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  • 以下这个面试场景,不知道大家熟悉不熟悉: ...为什么说索引会降低插入、删除、修改等维护任务的速度?……… 面试者:面试官怎么出我们公司门来着?。 是的大家可能都知道慢了加索引,那为啥加,在什么字段...

    以下这个面试场景,不知道大家熟悉不熟悉:

    • 面试官:数据库有几千万的数据,查询又很慢我们怎么办?

    • 面试者:加索引。

    • 面试官:那索引有哪些数据类型?索引是怎么样的一种结构?哪些字段又适合索引呢?B+的优点?聚合索引和非聚合索引的区别?为什么说索引会降低插入、删除、修改等维护任务的速度?………

    • 面试者:面试官怎么出我们公司门来着?。

    是的大家可能都知道慢了加索引,那为啥加,在什么字段上加,以及索引的数据结构特点,优点啥的都比较模糊或者甚至不知道。

    正文开始

    我看你简历上写到了熟悉MySQL数据库以及索引的相关知识,我们就从索引开始,索引有哪些数据结构?

    Hash、B+

    大家去设计索引的时候,会发现索引类型是可以选择的。
    在这里插入图片描述

    • 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?

    我先聊一下Hash:

    大家可以先看一下下面的动图
    在这里插入图片描述

    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 * from sanguo where name=‘鸡蛋’

    可以直接对‘鸡蛋’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所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 * from sanguo where name>‘鸡蛋’

    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

    如果做成了索引,那速度也是很慢的,要全部扫描。

    • 问个题外话,那Hash表在哪些场景比较适合?

    等值查询的场景,就只有KV(Key,Value)的情况,例如Redis、Memcached等这些NoSQL的中间件。

    • 你说的是无序的Hash表,那有没有有序的数据结构?

    有序数组,它就比较优秀了呀,它在等值查询的和范围查询的时候都很Nice。

    • 那它完全没有缺点么?

    不是的,有序的适合静态数据,因为如果我们新增、删除、修改数据的时候就会改变他的结构。

    比如你新增一个,那在你新增的位置后面所有的节点都会后移,成本很高。

    • 那照你这么说他根本就不优秀啊,特点也没地方放。

    此言差矣,可以用来做静态存储引擎啊,用来保存静态数据,例如你2019年的支付宝账单,2019年的淘宝购物记录等等都是很合适的,都是不会变动的历史数据。

    • 有点东西啊小伙子,那二叉树呢?

    二叉树的新增和结构如图:
    在这里插入图片描述

    二叉树的结构我就不在这里多BB了,不了解的朋友可以去看看数据结构章节。

    二叉树是有序的,所以是支持范围查询的。

    但是他的时间复杂度是O(log(N)),为了维持这个时间复杂度,更新的时间复杂度也得是O(log(N)),那就得保持这棵树是完全平衡二叉树了。

    • 怎么听你一说,平衡二叉树用来做索引还不错呢?

    此言差矣,索引也不只是在内存里面存储的,还是要落盘持久化的,可以看到图中才这么一点数据,如果数据多了,树高会很高,查询的成本就会随着树高的增加而增加。

    为了节约成本很多公司的磁盘还是采用的机械硬盘,这样一次千万级别的查询差不多就要10秒了,这谁顶得住啊?

    • 如果用B树呢?

    同理来看看B树的结构:
    在这里插入图片描述

    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。

    B树其实就已经是一个不错的数据结构,用来做索引效果还是不错的。

    • 那为啥没用B树,而用了B+树?

    一样先看一下B加的结构:
    在这里插入图片描述

    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?

    其实很简单,我们看一下上面的数据结构,最开始的Hash不支持范围查询,二叉树树高很高,只有B树跟B+有的一比。

    B树一个节点可以存储多个元素,相对于完全平衡二叉树整体的树高降低了,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。

    提高了的原因也无非是会有指针指向下一个节点的叶子节点。

    小结: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最合适你有了解过么?

    额这个这个?卧*有点懵逼呀。

    过了一会还是没想出,只能老实交代:这个不是很了解咳咳。

    你可以换个角度来思考B+树中一个节点到底多大合适?

    B+树中一个节点为一页或页的倍数最为合适。

    • 为啥?

    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。

    • 你提到了页的概念,能跟我简单说一下么?

