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  • mysql索引数据结构

    千次阅读 2020-09-02 18:09:07
    由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样,所以数据库无法利用索引数据来避免任何排序运算 3.Hash 索引不能利用部分索引键查询 对于...

    B+tree link

    • B tree

    在这里插入图片描述* B+ tree
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    • b+tree优势
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    • mysam落地(data存的是地址)
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    • innodb落地(data存的是数据)
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    • innodb离散度(针对回表)
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    • 联合索引
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    • 覆盖索引
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    联合索引在B+树上的存储结构及数据查找方式 link

    hash

    • 1.Hash 索引仅仅能满足"=",“IN"和”<=>"查询,不能使用范围查询
    • 2.Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作
      由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样,所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算
    • 3.Hash 索引不能利用部分索引键查询
      对于组合索引,Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,Hash 索引也无法被利用
    • 4.Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描
      由于不同索引键存在相同 Hash 值,所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数,也无法从 Hash 索引中直接完成查询,还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较,并得到相应的结果
    • 5.Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高

    注意

    • 路数

      • 子节点关键字个数加1
    • 字段数据类型占用此磁盘大小影响效率

    • 自增

      • 树的破坏主要在右边 uuid需要转换成为acii码
    • oracle b*树 变种加强

    • 索引的创建条件

      • 离散性
    • 索引的比较规则

      • 从左到右 like 百分号在左侧失效
    • 为什么计算失效

      • 计算结果未知
    • 范围之后全失效

    • 多少个index

      • 255个索引
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  • Mysql索引数据结构

    万次阅读 多人点赞 2018-08-26 11:55:58
    首先,数据库索引使用树来存储,因为树的查询效率高,而且二叉查找树还可以保持数据的有序。 那么索引为什么没有使用二叉树来实现呢? 其实从算法逻辑上讲,二叉查找树的查找速度和比较次数都是最小的,但是从...

    首先,数据库索引使用树来存储,因为树的查询效率高,而且二叉查找树还可以保持数据的有序。

    那么索引为什么没有使用二叉树来实现呢?

    其实从算法逻辑上讲,二叉查找树的查找速度和比较次数都是最小的,但是从Mysql的角度讲,我们不得不考虑一个现实问题:磁盘IO。

    查找都是索引操作,一般来说索引非常大,尤其是关系型数据库这种,当数据量比较大的时候,索引的大小有可能几个G甚至更多,数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,数据库索引是存储在外部磁盘上的

    当我们利用索引查询的时候,不可能把整个索引全部加载到内存,只能逐一加载每个磁盘页,磁盘页对应索引树的节点。

    那么Mysql衡量查询效率的标准就是磁盘IO次数。

    如果我们利用二叉树作为索引结构,那么磁盘的IO次数和索引树的高度是相关的。

    那么为了提高查询效率,就需要减少磁盘IO数。为了减少磁盘IO的次数,就需要尽量降低树的高度,需要把原来“瘦高”的树结构变的“矮胖”,树的每层的分叉越多越好,因此B树正好符合我们的要求,这也是B-树的特征之一。

    原来的二叉树一个节点只存储一个数据,要想把它变“矮胖”,就需要在一个节点存储多个数据,同时为了查找必须保持节点结构的有序,这样B树就应运而生了。

    B-树(B类树)的特点就是每层节点数目非常多,层数很少,目的就是为了就少磁盘IO次数。

    B-树是一种多路平衡查找树,它的每一个节点最多包含K个孩子,k称为B树的阶。k的大小取决于磁盘页的大小。

    一个m阶的B树具有如下几个特征:

