数据结构更适合从磁盘中读取数据,或者哪个数据结构能够提高磁盘的IO效率。回头看一下完全平衡二叉树,当我们需要查询“张飞”时,需要以下步骤

    从磁盘中取出“曹操”到内存,CPU从内存取出数据进行笔记,“张飞”<“曹操”,取左子树(产生了一次磁盘IO)

    从磁盘中取出“周瑜”到内存,CPU从内存取出数据进行笔记,“张飞”>“周瑜”,取右子树(产生了一次磁盘IO)

    从磁盘中取出“孙权”到内存,CPU从内存取出数据进行笔记,“张飞”>“孙权”,取右子树(产生了一次磁盘IO)

    从磁盘中取出“黄忠”到内存,CPU从内存取出数据进行笔记,“张飞”=“张飞”,找到结果(产生了一次磁盘IO)

    同理,回头看一下B树,我们发现只发送三次磁盘IO就可以找到“张飞”了,这就是B树的优点:一个节点可以存储多个元素,相对于完全平衡二叉树所以整棵树的高度就降低了,磁盘IO效率提高了。

    而B+树是B树的升级版,只是把非叶子节点冗余一下,这么做的好处是为了提高范围查找的效率。

    到这里可以总结出来,Mysql选用B+树这种数据结构作为索引,可以提高查询索引时的磁盘IO效率,并且可以提高范围查询的效率,并且B+树里的元素也是有序的。

    那么,一个B+树的节点中到底存多少个元素合适呢?
    其实也可以换个角度来思考B+树中一个节点到底多大合适?

    答案是:B+树中一个节点为一页或页的倍数最为合适。因为如果一个节点的大小小于1页,那么读取这个节点的时候其实也会读出1页,造成资源的浪费;如果一个节点的大小大于1页,比如1.2页,那么读取这个节点的时候会读出2页,也会造成资源的浪费;所以为了不造成浪费,所以最后把一个节点的大小控制在1页、2页、3页、4页等倍数页大小最为合适。

    那么,Mysql中B+树的一个节点大小为多大呢?
    这个问题的答案是“1页”,这里说的“页”是Mysql自定义的单位(其实和操作系统类似),Mysql的Innodb引擎中一页的默认大小是16k(如果操作系统中一页大小是4k,那么Mysql中1页=操作系统中4页),可以使用命令SHOW GLOBAL STATUS like ‘Innodbpagesize’; 查看。

    并且还可以告诉你的是,一个节点为1页就够了。

    为什么一个节点为1页(16k)就够了?
    解决这个问题,我们先来看一下Mysql中利用B+树的具体实现。如果想要这篇文章视频资料的话可以扫一下下面这位小姐姐的微信,暗号:666。

    640?wx_fmt=png

    640?wx_fmt=png

    Mysql中MyISAM和innodb使用B+树
    640?wx_fmt=jpeg

    通常我们认为B+树的非叶子节点不存储数据,只有叶子节点才存储数据;而B树的非叶子和叶子节点都会存储数据,会导致非叶子节点存储的索引值会更少,树的高度相对会比B+树高,平均的I/O效率会比较低,所以使用B+树作为索引的数据结构,再加上B+树的叶子节点之间会有指针相连,也方便进行范围查找。上图的data区域两个存储引擎会有不同。

    MyISAM中的B+树
    MYISAM中叶子节点的数据区域存储的是数据记录的地址

    主键索引
    640?wx_fmt=png

    辅助索引
    640?wx_fmt=png

    MyISAM存储引擎在使用索引查询数据时,会先根据索引查找到数据地址,再根据地址查询到具体的数据。并且主键索引和辅助索引没有太多区别。

    InnoDB中的B+树
    InnoDB中主键索引的叶子节点的数据区域存储的是数据记录,辅助索引存储的是主键值

    主键索引
    640?wx_fmt=png

    640?wx_fmt=png

    辅助索引
    640?wx_fmt=jpeg

    Innodb中的主键索引和实际数据时绑定在一起的,也就是说Innodb的一个表一定要有主键索引,如果一个表没有手动建立主键索引,Innodb会查看有没有唯一索引,如果有则选用唯一索引作为主键索引,如果连唯一索引也没有,则会默认建立一个隐藏的主键索引(用户不可见)。另外,Innodb的主键索引要比MyISAM的主键索引查询效率要高(少一次磁盘IO),并且比辅助索引也要高很多。所以,我们在使用Innodb作为存储引擎时,我们最好:

    手动建立主键索引

    尽量利用主键索引查询

    回到我们的问题:为什么一个节点为1页(16k)就够了?
    对着上面Mysql中Innodb中对B+树的实际应用(主要看主键索引),可以发现B+树中的一个节点存储的内容是:

