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  • 参考文章:mysql索引底层原理 什么是索引 概念:索引是提高mysql查询效率的数据结构。总的一句话概括就是索引是一种数据结构。 数据库查询是数据库的最主要功能之一。设计者们都希望查询数据的速度能尽可能的...

    参考文章:mysql的索引底层原理

    什么是索引

    概念:索引是提高mysql查询效率的数据结构。总的一句话概括就是索引是一种数据结构。

    数据库查询是数据库的最主要功能之一。设计者们都希望查询数据的速度能尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找(linear search),这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的,好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法,例如:有顺序查找、折半查找、快速查找等。

    但是每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上,例如顺序查找依赖于顺序结构,折半查找通过二叉查找树或红黑树实现二分搜索。因此在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构。这种数据结构,就是索引。

    Mysql索引原理

    目前大多数数据库系统及文件系统都采用 B-Tree 或其变种 B+Tree 作为索引结构。B+ 树索引是 B+ 树在数据库中的一种实现,是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引。

    从最早的平衡二叉树演化而来的。B+ 树是由二叉查找树、平衡二叉树(AVLTree)和平衡多路查找树(B-Tree)逐步优化而来。

    那么为什么mysql的索引选择B+数呢?

    红黑树也可以作为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树或者B+树,这里结合计算的组成原理来深入的分析。

    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,硬盘I/O存取的消耗要高几个数量级,查找过程中磁盘I/O的存取次数。

    为什么硬盘的存取会如此的慢呢?

    这个就要讲硬盘的读写原理,硬盘有很多种,但是都是由盘片、磁头、盘片主轴、控制电机、磁头控制器、数据转换器、接口、缓存等几个部分组成。

    所有的盘片都固定在一条轴上,那条轴叫做盘片主轴,所有的盘片都是绝对平行的,也形成一个柱体,每个盘片上都有一个磁头,每个磁头都在同一轴线上,就是从上方往下看,磁头是绝对重叠的。

    所有的磁头连在一个磁头控制器上,由磁头控制器负责各个磁头的运动,磁头可沿盘片的半径方向移动,实际上是斜切运动,每个磁头同一时刻必须是同轴的盘片以每分钟数千转到上万转的速度在高速运转,这样磁头就能对盘片上的指定位置进行数据的读写操作。结构图如下:


    磁盘数据的读写原理

    盘片被划分成一系列同心环,圆心是盘片中心,每个同心环叫做一个磁道,所有半径相同的磁道组成一个柱面。磁道被沿半径线划分成一个个小的段,每个段叫做一个扇区,每个扇区是磁盘的最小存储单元。为了简单起见,我们下面假设磁盘只有一个盘片和一个磁头。

    当磁盘读取数据时,系统会将数据逻辑地址传给磁盘,磁盘的控制电路按照寻址逻辑将逻辑地址翻译成物理地址,即确定要读的数据在哪个磁道,哪个扇区。

    为了读取这个扇区的数据,需要将磁头放到这个扇区上方,为了实现这一点,磁头需要移动对准相应磁道,这个过程叫做寻道,所耗费时间叫做寻道时间,然后磁盘旋转将目标扇区旋转到磁头下,这个过程耗费的时间叫做旋转时间。

    即一次磁盘的读写操作完成过程由三个动作组成:

    1. 寻道(时间):磁头移动定位到指定磁道。

    2. 旋转延迟(时间):等待指定扇区从磁头下旋转经过。

    3. 数据传输(时间):数据在磁盘与内存之间的实际传输

    额外知识:
    (1)盘面:硬盘的每一个盘片都有上下两个盘面,一般每个盘面都会得到利用,都可以存储数据,盘面号又叫磁头号,因为每一个有效盘面都有一个对应的读写磁头。
    (2)磁道:磁盘在格式化时被划分成许多同心圆,这些同心圆轨迹叫做磁道,磁道从外向内从 0 开始顺序编号,信息以脉冲串的形式记录在这些轨迹中,这些同心圆不是连续记录数据,而是被划分成一段段的圆弧。
    (3)所有盘面上的同一磁道构成一个圆柱,通常称作柱面。所有盘面上的同一磁道构成一个圆柱,通常称作柱面。数据的读 / 写按柱面进行,而不按盘面进行,当一个磁道写满数据后,就在同一柱面的下一个盘面来写,一个柱面写满后,才移到下一个扇区开始写数据,读数据也按照这种方式进行,这样就提高了硬盘的读 / 写效率。