    1.根结点至少有两个子女。

    2.每个中间节点都包含k-1个元素和k个孩子,其中 m/2 <= k <= m。

    3.每一个叶子节点都包含k-1个元素,其中 m/2 <= k <= m。

    4.所有的叶子结点都位于同一层。

    5.每个节点中的元素从小到大排列,节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域分划。

    一个B树结构的具体例子。

    在B-树中进行查询时,在查询的中的比较次数其实不比二叉查找树少,尤其当单一节点中的元素数量很多时。

    可是相比磁盘IO的速度,内存中的耗时几乎可以忽略,所以只要树的高度足够低,IO次数足够少,就可以提高查询性能。

    相比之下节点内部元素多一点也没有关系,仅仅是多了几次内存交互,只要不超过磁盘页的大小即可。这就是B-树的优势之一。

    B树在插入和删除节点的时候如果导致树不平衡,就通过自动调整节点的位置来保持树的自平衡。

    非关系型数据库MongoDB使用B树作为数据库索引。

    大部分关系型数据库,比如Mysql,则使用B+树作为索引。

    B+树是基于B-树的一种变体,有着比B-树更高的查询性能。

    B+树和B-树有一些共同点,但是B+树也具备一些新的特征。

    一个m阶的B+树具有如下几个特征:

    1.有k个子树的中间节点包含有k个元素(B树中是k-1个元素),每个元素不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点。

    2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息,及指向含这些元素记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。

    3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点,在子节点元素中是最大(或最小)元素。

    一个B+树结构的具体例子。

    从B+树的结构可以看出,B+树中的节点之间不但含有重复元素,而且叶子节点还用指针连在一起。

    在B+树中,每一个父节点的中的元素都出现在子节点中,是子节点的最大(或最小元素)。

    由于父节点的所有元素都出现在子节点,因此所有叶子节点包含了全量元素信息。

    并且每个叶子节点都有指向下一个叶子节点的指针,形成了有序链表。

    在B+树中,只有叶子节点才真正存储数据,非叶子节点不存储数据。

    使用B+树做索引的好处主要体现在查询性能上。

    在单元素查询的时候,B+树会自顶向下逐层查找节点,最终找到匹配的叶子节点。

    对于范围查询,比如查询范围为3~11的元素,B-树只能依靠繁琐的中序遍历,首先自顶向下查找范围的下限,然后中序遍历找到上限。

    B+树的范围查询则要简单的多,首先自顶向下查找范围的下限,然后只需要在叶子节点所在的链表上做遍历即可。

    B+树和B-树的区别: 

    B+树中间节点没有存储数据,只有叶节点存放数据,其余节点用来索引,所以同样大小的磁盘页可以容纳更多的节点元素,而B-树是每个索引节点都会有Data域。这就意味着,数据量相同的情况下,B+树的结构比B-树更加“矮胖”,因此查询是IO次数也更少。这就决定了B+树更适合用来存储外部数据,也就是所谓的磁盘数据。

    其次,B+树的查询必须最终查询到叶子节点,而B-树只要找到匹配元素即可,无论匹配元素处于中间节点还是叶子节点。

    因此,B-树的查询性能并不稳定(最好情况是只查根节点,最坏情况是查到叶子节点)。而B+树每一次查找都是稳定的。

    综合起来,B+树相比B-树的优势有三个:

    1.单一节点存储更多的元素,使得查询的IO次数更少。

    2.所有查询都要查找到叶子节点,查询性能稳定。

    3.所有叶子节点形成有序链表,便于范围查询。

    最后总结一下:

    数据库索引为什么不用AVL(平衡二叉树)?

    数据库索引是存储在磁盘上,磁盘IO操作比较耗时,为了提高查询效率就需要减少磁盘IO的次数。而磁盘IO次数和树的高度有关,所以为了减少磁盘IO就需要降低树的高度,这是查找的结构就可以把二叉树变成B类的树。

    数据库索引为什么用B+树而不用B-树?

    数据库索引采用B+树的主要原因是B树在提高了磁盘IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题。正是为了解决这个问题,B+树应运而生。B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的,而B树不支持这样的操作(或者说效率太低)。

    那么MongoDB为什么使用B-树而不是B+树?