    非叶子节点:主键+指针

    叶子节点:数据

    那么,假设我们一行数据大小为1K,那么一页就能存16条数据,也就是一个叶子节点能存16条数据;再看非叶子节点,假设主键ID为bigint类型,那么长度为8B,指针大小在Innodb源码中为6B,一共就是14B,那么一页里就可以存储16K/14=1170个(主键+指针),那么一颗高度为2的B+树能存储的数据为:117016=18720条,一颗高度为3的B+树能存储的数据为:11701170*16=21902400(千万级条)。所以在InnoDB中B+树高度一般为1-3层,它就能满足千万级的数据存储。在查找数据时一次页的查找代表一次IO,所以通过主键索引查询通常只需要1-3次IO操作即可查找到数据。所以也就回答了我们的问题,1页=16k这么设置是比较合适的,是适用大多数的企业的,当然这个值是可以修改的,所以也能根据业务的时间情况进行调整。

    最左前缀原则
    我们模拟数据建立一个联合索引 select*,concat(right(emp_no,1),"-",right(title,1),"-",right(from_date,2))fromemployees.titles limit10;

    640?wx_fmt=png

    那么对应的B+树为

    640?wx_fmt=png

    我们判断一个查询条件能不能用到索引,我们要分析这个查询条件能不能利用某个索引缩小查询范围

    对于 selectfromemployees.titleswhereemp_no=1是能用到索引的,因为它能利用上面的索引所有查询范围,首先和第一个节点“4-r-01”比较,1<4,所以可以直接确定结果在左子树,同理,依次按顺序进行比较,逐步可以缩小查询范围。对于 selectfromemployees.titleswheretitle='1’是不能用到索引的,因为它不能用到上面的所以,和第一节点进行比较时,没有empno这个字段的值,不能确定到底该去左子树还是右子树继续进行查询。对于 select*fromemployees.titleswheretitle='1’andemp_no=1是能用到索引,按照我们的上面的分析,先用title='1’这个条件和第一个节点进行比较,是没有结果的,但是mysql会对这个sql进行优化,优化之后会将empno=1这个条件放到第一位,从而可以利用索引。

    展开全文
  • MySQL innoDB索引底层原理详解

    万次阅读 多人点赞 2016-09-02 21:25:22
    本文介绍MySQL的InnoDB索引相对底层原理相关知识,涉及到B+Tree索引和Hash索引,但本文主要介绍B+Tree索引,其中包括聚簇索引和非聚簇索引,InnoDB数据页结构详解,B+Tree索引的使用以及优化,同时还有B+Tree索引的...
    摘要
    本文介绍MySQL的InnoDB索引相对底层原理相关知识,涉及到B+Tree索引和Hash索引,但本文主要介绍B+Tree索引,其中包括聚簇索引和非聚簇索引,InnoDB数据页结构详解,B+Tree索引的使用以及优化,同时还有B+Tree索引的查询流程简介。
    此文是我对学习InnoDB索引的一个总结,内容主要参考MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎一书,及网上一些博客(参考文献会给出)
    一、先从B+Tree入手
    B+树的特性
    因作者文笔有限,B+树的定义如果在这里重复列出的话,应该只会让大家更困惑,同时相信任何一本数据结构书中都能找到其复杂的定义。但是为了便于读者理解接下来的内容,下面只是简单的介绍一下B+树的几个本文中会用到的特性。
    B+树是为磁盘或其他直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树(如果不知道平衡查找树,请自行google),在B+树中,所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶节点中,各叶节点指针进行连接。
    下图是在网上找的一张B+树示意图

    二、InnoDB数据页结构
    1.页介绍
    页是InnoDB存储引擎管理数据库的最小磁盘单位。页类型为B-Tree node的页,存放的即是表中行的实际数据了。
    InnoDB中的页大小为16KB,且不可以更改
    InnoDB可以将一条记录中的某些数据存储在真正的数据页面之外,即作为行溢出数据。MySQL的varchar数据类型可以存放65535个字节,但实际只能存储65532个。同时InnoDB是B+树结构的,因此每个页中至少应该有两个行记录,否则失去了B+树的意义,变成了链表,所以一行记录最大长度的阈值是8098,如果大于这个值就会将其存到溢出行中。

    2.InnoDB数据页组成部分
    File Header(文件头)
    Page Header(页头)
    Infimun + Supremum Records
    User Records(用户记录,即行记录)
    Free Space(空闲空间)
    Page Directory(页目录)
    File Trailer(文件结尾信息)
    这也是我摘抄的书上的内容,下面我只介绍一下会帮助理解底层原理的部分。