    提高磁盘数据读写原理

    局部性原理与磁盘预读。由于存储介质的特性,磁盘本身存取就比主存慢很多,再加上机械运动耗费,磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一,因此为了提高效率,要尽量减少磁盘I/O。

    为了达到这个目的,磁盘往往不是严格按需读取,而是每次都会预读,即使只需要一个字节,磁盘也会从这个位置开始,顺序向后读取一定长度的数据放入内存。

    这样做的理论依据是计算机科学中著名的局部性原理:当一个数据被用到时,其附近的数据也通常会马上被使用。

    所以,程序运行期间所需要的数据通常应当比较集中。由于磁盘顺序读取的效率很高(不需要寻道时间,只需很少的旋转时间),因此对于具有局部性的程序来说,预读可以提高I/O效率。

    预读的长度一般为页(page)4k的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块,硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块,每个存储块称为一页(在许多操作系统中,页的大小通常为4k),主存和磁盘以页为单位交换数据。

    当程序要读取的数据不在主存中时,会触发一个缺页异常,此时系统会向磁盘发出读盘信号,磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中,然后异常返回,程序继续运行。

    在硬盘中由于涉及到机械运动,所以一次的磁盘IO消耗的时间是非常大的,于内存的读取速度相比,就好比光速与声速的比较。那么回到我们的主题上为什么使用B+树作为数据结构呢?

    B树、B-树、B+树、红黑树性能分析

    对于B树和、B-树、B+树这里只做简单的介绍,详细的特性请看这一篇[B树、B-树、B+树、B*树图文详解]。

    B树性能分析:B树是二叉查找平衡树,但是B树一个节点只存一个关键字,在大量数据的时候,B树树高非常大,性能低下。

    B-树性能分析:B-树对B树性能做了很大优化,但是B-树在大量数据的时候,也会访问到叶子节点,这样性能也是大大降低。

    根据B-Tree的定义,可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。

    B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O(根节点常驻内存)。一般实际应用中,出度d(树中各个节点的度的最大值)是非常大的数字,通常超过100,因此树高h非常小(通常不超过3)。

    模拟查找关键字 36 的过程:

    1. 根据根节点找到磁盘块 1,读入内存。【磁盘 I/O 操作第 1 次】

    2. 比较关键字 36在区间(17,35),找到磁盘块 1 的指针 P3。

    3. 根据 P3指针找到磁盘块 4,读入内存。【磁盘 I/O 操作第 2 次】

    4. 比较关键字 36在区间(65,87),找到磁盘块 4 的指针 P1。

    5. 根据 P1 指针找到磁盘块 9,读入内存。【磁盘 I/O 操作第 3 次】

    6. 在磁盘块 98中的关键字列表中找到关键字 36。

    分析上面过程,发现需要 3 次磁盘 I/O 操作,和 3 次内存查找操作。而 3 次磁盘 I/O 操作是影响整个 B-Tree 查找效率的决定因素。

    1. 红黑树性能分析:而红黑树这种结构,h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远,无法利用局部性,所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h),效率明显比B-Tree差很多。
    2. B+树性能分析:B+Tree 是在 B-Tree 基础上的一种优化,使其更适合实现外存储索引结构,InnoDB 存储引擎就是用 B+Tree 实现其索引结构。
    3. 在 B+Tree 中,所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上,而非叶子节点上只存储 key 值信息,这样可以大大加大每个节点存储的 key 值数量,降低 B+Tree 的高度。
    4. B+Tree更适合外存索引,从上面分析可以看到,d越大索引的性能越好,而出度的上限取决于节点内key和data的大小。
    5. 在B+树的结构中,只在叶子节点存储数据,在非叶子节点中只存储的索引,在非叶子节点中可以有更大的空间储存更多的索引,这样B+树的出度d就可以大大的增加,从而降低的B+树的高度h,B树中一个节点的大小为一个page的大小,也就是一次IO的读取,h越小IO的次数就可以减少:
    dmax=floor(pagesize/(keysize+datasize+pointsize))

    floor表示向下取整。由于B+Tree内节点去掉了data域,因此可以拥有更大的出度,拥有更好的性能。

    Mysql的InnoDB的索引的结构如下图所示:

    在MySQL中,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,Mysql有MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式,下面就来分别介绍这两种存储引擎。

    Mysql引擎

    MyISAM

    在MyISAM储存引擎中,数据和索引文件是分开储存的,Myisam 的存储文件有三个,后缀名分别是 .frm、.MYD、MYI,其中 .frm 是表的定义文件,.MYD 是数据文件,.MYI 是索引文件。

    Myisam 只支持表锁,且不支持事务。Myisam 由于有单独的索引文件,在读取数据方面的性能很高 。

    Myisam 也是B+树结构,但是MyISAM索引的叶子节点的数据保存的是行数据的地址。因此,MyISAM中索引检索的算法首先在索引树中找到行数据的地址,然后根据地址找到对应的行数据。


    可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址主键索引和辅助索引,只是主索引要求key是唯一的,而辅助索引的key可以重复。如果我们在Col2上建立一个辅助索引,则此索引的如下图:

    MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的,之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。

    InnoDB

    在InnoDB中,数据和索引文件是合起来储存的,如图所示,InnoDB 的存储文件有两个,后缀名分别是 .frm 和 .idb,其中 .frm 是表的定义文件,而 idb 是数据文件。

    InnoDB虽然底层也是B+树实现的方式,当时与MyISAM却有明显的区别,在InnoDB实现的索引结构中,索引文件和数据文件是一起的,InnoDB中索引文件中的key就是数据表中的主键索引,因此InnoDB的索引文件也是主索引文件。如下图所示:

    在InnoDB中的叶子节点中把保存和完整的数据,这就是聚集索引。因为InnoDB是按照主键聚集的,要是InnoDB没有主键就会找数据表中的位置标志的字段作为主键,要是没有这种字段就会隐世的生成唯一标识的主键,生成的主键默认为长整型,6个字节。

    而MyISAM可以要求没有主键,这是这两者的一个明显的区别。另一个区别就是辅助索引的叶子节点的data域存储的是主键的值,而不是行数据。

    所以,当查询不是按照主键查询时候就会先在辅助索引树上先找到主键的值,然后再到主索引树找到对应的行数据的值,这叫做回表,回表降低了表的查询效率。

    如果给另一个字段指定为普通索引,则普通索引树的结构如下图所示:

    知道了索引的底层原理的实现还是有很大的帮助的,例如:主键至不要过大,因为所有的普通索引都引用主索引,索引本身是占内存的,若是索引过大,这样就会大大影响查询的效率。

    InnoDB其它特点: 在InnoDB 中存在表锁和行锁,不过行锁是在命中索引的情况下才会起作用,当索引失效时行锁也会失效。InnoDB 支持事务,且支持四种隔离级别(读未提交、读已提交、可重复读、串行化),默认的为可重复读;而在 Oracle 数据库中,只支持串行化级别和读已提交这两种级别,其中默认的为读已提交级别。

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  • 在我们磁盘上 数据是以数据页的形式存放的 我们要想查询语句是通过查询条件 过滤出符合条件的数据页加载到...所以如果没有索引的话 我们只能不断的去加载数据页 去重复上面的步骤 并且要是不是根据主键的话就性能更...