    至于MongoDB为什么使用B-树而不是B+树,可以从它的设计角度来考虑,它并不是传统的关系性数据库,而是以Json格式作为存储的nosql,目的就是高性能,高可用,易扩展。首先它摆脱了关系模型,上面所述的范围查询的优点就没那么强烈了,其次Mysql由于使用B+树,数据都在叶节点上,每次查询都需要访问到叶节点,而MongoDB使用B-树,所有节点都有Data域,只要找到指定索引就可以进行访问,无疑单次查询平均快于Mysql(但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多)。

    总体来说,Mysql选用B+树和MongoDB选用B-树还是以自己的需求来选择的。

    数据库索引为什么不用红黑树?

    首先看一下红黑树的特点:

    红黑树是一种自平衡的二叉查找树,除了符合二叉查找树的基本特征外,它还具有下列的附加特征。

    1.节点是红色或黑色。

    2.根节点是黑色。

    3.每个叶子节点都是黑色的空节点(NIL节点)。

    4 每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)

    5.从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。

    下图中这棵树,就是一颗典型的红黑树:

    这是因为这些规则限制,才保证了红黑树的自平衡。红黑树从根到叶子的最长路径不会超过最短路径的2倍。

    当插入或删除节点的时候,红黑树的规则可能被打破。这时候就需要做出一些调整, 来继续维持我们的规则。

    那么在大规模数据存储的时候,红黑树往往出现由于树的深度过大而造成磁盘IO读写过于频繁,进而导致效率低下的情况。磁盘查找存取的次数往往由树的高度所决定,所以,只要我们通过某种较好的树结构尽量减少树的高度,就可以提高查询性能。B树可以有多个子女,从几十到上千,可以降低树的高度。

    归结起来,使用B+树而不是用其他结构的原因就是为了减少磁盘IO的次数,减少数的高度,而B+树就很好的做到了这一点。

    那么什么情况下使用红黑树?红黑树和B树使用场合有什么不同?

    两者都是有序的数据结构,可用作数据容器。

    红黑树多用在内部排序,即全放在内存中的,微软STL的map和set的内部实现就是红黑树。
    B树多用在内存里放不下,大部分数据存储在外存上时。因为B树层数少,因此可以确保每次操作,读取磁盘的次数尽可能的少。

    在数据较小,可以完全放到内存中时,红黑树的时间复杂度比B树低。
    反之,数据量较大,外存中占主要部分时,B树因其读磁盘次数少,而具有更快的速度。

    参考:(1)程序员小灰--《什么是B-树?》

               (2)程序员小灰--《什么是B+树?》   

               (3)https://blog.csdn.net/ligupeng7929/article/details/79529072

               (4)https://bbs.csdn.net/wap/topics/250015323

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  • 索引数据结构分为哪几种 二叉树、红黑树、Hash表、B树。 在这里我们主要介绍hash表和B树 Hash表 什么是hash? hash是一种散列函数,通过将输入值映射为一个数值,如: hash(100) = 1,不同的hash算法,hash之后的值有...

    什么是索引?

    在mysql中,索引就是帮助mysql快速找到某条数据的一种数据结构,它是排好序的,独立于mysql表数据之外的。

    索引数据结构分为哪几种

    二叉树、红黑树、Hash表、B树。

    在这里我们主要介绍hash表和B树

    Hash表

    什么是hash?
    hash是一种散列函数,通过将输入值映射为一个数值,如: hash(100) = 1,不同的hash算法,hash之后的值有可能是不同的。
    Hash表是以数据映射形式存在于mysql中的,那么hash表是如何产生的呢?
    当添加一条数据到表中的时候,首先会对主键进行hash,然后将这条数据存在的地址和hash值建立一个映射关系,当我们根据主键查找这条数据的时候,只需要将主键进行hash,得到hash值,最后根据hash值就可以直接定位到这条数据。所以hash算法只需要进行一次磁盘IO,查询速度是非常快的。