    首先Mysql的基本存储结构是页(记录都存在页里边):
    在这里插入图片描述

    • 各个数据页可以组成一个双向链表
      每个数据页中的记录又可以组成一个单向链表
    • 每个数据页都会为存储在它里边儿的记录生成一个页目录,在通过主键查找某条记录的时候可以在页目录中使用二分法快速定位到对应的槽,然后再遍历该槽对应分组中的记录即可快速找到指定的记录
    • 其他列(非主键)作为搜索条件:只能从最小记录开始依次遍历单链表中的每条记录

    所以说,如果我们写 select * from user where username='丙丙’这样没有进行任何优化的sql语句,默认会这样做:

    • 定位到记录所在的页
    • 需要遍历双向链表,找到所在的页
    • 从所在的页内中查找相应的记录
    • 由于不是根据主键查询,只能遍历所在页的单链表了

    很明显,在数据量很大的情况下这样查找会很慢!看起来跟回表有点点像。

    • 哦?回表你聊一下。

    卧槽,该死,我嘴干嘛。

    回表大概就是我们有个主键为ID的索引,和一个普通name字段的索引,我们在普通字段上搜索:

    select * from table where name = ‘一方’

    执行的流程是先查询到name索引上的“一方”,然后找到他的id是2,最后去主键索引,找到id为2对应的值。

    回到主键索引树搜索的过程,就是回表。不过也有方法避免回表,那就是覆盖索引

    • 哦?那你再跟我聊一下覆盖索引呗?

    !!! 我这个嘴。。。

    这个其实比较好理解,刚才我们是 select * ,查询所有的,我们如果只查询ID那,其实在Name字段的索引上就已经有了,那就不需要回表了。

    覆盖索引可以减少树的搜索次数,提升性能,他也是我们在实际开发过程中经常用来优化查询效率的手段。

    很多联合索引的建立,就是为了支持覆盖索引,特定的业务能极大的提升效率。

    • 索引的最左匹配原则知道么?

    最左匹配原则:

    • 索引可以简单如一个列 (a),也可以复杂如多个列 (a,b,c,d),即联合索引。
    • 如果是联合索引,那么key也由多个列组成,同时,索引只能用于查找key是否存在(相等),遇到范围查询(>、<、between、like左匹配)等就不能进一步匹配了,后续退化为线性查找。
    • 因此,列的排列顺序决定了可命中索引的列数。

    例子:

    • 如有索引 (a,b,c,d),查询条件 a=1 and b=2 and c>3 and
      d=4,则会在每个节点依次命中a、b、c,无法命中d。(c已经是范围查询了,d肯定是排不了序了)

    总结

    索引在数据库中是一个非常重要的知识点!

    上面谈的其实就是索引最基本的东西,N叉树,跳表、LSM我都没讲,同时要创建出好的索引要顾及到很多的方面:

    • 最左前缀匹配原则。这是非常重要、非常重要、非常重要(重要的事情说三遍)的原则,MySQL会一直向右匹配直到遇到范围查询(>,<,BETWEEN,LIKE)就停止匹配。
    • 尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是 COUNT(DISTINCTcol)/COUNT(*)。表示字段不重复的比率,比率越大我们扫描的记录数就越少。
    • 索引列不能参与计算,尽量保持列“干净”。比如,FROM_UNIXTIME(create_time)='2016-06-06’就不能使用索引,原因很简单,B+树中存储的都是数据表中的字段值,但是进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然这样的代价太大。所以语句要写成:create_time=UNIX_TIMESTAMP(‘2016-06-06’)。
    • 尽可能的扩展索引,不要新建立索引。比如表中已经有了a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可。
    • 单个多列组合索引和多个单列索引的检索查询效果不同,因为在执行SQL时,MySQL只能使用一个索引,会从多个单列索引中选择一个限制最为严格的索引(经指正,在MySQL5.0以后的版本中,有“合并索引”的策略,翻看了《高性能MySQL第三版》,书作者认为:还是应该建立起比较好的索引,而不应该依赖于“合并索引”这么一个策略)。
    • “合并索引”策略简单来讲,就是使用多个单列索引,然后将这些结果用“union或者and”来合并起来
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    继续分析语义学和数据科学,现在该讨论图数据库及其所提供的内容。

    2f49c41a62e104c8292fbe3d02d91e7e.png

    介绍

    我们是否应该将宝贵的时间用于学习提取,存储和分析数据的新方法?接触图表上的数学吗?

    对我来说,我开始调查时不确定答案,但过了一会儿,我的答案是:

    在本文的此处,我将讨论图形数据库的一些思想和概念,它们是什么,它们的优点是什么,以及它们如何在我们的日常任务中为我们提供帮助。

    顺便说一句,我真的很厌倦编写大量的JOIN和loooong查询来计算2017年1月至2018年10月在Y州购买商品X的顾客数量(及其平均工资),并且顾客的购买时间超过Z个月。因此,一切对我都有帮助,并且我认为很多人都可以减少时间,并使之变得更容易,更直观。

    什么是图?