    1.在File header中,FIL+PAGE_PREV,FIL_PAGE_NEXT两个表示当前页的上一页和下一页,由此可以看出叶子节点是双向链表串起来的。如下图

    2.Infimum和Supremum记录
    在InnoDB存储引擎中,每个数据页中有两个虚拟的行记录,用来限定记录的边界。Infimum记录是比该页中任何主键值都要小的值,Supremum指比任何可能大的值还要大的值。这两个值在页创建时被建立,并且在任何情况下不会被删除。

    由上图可以看出,行记录是记录在页中的,同时是在页内行记录之间也是双向链表链接的(在网上有看到说是单链表的)
    3.Page Directory
    页目录中存放了记录的相对位置,有些时候这些记录指针称为Slots(槽)或者目录槽,与其他数据库不同的是,InnoDB并不是每个记录拥有一个槽,InnoDB中的槽是一个稀疏目录,即一个槽中可能属于多个记录,最少属于4个目录,最多属于8个目录。槽中记录按照键顺序存放,这样可以利用二叉查找迅速找到记录的指针。但是由于InnoDB中的Slots是稀疏目录,二叉查找的结果只是一个粗略的结果,所以InnoDB必须通过recorder header中的next_record来继续查找相关记录。同时slots很好的解释了recorder header中的n_owned值的含义,即还有多少记录需要查找,因为这些记录并不包括在slots中。

    三、查询B+树索引的流程
    首先通过B+树索引找到叶节点,再找到对应的数据页,然后将数据页加载到内存中,通过二分查找Page Directory中的槽,查找出一个粗略的目录,然后根据槽的指针指向链表中的行记录,之后在链表中依次查找。
    需要注意的地方是,B+树索引不能找到具体的一条记录,而是只能找到对应的页。把页从磁盘装入到内存中,再通过Page Directory进行二分查找,同时此二分查找也可能找不到具体的行记录(有可能会找到),只是能找到一个接近的链表中的点,再从此点开始遍历链表进行查找。

    四、聚簇索引与非聚簇索引
    B+树索引可以分为聚集索引和辅助索引,他们不同点是,聚集索引的行数据和主键B+树存储在一起,辅助索引只存储辅助键和主键。
    1.聚集索引
    聚集索引是按每张表的主键构造的一颗B+树,并且叶节点中存放着整张表的行记录数据,因此也让聚集索引的节点成为数据页,这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分。由于实际的数据页只能按照一颗B+树进行排序,所以每张表只能拥有一个聚集索引。查询优化器非常倾向于采用聚集索引,因为其直接存储行数据,所以主键的排序查询和范围查找速度非常快。
    不是物理上的连续,而是逻辑上的,不过在刚开始时数据是顺序插入的所以是物理上的连续,随着数据增删,物理上不再连续。
    2.辅助索引
    辅助索引页级别不包含行的全部数据。叶节点除了包含键值以外,每个叶级别中的索引行中还包含了一个书签,该书签用来告诉InnoDB哪里可以找到与索引相对应的行数据。其中存的就是聚集索引的键。
    辅助索引的存在并不影响数据在聚集索引的结构组织。InnoDB会遍历辅助索引并通过叶级别的指针获得指向主键索引的主键,然后通过主键索引找到一个完整的行记录。当然如果只是需要辅助索引的值和主键索引的值,那么只需要查找辅助索引就可以查询出索要的数据,就不用再去查主键索引了。

    五、索引的管理
    索引在创建或者删除时,MySQL会先创建一个新的临时表,然后把数据导入临时表,删除原表,再把临时表更名为原表名称。
    但是在InnoDB Plugin版本开始,支持快速创建索引。其原理是先在InnoDB上加一个s锁,在创建过程中不需要建表,所以速度会很快。创建过程中由于加了s锁,所以只能进行读操作,不能写操作。
    show index form table;是查看表中索引的信息的。
    Table:索引所在的表名
    Non_unique:非唯一的索引,可以看到primary key 是0,因为必须是唯一的
    Key_name:索引名称
    Seq_in_index:索引中该列的位置
    Column_name:索引的列
    Collation:列以什么方式存储在索引中。可以是A或者NULL,B+树索引总是A,即排序的。
    Cardinality:表示索引中唯一值的数目的估计值。如果非常小,那么需要考虑是否还需要建立这个索引了。优化器也会根据这个值来判断是否使用这个索引。
    Sub_part:是否是列的部分被索引。100表示只索引列的前100个字符。
    Packed:关键字如果被压缩。
    Null:是否索引的列含有NULL值。
    Index_type:索引的类型。InnoDB只支持B+树索引,所以显示BTREE