    在这里插入图片描述

    BTree

    B树又称为多叉树,它在二叉树的基础之上,划分出来多个叉,我们看下它的数据结构图示。
    在这里插入图片描述

    我们从图中可以看出B树具有这几种特性:
    1.节点从左到右递增排序
    2.每个数据节点后面都会紧跟着一个指针,该指针是指向下一级的内存地址。下一级指的是位于当前指针左右两边数值中间的数据记录所存在内存中的地址。
    3.叶子节点 的指针为空
    4.所有索引元素是不重复的。
    5.每个索引节点都存着当前指向的记录数据(或内存地址)

    B+Tree

    B+树其实是B树的一个变种,它在B树的基础之上做了一些改善,将索引节点所关联的数据记录全部移到叶子节点上了,目的是为了可以存储更多的索引节点,但是却增加了索引节点的冗余,因为叶子节点包含了所有的索引节点。

    在这里插入图片描述

    从图中可以看出,B+树具有以下几个特性:
    1.叶子节点包含所有的索引节点
    2.非叶子节点不存储数据记录
    3.叶子节点之间使用指针连接,提高区间访问的便利
    4.指针所指向的索引节点的最左边都是大于等于指针所在深度左边的值

    mysql的b+ tree优化了什么?

    我们看下mysql中的B+树长什么样子的

    在这里插入图片描述

    1.增加了一个双向的指针
    2.首尾节点也通过指针进行关联起来
    主要目的是为了更加友好的支持索引内部的范围查找。如果不加双向链表指针,我们每次查找的时候,都要回到根节点查找,增加了磁盘IO,增加查询时间。

    如何计算 B+ tree最大支持数据量

    在mysql中,可以使用SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_page_size%'指令查找到mysql对索引节点页面大小的设置,这个参数的大小决定了我们一次性能够从磁盘盘中load出多少索引数量。
    在5.7版本中Innodb_page_size 默认设置为16384,也就是16k。
    我们现在计算下myssql中,如果存储引擎为innodb的话,大概能支撑多少量级的数据?
    我们按照高度为3的树进行计算:

    1.按照每个bigint数据类型的字段存储,每个非叶子索引节点最多需要8B
    2.再加上每个索引节点后面连接的指针,指针在innodb中设置的大小为6B
    3.两者加起来总共14B,所以一级节点总共能存储 16kB/14B = 1170个索引节点
    4.二级节点都是从一级节点划分出来,也就是一级节点中的每个节点又能划分出1170个,所以二级节点和一级节点总共能存储11701170 = 1368900个 索引节点。
    5.三级节点也就是叶子节点,叶子节点存储的是主键值+记录数据,记录数据最多为1K,这个时候主键值8B可以忽略不计了,所以每个叶子节点最多能存储16k/1k = 16条记录。
    6.所以Innodb引擎结构的表中最多能支撑1170
    1170*16 = 21902400 条数据,大概21亿,如果大于这个值,基本上都需要进行分库分表了,mysql建议B+树的深度最好小于3.
    ``

    hash算法很快,为什么mysql 很少使用hash索引?

    在上面说过,hash算法,在查找数据的时候只用进行一次磁盘IO,查询速度非常快,但是为什么mysql不推荐使用呢?主要有以下几个原因
    1.hash冲突(占比小,因为mysql的hash算法质量比较高,造成hash冲突的概率比较低)
    2.无法进行范围查询(因为hash表里面存放的是hash值,不是数据本身,所以无法进行数据的比较,如果你确定你的表中只会用到精准查找的话,则可以使用hash结构的索引)

    B tree与B+ tree区别?

    1.增加了双向链表,便于范围查找.
    2.只有叶子节点才存储数据记录,意味着可以存储更多的索引节点.

    聚集(聚簇)索引与非聚集(聚簇)索引的区别?

    聚集(聚簇)索引:索引文件与数据文件是合并在一起存放的
    非聚集(聚簇)索引:索引文件与数据文件是独立存放的

    innodb存储引擎实现(主键和辅助键)

    主键索引:
    在innodb中默认使用B+ tree结构类型,存储的是聚集索引,叶子结点的data区域存储的是当前主键关联的整条记录
    辅助键:
    辅助键的data区域存储的是主键值,也就是说如果使用辅助键索引查询,最后还得通过主键值查找对应的记录。

    myisam存储引擎的索引,不管主键还是辅建索引,data区域保存的都是所关联数据的内存地址,因为myisam是非聚集索引,索引文件和数据文件是分开存储的。

    为什么Innodb表必须有主键?并且推荐使用整型 并且 自增主键?

