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  • 指定的的次序(循环条件中表示不同位置的值递增)求解单s与局部最优查询树的最优连接。   代码分析: static void optimize_straight_join(JOIN *join, table_map join_tables) { ……  for (JOIN_...

    函数功能:

    指定的表的次序(循环条件中表示不同表位置的值递增)求解单表s与局部最优查询树的最优连接。

     

    代码分析:

    static void

    optimize_straight_join(JOIN *join, table_map join_tables)

    {

    ……

      for (JOIN_TAB **pos= join->best_ref + idx ; (s= *pos) ; pos++)//遍历remaining_tables中的每个表s

      {

        /* Find the best access method from 's' to the current partial plan */

        best_access_path(join, s, join->thd, join_tables, idx,

                         record_count, read_time);

    //通过调用best_access_path函数得到局部查询计划的最优花费保存到“join->positions[idx].records_read”和“join->positions[idx].read_time”,然后计算当前最优花费(best_access_path函数体中的最后,为这2个变量赋值)

     

        /* compute the cost of the new plan extended with 's' */

        record_count*= join->positions[idx].records_read;

        read_time+=    join->positions[idx].read_time;

        join_tables&= ~(s->table->map);

        ++idx; //保障下次调用best_access_path函数时,从本次循环使用的表s的下一个表的位置正确

      }

     

      read_time+= record_count / (double) TIME_FOR_COMPARE;

    ……

      join->best_read= read_time; //得到本次连接的最优花费

    }

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  • 数据结构与算法.xmind

    2020-06-19 17:04:23
    顺序表 链表 单链表 链表是离散存储线性结构 优点 空间没有限制 插入删除元素很快 缺点 存取速度很慢 链表分类 单向链表 一个节点指向下一个节点 双向链表 一...
  • MySQL中索引与算法

    2020-05-25 15:11:13
    如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个的所有记录,直至找到符合要求的记录。里面的记录数量越,这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录...

    前言

    该文章所用到的表结构:

    SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
    
    -- ----------------------------
    -- Table structure for svip
    -- ----------------------------
    DROP TABLE IF EXISTS `svip`;
    CREATE TABLE `svip` (
      `vip_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '会员编号',
      `vip_name` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '会员姓名',
      `vip_cardID` varchar(18) NOT NULL COMMENT '会员身份证号码',
      `vip_iphone` varchar(10) NOT NULL COMMENT '会员电话',
      `vip_address` varchar(50) NOT NULL COMMENT '会员住址',
      `vip_mark` text NOT NULL COMMENT '会员备注信息',
      PRIMARY KEY (`vip_id`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
    

    来源

           MySQL索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存,如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越大,如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL\color{#FF0000}{MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置}。如果表中有1000个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。
    在使用like的时候,如果使用‘%%’,会不会用到索引呢?

    EXPLAIN SELECT * FROM svip WHERE vip_id LIKE '%1%'
    

    查询结果possible_key为空,表示没有用到索引:
    在这里插入图片描述
    使用到了主键索引:
    在这里插入图片描述
    综上,MySQL在使用like查询的时候只使用后面的%时,才会使用到索引。

    索引分类:

    PRIMARY 主键:唯一且不能为空。
    INDEX:普通的索引。
    UNIQUE 唯一索引:不允许有重复。
    FULLTEXT 全文索引:用于在一篇文章中,检索文本信息的。

    各有什么区别?各适用于什么场合?
    举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统,这个系统有一张会员表,表结构如上前言,各字段含义:
    会员编号 INT
    会员姓名 VARCHAR(10)
    会员身份证号码 VARCHAR(18)
    会员电话 VARCHAR(10)
    会员住址 VARCHAR(50)
    会员备注信息 TEXT

    那么这个会员编号,作为主键,使用 PRIMARY
    会员姓名如果要建索引的话,那么就是普通的 INDEX
    会员身份证号码如果要建索引的话,那么可以选择 UNIQUE (唯一的,不允许重复)
    会员备注信息如果要建索引的话,可以选择 FULLTEXT,全文搜索。
           不过 FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候,效果最好,用在比较短的文本,如果就一两行字的,普通的 INDEX 也可以。MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索,在MySQL中,全文索引的索引类型为FULLTEXT。全文索引可以在CHAR、VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。它可以通过CREATE TABLE命令创建,也可以通过ALTER TABLE或CREATE INDEX命令创建。对于大规模的数据集,通过ALTER TABLE(或者CREATE INDEX)命令创建,全文索引要比把记录插入带有全文索引的空表更快。

    MySQL添加索引方法

    索引算法:

           我们在MySQL中常用两种索引算法BTree和Hash,两种算法检索方式不一样,对查询的作用也不一样。
           BTree索引是MySQL数据库中最常用的索引算法,因为它不仅可以被用在=,>,>=,<,<=和between这些比较操作符上,而且还可以用于like操作符,只要它的查询条件是一个不以通配符开头的常量。
           Hash索引只能用于对等比较,例如“=”,“IN”,“<=>”(等价于=)操作符。由于是一次定位数据,不像BTree索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这种多次访问,所以检索效率远高于BTree索引,但Hash索引仅仅能满足“=”,“IN”,“<=>”查询,不能使用范围查询。
    BtreeHash广使\color{#FF0000}{Btree索引效率远小于Hash索引,但作用范围广,只要不是前置通配符即可使用。}
    例如这样也使用了索引:
    在这里插入图片描述
    Hash索引的几个缺点以至于工作中不经常使用:

    1. Hash索引仅仅能满足“=”,“IN”,“<=>”查询,不能使用范围查询
    2. 联合索引中,Hash索引不能利用部分索引键查询
    3. Hash索引无法避免数据的排序操作
    4. Hash索引任何时候都不能避免表扫描
    5. Hash索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定会比BTree高

    小知识:
    "<=>"符号其实在数学中叫做“等价于”,代表”推理中左边可以推出右边,右边也可推出左边”的意思,P=>Q:若P则Q,P<=Q:若Q则P,P<=>Q:若P则Q且若Q则P。接下来看一下我的测试,在库中建一张test表,建一个hash索引num1_hash。
    表结构跟数据:

    SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
    
    -- ----------------------------
    -- Table structure for test
    -- ----------------------------
    DROP TABLE IF EXISTS `test`;
    CREATE TABLE `test` (
      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
      `num1` int(11) DEFAULT NULL,
      `num2` int(11) DEFAULT NULL,
      `num3` decimal(14,2) DEFAULT NULL,
      PRIMARY KEY (`id`),
      KEY `num1_hash` (`num1`) USING HASH
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;
    
    -- ----------------------------
    -- Records of test
    -- ----------------------------
    INSERT INTO `test` VALUES ('1', '1', '1', '1.00');
    INSERT INTO `test` VALUES ('2', '2', '2', '2.00');
    INSERT INTO `test` VALUES ('3', '3', '3', '3.00');
    INSERT INTO `test` VALUES ('4', '4', '4', '4.00');
    INSERT INTO `test` VALUES ('5', '5', '5', '5.00');
    

    查询结果:
    在这里插入图片描述
    接下来再看看hash索引对<,<=,>,>=符号是否支持:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    可以看出在<=2与<3是能命中索引的,在<=3与<4是全表扫描,所以<,>等符号也不是完全不能命中索引,跟btree测试结果一样,但是对查询的优化有没有用还没有研究过,后续会继续研究一下进行补充。

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  • 使用条件:数据有序2.2二分查找的特点:二分查找法优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好,占用系统内存较少2.3 二分查找的查询方式及其原理:二分查找的查询步骤:步骤一:检查中间数据是否是目标数据

    一.顺序查找

    在链表中常用,适合用来解决小规模数据,比较灵活简便。当数据较多时非常不推荐,查询速度非常慢。

    二. 二分查找

    2.1 二分查找简介:

    通过将一组有序数据不断地分成两部分以缩小查询区间的查询方法
    使用条件:数据有序

    2.2二分查找的特点:

    二分查找法优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好,占用系统内存较少

    2.3 二分查找的查询方式及其原理:

    二分查找的查询步骤:

    步骤一:检查表中间数据是否是目标数据,不是则继续向下执行
    步骤二:利用中间位置记录将表分成前、后两个子表,如果中间位置记录的数据大于目标数据,则查找前一子表,否则查找后一子表
    步骤三:重复以上过程,直到找到满足条件的数据,或直到子表不存在为止,则查找不成功

    二分查找的查询原理:

    下面举一个简单的例子,和此例的查找过程的流程图

    问题:
    一个含有10个元素的有序数组Array
    Array的元素为:2,3,9,15,30,42,47,53,86,100
    查找Array数组,确定47是否在数组中,若在数组中,返回其在数组中的位置

    二分法查找过程:

    这里写图片描述

    2.4 二分查找实现:

    方式一:使用while循环实现

    
    template <typename Type>
    int ArrayList<Type>::BinarySearch(Type x) {
        int min = 0;
        int max = currentsize;
        int mid = min + (max - min) / 2;
        cout << mid << endl;
        //注意这里是小于等于,没有等于号会出现重大错误
        while (min <= max)
        {
            if (elements[mid] == x) {
                cout << "目标元素是顺序表中的第" << mid+1 << "个元素" << endl;
                return mid;
            } 
            else if (elements[mid] < x) {
                min = mid + 1 ;
                mid = min + (max - min) / 2;
                cout << mid << endl;
            }
            else if (elements[mid] > x) {
                max = mid - 1 ;
                mid = min + (max - min) / 2;
                cout << mid << endl;
            }
        }
        cout << "目标元素不在顺序表中" << endl;
        return -1;
    
    }

    测试方法即执行结果:

    int main() {
        //定义一个顺序表
        ArrayList<int> test(7);
        //创建一个有序数组
        int array[7] = {1,2,3,4,5,6};
        //将数组中的值拷贝到顺序表中
        for (int i = 0; i < 6; i++){
            test.Insert(array[i],i);
        }
        test.Print();
    
        //分别查询3,6,1,5,4
        test.InterpolateSearch(3);
        test.InterpolateSearch(6);
        test.InterpolateSearch(1);
        test.InterpolateSearch(5);
        test.InterpolateSearch(4);
    
        //程序暂停
        cin.get();
        return 0;
    }

    执行结果:

    这里写图片描述

    方式二:使用递归实现

    template <typename Type>
    int ArrayList<Type>::BinarySearch(Type x,int min,int max) {
        int mid = min + (max - min) / 2;
        if(elements[mid] == x){
            cout << "目标元素是顺序表中的第" << mid+1 << "个元素" << endl;
            return mid;
        }else if(elements[mid] < x){
            BinarySearch(x ,mid+1 ,max);
        }else if(elements[mid] > x){
            BinarySearch(x ,min ,mid-1);
        }
        cout << "目标元素不在顺序表中" << endl;
        return -1;
    
    }

    三. 插值查找

    在二分查找的基础上做了改进,比二分查找的速度更快

    3.1 插值查找对二分查找的改进:

    二分查找是每次将目标区域缩小二分之一,而插值查找通过修改比例,每次查找将目标区域缩小缩小了更多
    插值查找在实现方式上与二分查找的不同体现在mid中值的确定方面:
    二分查找:

    mid = min + (max - min) / 2;

    插值查找:

    mid = min + (max - min)*1.0*(x - elements[min]) / (elements[max] - elements[min]);

    注意:由于C/C++的int类型的截断取整特性,所以在乘以比例之前先要乘以浮点数1.0

    3.2 插值查找的循环方式实现:

    //插值查找
    template <typename Type>
    int ArrayList<Type>::InterpolateSearch(Type x) {
        int min = 0;
        int max = currentsize;
        int mid = min + (max-min)/2;
        cout << mid << endl;
        while (min <= max)
        {
            if (elements[mid] == x) {
                cout << "目标元素是顺序表中的第" << mid + 1 << "个元素" << endl;
                return mid;
            }
            else if (elements[mid] < x) {
                min = mid + 1;
                mid = min + (max - min)*1.0*(x - elements[min]) / (elements[max] - elements[min]);
                cout << mid << endl;
            }
            else if (elements[mid] > x) {
                max = mid - 1;
                mid = min + (max - min)*1.0*(x - elements[min]) / (elements[max] - elements[min]);
                cout << mid << endl;
            }
        }
        cout << "目标元素不在顺序表中" << endl;
        return -1;
    }
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  • 写文章的初心: 方便以后复习,方便未来面试,结交更道友,交流心得经验… 如果你也对 前端 , Java , C/C++, 算法, 人工智能 感兴趣那就关注我吧!我们一起学习进步! 相关文章 点击查看 MySQL系列文章 联合查询 ...

    序言: 致每一位读者:你们好! 我叫 Changlon [昌龙] ; 是和各位一样奔跑在编程道路上,期望 用编程改变世界,改善生活的奔跑者。

    写文章的初心: 方便以后复习,方便未来面试,结交更多道友,交流心得经验…

    如果你也对 前端 , Java , C/C++, 算法, 人工智能 感兴趣那就关注我吧!我们一起学习进步!

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    联合查询

    语法:

    select 查询列表 ⑦
    from 表1 别名 ①
    连接类型 join 表2 ②
    on 连接条件 ③
    where 筛选 ④
    group by 分组列表 ⑤
    having 筛选 ⑥
    order by排序列表 ⑧
    limit 起始条目索引,条目数; ⑨


    由于本人技术水平有限,博客中难免出现的一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!
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多条件顺序表查询算法