    当我们谈论图表时,英语存在一个问题(西班牙语则没有问题)。如果您在线搜索图形图像,则可能会看到以下内容:

    3980f1044c49b0497988f3961f949808.png

    > google.com

    但这不是我想谈的那种图表。 当我在这里谈论图形时,这是您应该在脑海中描绘的图形:

    8d0adff1760e49811d7094ee51b8a771.png

    我将给出两个图形定义。首先是数学,然后是更简单的数学。

    根据Behzad和Chartrand的说法:

    图G是有限的非空集合V,以及V的(不同)元素的两个元素子集的(可能是空的)集合E(与V不相交)。V的每个元素被称为顶点和 V本身作为G的顶点集; 边缘集E的成员称为边缘。 图的元素是指顶点或边。

    图论最吸引人的特征之一在于主题的几何或图形方面。 给定一个图形,通常用图形表示是有用的,其中集合的每个元素由平面中的一个点表示,每个边缘由一个线段表示。

    将G的这种图称为G本身是很方便的,因为集合V和E很容易辨别。 在下面的图中,显示了图形G,其中顶点集V = {V1,V2,V3,V4}并且边缘集E = {V1V2,V1V3,V2V4,V3V4}

    e5971a267a89c44cc9df8a3e2f8fa7d6.png

    > Copyright Favio Vázquez (you can use it of course)

    如您所见,集合V包含图中顶点或点的数量,E包含它们之间的关系(读取V1V2,就像将V1连接到V2一样)。

    因此,简而言之,图是对象(或实体或节点)及其关系(或边缘)的数学表示。 这些点中的每一个都可以代表不同的内容,具体取决于您想要的内容。 顺便说一下,这里的节点和顶点是相同的,我们将互换使用它们。

    我们将回顾一个有关在绘制图形数据库时如何使用它们的示例。

    什么是数据库?

    3257e6578fc16d16e4ecec256b72e92b.png

    > https://www.bmc.com/blogs/dbms-database-management-systems/

    从技术百科:

    从最一般的意义上讲,数据库(DB)是有组织的数据集合。 更具体地,数据库是一种电子系统,其允许容易地访问,操纵和更新数据。

    换句话说,组织将数据库用作存储,管理和检索信息的方法。 使用数据库管理系统(DBMS)管理现代数据库。

    你想知道真相吗?根据我的经验,大多数数据库是:

    · 没有组织

    · 不容易访问

    · 不容易操纵

    · 不容易更新

    当我们谈论做数据科学时。 在较早的年份(例如20哈哈),因为数据简单,较小和较慢,所以维护数据库更容易。

    如今,我们几乎可以将所需的任何内容保存在"数据库"中,而我认为该定义仍然存在于另一个概念中,即关系数据库。

    在关系数据库中,我们有一组"正式"描述的表,可以用许多不同的方式从中访问或重组数据,而不必重新组织数据库表。 基本上,我们有一些模式可以存储不同的表,在这些表内部有一组列和行,在特定位置(行和列)有一个观察值。

    这些表之间也有关系。但是它们不是最重要的,它们包含的数据是最重要的。通常,它们是这样的:

    42df013592a438027e9425791cc7d276.png

    > https://towardsdatascience.com/what-if-i-told-you-database-indexes-could-be-learned-6cf8f59bff94

    什么是图数据库?

    2e79d996602b00b567e6822f50843dff.png

    www.cbronline.com/enterprise-it/software/graph-technology-data-standby-every-fortune-500-company

    基于数学图的概念,图数据库包含节点和边的集合。 节点代表一个对象,边缘代表两个对象之间的连接或关系。 图形数据库中的每个节点由表示键值对的唯一标识符标识。 此外,每个边均由唯一的标识符定义,该标识符详细描述了起始节点或结束节点以及一组属性。

    我将使用Cambridge Semantics的一个示例来说明图数据库的工作方式。

    假设我们有一些数据存储在本地餐馆连锁店中。通常,在关系数据库中,您会将客户信息存储在一个数据库表中,将您提供的物品存储在另一个数据库表中,并将您的销售额存储在第三个表中。

    d116bca0cf63cc40b84c28958018b720.png

    当我想了解我的销售产品,订单库存以及谁是我的最佳客户时,这很好。但是缺少的是结缔组织,项目之间的联系以及数据库中可以让我充分利用的功能。

    图数据库存储相同种类的数据,但也能够存储事物之间的链接。 约翰买了很多百事可乐,杰克嫁给了瓦莱丽(Valerie),并购买了不同的饮料。 我不必运行JOIN即可了解如何向每个客户进行营销。 我可以看到数据中的关系,而不必进行假设和检验。

    来自neo4j的人们提到:

    访问本机图数据库中的节点和关系是一种高效的,恒定时间的操作,它使您能够每秒快速遍历每个内核数百万个连接。

    关系数据库将高度结构化的数据存储在具有预定列和行的表中,而图数据库可以映射多种类型的关系和复杂数据。因此,图数据库的组织和结构并不像关系数据库那样僵化。所有关系都本机存储在边缘的顶点内,这意味着顶点和边缘可以各自具有与之关联的属性。这种结构允许数据库能够描述不相关数据集之间的复杂关系。

    图数据库的用途

    ac86141fe61ae9b7ed50c8641f7adfea.png

    blog.cambridgesemantics.com/why-knowledge-graph-for-financial-services-real-world-use-cases

    您知道吗?随着越来越多的大型和小型组织最近开始投资图数据库技术,2018年被誉为"图之年"。 因此,我们在这里并不走疯路。

    我并不是说我们从关系数据库中了解的所有信息以及SQL将不再起作用。我的意思是,在某些情况下(令人惊讶的是很多情况),使用关系图数据库比使用关系图数据库更好。

    现在,我将为您提供有关何时应该使用图数据库而不是其他内容的想法:

    · 您有高度相关的数据。

    · 您需要一个灵活的架构。

    · 您想要一个结构和构建更类似于人们思维方式的查询。

    相反,如果您具有高度结构化的数据,则希望进行大量的分组计算,而表之间没有那么多的关系,那么使用关系数据库可能会更好。

    图数据库还有另一个(不是很明显的)优势。它使您可以构建知识图。因为它们是图,所以知识图更加直观。人们不会在表格中思考,但是他们会立即理解图表。当您在白板上绘制知识图的结构时,对于大多数人来说,这显然是什么意思。

    然后,您可以开始考虑构建数据结构,这可以使您重新思考整个机器学习和数据科学的方式。但这是下一篇文章的素材。

    在公司中实施图形数据库

    像传统的RDBMS一样,图数据库可以是事务性的或分析性的。

    选择图数据库时选择焦点。 例如,流行的Neo4J,Neptune或JanusGraph专注于事务(OLTP)图数据库。

    像AnzoGraph这样的东西是分析(OLAP)图数据库。 但是,请注意,您可能需要一个不同的引擎来运行涉及单个实体的快速查询(例如,肖恩买什么苏打水?)和轮询整个数据库的分析查询。 (例如,肖恩这样的人支付的苏打水平均价格是多少?)。 随着机器学习和AI的发展,图OLAP数据库变得非常重要,因为许多机器学习算法本质上都是图算法,与在RDBMS上运行相比,它们在图OLAP数据库上运行效率更高。

    在这里,您可以找到适用于不同类型图数据库和计算工具的大量资源:

    https://github.com/jbmusso/awesome-graph

    图OLAP数据库的用例非常广泛。 例如,可以使用PageRank算法找到关键意见领袖和书推荐者。 此外,进行客户流失分析以提高客户保留率,甚至进行机器学习分析来确定推动书籍销售的前五个因素。

    下一步是什么?

    ac584a12ee07196c639a9da3eefe06a1.png

    以下图表(摘自https://db-engines.com/)显示了该类别受欢迎程度的历史趋势。在每个月的排名中,选择每个类别中最好的三个系统,并计算其排名分数的平均值。为了进行比较,将初始值归一化为100。

    a6dc863147f964229ac00b0741b575ec.png

    > Graph databases are getting a lot of attention

    d006a8ac55cb8d740920ae00f5a2fc1e.png

    > Together with Time Series databases, graph databases are on the top.

    随着数据源的持续快速增长(非结构化数据以最快的速度增长),寻找基于机器的见解变得越来越重要。

    图数据库为链接各种数据提供了出色的基础架构。通过轻松表达实体和数据之间的关系,图形数据库使程序员,用户和机器更容易理解数据并寻找见解。这种更深层次的理解对于成功的机器学习计划至关重要,因为基于上下文的机器学习对于功能工程,基于机器的推理和推理变得越来越重要。

    将来,我将讨论图形数据库如何总体上帮助我们进行机器学习和数据科学。

    (本文由闻数起舞翻译自Favio Vázquez的文章《Graph Databases. What's the Big Deal?》,转载请注明出处,原文链接:https://towardsdatascience.com/graph-databases-whats-the-big-deal-ec310b1bc0ed)

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     GC垃圾收集意思(Gabage Collection),内存处理编程人员容易出现问题地方,忘记或者错误内存回收会导致程序或系统不稳定甚至崩溃,Java提供GC功能可以自动监测对象是否超过作用域从而达到自动回收...

空空如也

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优点任务是真的吗