    1.为什么Innodb表必须有主键?
    在innodb存储引擎表中,mysql会给主键添加聚集索引,如果没有主键,mysql则会选举表中设置了唯一索引的字段设置为主键,创建主键索引;
    如果表中没有字段设置为唯一索引,则mysql会生成一个row_id,作为主键,创建主键索引。
    2.为什么mysql推荐使用整形作为主键字段类型?
    在组建B树的时候,mysql会按照从小到大的顺序进行组建,如果是整形数字的话,mysql则可以直接进行比较,如果是其它类型的话,mysql还得需要将值转换为ascill码,进行比较,会增加创建索引和查询的时间。
    3.为什么要求是自增类型?
    这是由mysql限制条件决定的:
    1.mysql设置innodb的一次性读取到内存中的页大小设置为16384B,也就是每个节点最大为16k,
    2.btree按照顺序从左往右排列;
    在这里插入图片描述

    假如现在主键不是自增的,这时候如果加入了一个新的值11,那么通过比较之后,11是需要存储在10和12之间的:
    1.如果这个时候该节点已经为16k了,再加入一个数据的话,会超过mysql设置的限制,就会出现分裂,拆分成两个节点,这个操作同样会增加索引创建的时间。
    2.如果按照字段设置为自增的,则不会插入比当前序号小的数据,只需要在右边继续扩充就行,不会出现节点分裂的情况。

    为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值 (一致性和存储空间)

    1.如果存储的是具体的数据的话,会造成数据不一致的问题,因为主键索引和辅助索引会同时维护数据记录,如果有一方维护失败则会出现不一致性的问题
    2.都存储具体数据的话,会造成存储空间的浪费,如果只存储主键记录的话,可以存储更多的索引记录,但是需要二次根据主键查找具体数据,以时间换空间

    联合索引的底层存储结构

    在这里插入图片描述
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  • mysql 索引数据结构(笔记)

    千次阅读 2020-03-12 12:32:09
    索引的用途:帮助mysql高效获取数据的数据结构索引使用策略及优化: mysql优化主要分为结构优化和查询优化。 一般在数据库系统或文件系统中使用的B+Tree结构都在经典B+Tree的基础上进行了优化,增加了顺序访问...

         mysql 支持多种存储引擎,各种存储引擎支持也各不相同,因此mysql数据库支持多种索引类型如(BTrees索引、哈希索引、全文索引等等)mysql一个表最多16个索引,最大索引长度256字节.

    索引使用策略及优化:
        mysql优化主要分为结构优化和查询优化。
        一般在数据库系统或文件系统中使用的B+Tree结构都在经典B+Tree的基础上进行了优化,增加了顺序访问指针。B+Tree的每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针,就形成了带有顺序访问指针的B+Tree。做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能
        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的磁盘上。这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取,I/O存取的消耗要高几个数量级,所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。换句话说,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。
    myisam索引实现:
        MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在MyISAM中,主索引和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别,只是主索引要求key是唯一的,而辅助索引的key可以重复。
        MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引,如果指定的Key存在,则取出其data域的值,然后以data域的值为地址,读取相应数据记录。
    innodb索引实现:
        InnoDB也使用B+Tree作为索引结构,但具体实现方式却与MyISAM截然不同。
        第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件,MyISAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。
        第二个与MyISAM索引的不同是InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。
    使用索引的代价:
        索引文件本身要消耗存储空间,同时索引会加重插入、删除和修改记录时的负担,另外,MySQL在运行时也要消耗资源维护索引,因此索引并不是越多越好。一般两种情况下不建议建索引。
        第一种情况是表记录比较少,例如一两千条甚至只有几百条记录的表,没必要建索引,让查询做全表扫描就好了。至于多少条记录才算多,这个个人有个人的看法,我个人的经验是以2000作为分界线,记录数不超过 2000可以考虑不建索引,超过2000条可以酌情考虑索引。
        另一种不建议建索引的情况是索引的选择性较低。所谓索引的选择性(Selectivity),是指不重复的索引值(也叫基数,Cardinality)与表记录数(#T)的比值:Index Selectivity = Cardinality / #T
    有一种与索引选择性有关的索引优化策略叫做前缀索引,就是用列的前缀代替整个列作为索引key,当前缀长度合适时,可以做到既使得前缀索引的选择性接近全列索引,同时因为索引key变短而减少了索引文件的大小和维护开销。前缀索引兼顾索引大小和查询速度,但是其缺点是不能用于 ORDER BY 和 GROUP BY操作,也不能用于Covering index(即当索引本身包含查询所需全部数据时,不再访问数据文件本身)。