    六、Hash索引
    InnoDB中自适应哈希索引使用的是散列表的数据结构,并且DBA无法干预。
    其实这一部分的原理,非常简单,在此就不做过多介绍了

    总结
    至此本文就结束了,本文只是从原理上进行了简单的介绍,由于笔者水平有限,且了解不深入,本文多处借鉴书本知识。外加了一些自己的见解,如有错误之处,还请不吝赐教。其中参考的博客地址:http://www.admin10000.com/document/5372.html,同时还有eremy Cole的博客,地址:https://blog.jcole.us/2013/01/14/efficiently-traversing-innodb-btrees-with-the-page-directory/

    展开全文
  • 深入理解 Mysql 索引底层原理 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/113917726
  • Mysql 底层原理浅探 文章目录Mysql 底层原理浅探1. 常见树结构1.1 二叉树1.2 红黑树1.3 hash表1.4 B+树B树2. mysql索引数据结构联合索引 数据结构动态展示网站 1. 常见树结构 二叉树 红黑树 Hash 表 B-tree 1.1 ...
  • 文章目录 mysql索引原理 索引的 数据结构
  • 目录MySQL索引优化底层原理索引的本质索引数据结构 MySQL索引优化底层原理 慢查询如何优化? 一条sql一般执行几到几十毫秒,但是在千万级别的数据表面前,查询很慢,几秒或者甚至几...首先,我们要明确,MySQL底层用的
  • 深入理解Mysql索引底层原理 一步一步推导出Mysql索引底层数据结构。 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索引底层原理与性能优化 在一般的开发中不会有碰到数据结构、算法的一些底层东西。但是了解了之后会对你的开发有很大的帮助。最近学习了一下。做一个笔记。更深的学习,请看相关书籍或视频。 一、索引是帮助...
  • MySQL#索引以及底层原理

    千次阅读 2019-05-19 23:30:30
    索引底层实现五.主键索引 , 辅助索引 , 聚焦索引 , 非聚焦索引六.索引的设计原则 前言         索引就像书籍的目录,当我们要搜索想看的内容的时候,先从目录搜索,...
  • MySQL底层索引数据结构

    千次阅读 2017-08-30 17:16:54
    为什么MySQL索引数据结构要选用B Tree 、 B+Tree来实现? 我们来对比一下其他的数据结构: 常见的几种类型:  hash 二叉树  红黑树   索引效率的评价标准是IO次数 局部性原理: 空间上...
  • Mysql索引底层原理 1.什么是索引索引是一种排好序的数据结构,mysql目前默认使用的是b+树。 2.为什么使用b+树? 例如表table 数据 id name 1 zs 2 ls 3 sa 4 zl 5 wmz ...
  • 索引Mysql高效获取数据的排好序的数据结构 索引数据结构 很好理解的网站:数据结构可视化 二叉树 红黑树 Hash表 B-Tree
  • 转:https://juejin.im/post/6844904073955639304添加链接描述
  • MySQL底层索引就是采用b+树的结构,大量减少磁盘IO次数,充分存储了数据。 通过双向链表解决了索引的范围查询 节点存储多个索引,符合了联合索引的左原则。 通过索引关键字的个数及大小,以及页面大小(一...
  • MySql:索引底层原理

    2019-08-12 20:55:32
    索引底层原理 MySQL支持两种索引,一种是B-树(B树)索引,一种是哈希表索引,这两种索引的查询效率较高。 MYSQL中InnoDB存储引擎是(基于B-树 ,实际MYSQL采用的是B+树) 的索引结构。 B-树的特点: B-树是一...
  • 一文读懂mysql索引底层原理

    千次阅读 2019-03-19 10:59:00
    数据库的底层索引是用B树和B+树实现的,但是为什么使用的是它们,为什么不用红黑树? 红黑树等数据结构也可以用来实现索引,但是文件系统以及数据库系统普遍采用B-Tree/B+Tree作为索引结构.这是因为:索引本身也很大,...
  • MySQL索引底层实现原理一、前言二、索引类型1、Hash索引2、BTree索引和B+Tree索引(1)BTree索引(2)B+Tree索引(3)B+Tree对比BTree有点:3、全文索引 一、前言 MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的...
  • 1.首先简单说下mysql的两大...你去你的mysql安装目录下看两个数据库的文件就会发现,MyiSam的文件比InnoDB的多出了一个文件:MYI (存索引的文件) 为什么这样做呢 ?当然是适应不同业务场景,通常InnoDB适用于大多

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 40,567
精华内容 16,226
关键字:

mysql底层索引原理

mysql 订阅