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  • 学习参考:https://www.kancloud.cn/kancloud/theory-of-mysql-index/418521、预备知识 (1)存储介质一般为主存和磁盘 (2)主存(RAM)支持随机存取,磁盘寻址需要定位【磁道】和【扇区】,对应产生【寻道时间】...
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  • MySQL索引背后的数据结构及算法原理

    万次阅读 2018-06-26 16:08:13
    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...
  • 深入理解Mysql索引底层数据结构与算法

    万次阅读 多人点赞 2018-10-14 20:09:44
    索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构(容易忽略的点:排好序)(形象点就是教科书的目录) 索引存储在文件里(也就是说有IO操作) 索引结构: 这里说说在几种数据结构中,mysql为什么选择hash,B+...
  • MySQL索引数据结构以及算法原理

    万次阅读 多人点赞 2018-04-19 22:13:28
    写在前面的话 在编程领域有一句人尽皆知的法则“程序 = 数据结构 + 算法”,我个人是不太赞同这句话(因为我觉得程序不仅仅是数据结构加算法),但是在日常的学习和工作中我确认深深感受到数据结构和算法的重要性,...
  • 1 数据结构及算法基础1.1 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。也就是说索引数据结构 数据库查询是数据库的最主要功能之一。数据本身的组织结构不可能完全...
  • MySQL索引结构

    千次阅读 2019-02-23 10:31:49
    文章目录常见索引类型Hash索引...下面来详细说一下MySQL索引结构。 常见索引类型 Hash索引 Hash索引的底层实现是由Hash表来实现的,非常适合以 key-value 的形式查询,也就是单个key 查询,或者说是等值查询。其结...
  • MySQL索引背后的数据结构及算法原理
  • MySQL联合索引底层数据结构

    千次阅读 2020-06-09 00:55:00
    了解MySQL索引结构的基本都知道索引BTree类型是用B+树的数据结构,单列索引的结构我们很容易理解,二级索引的每个叶子节点只存储主键关键字外的一个数据,查询起来也很容易在非叶子节点进行大小值判断,最终找到叶子...
  • MYSQL索引底层的数据结构

    千次阅读 2018-07-07 16:34:24
    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BTre...
  • 索引是存储引擎快速找到记录的一种数据结构,是数据库中专门用于帮助用户快速查询数据的一种数据结构,可以帮助用户快速寻找到需要的数据行,是数据库性能优化中最重要的工具。 使用索引的主要目的是为了优化查询...
  • MySQL数据结构以及辅助索引的使用

    千次阅读 2019-09-28 19:20:22
    MySQL数据结构以及辅助索引的使用。 InnoDB到底隐藏了什么小秘密?
  • MySQL索引底层的数据结构

    千次阅读 2018-12-02 12:06:34
    首先,在讨论数据结构之前,先了解一下MySQL的存储引擎和数据存取原理。 这里有一篇关于存储引擎的文章:https://blog.csdn.net/qq_41618510/article/details/84680226 下图是分别用InnoDB和Myisam引擎存储数据的...

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