    在我们磁盘上 数据是以数据页的形式存放的 我们要想查询语句是通过查询条件 过滤出符合条件的数据页加载到缓存页上去 那我们怎么定位到数据存放的数据页呢

    首先我们数据的存储格式

    假设没有索引的话 那我们就是一页页扫描 直到找到对应的数据

    页目录: 每个数据页有一个页目录 里面存放的是主键和槽位  槽位中很多数据行数据 那就可以根据主键二分查找到对应的槽位 再遍历槽位就能找到主键相等的那行数据了

    所以如果没有索引的话 我们只能不断的去加载数据页 去重复上面的步骤 并且要是不是根据主键的话就性能更差了 需要单链表情况下一个个遍历查找  这种不断加载数据页的方式就是我们所说的全表扫描

    这时候我们引入索引

    我们数据页是排好序的 数据页之间是根据排好序的 是双链表数据结构  数据页内部是单链表 同样也是排好序的 都是根据主键排好序的 这是索引的核心机制 保证顺序页之间的有序性

    索引页之间的有序是为了可以根据索引字段进行二分查找 之内的有序性是因为可以根据最小索引字段确定一个大概范围

    数据页之间有序是可以进行一个范围查询 根据索引字段 之内有序也是因为可以根据最小索引字段确定一个大概范围 假设最小id=3的数据页是1  那传4的时候就知道肯定定位到数据页1了 

    所以当插入不规则的主键的时候 假设数据库id=10 接下来你插一个9 这时候就会导致数据的挪动来保证有序性 出现页分裂 

    我们开始设计索引 就是给我们一个id我们需要知道这个id存放在哪个数据页上 这样查找起来就非常高效了  我们可以把数据页页号和最小主键放一块 组成一个目录 这样我们就可以 根据id查找到对应得范围 在哪个数据页上 这就是一种索引得思想 因为我们数据页是排好序得 所以可以根据主键定位到对应的数据页

     

    接下来介绍真正的b+树索引

    就是会有一个索引页 索引页中存放的索引行中有页号和最小索引字段 然后我们可以通过索引字段不断的二分查找到对应的索引页   再最后定位到具体的数据页 索引页之间也是排好序的 双向链表 索引页之内是单向链表

     

    聚簇索引介绍:

    总结下就是默认根据主键来建立 叶子节点的数据页存放的表数据的本身

    非聚簇索引:

     

     就是数据页中存放的是主键+索引字段 索引页中存放的索引号+最小索引字段 (聚簇的是id 非聚簇就是这里就是name) 然后回表就是根据非聚簇索引能拿到对应数据页的id+索引字段 要是还需要其余字段 就需要去聚簇索引根据id再来一次 这就是回表的原理

    联合索引原理:

    根据班级名+姓名+科目名 组成一个联合索引 就把它当作一个索引 只有一颗b+树 

    这里的图有点问题 索引页中的是数据页号 因为这里的索引页直接指向数据页了  并且不会有id 因为索引字段是3个加起来的字符串

    数据页之间已经排好序了 1班的肯定在一堆数据页 然后里面再跟据名字排序 然后再根据科目排序

    同理索引页之间也是这么排序的 这就跟order by 排序规则有些类似 

    我们查询的时候 首先可以根据1班按照之前的规则定位到一堆的数据页 然后我们再根据名字二分查找 最后再根据科目二分查找 这样就是联合索引的原理

    这就是为啥最左匹配 因为是从第一个索引就去定位到数据页了 其余的2个也是同样规则 再去之前的数据页基础上二分查找

    order by为啥用索引好 : 因为不用索引你得去临时磁盘文件(filesort)或者 内存中去用排序算法排序 如果你用索引 索引本身得数据页之间已经排好序了 而且是双向链表 你直接取就行了得

    group by: 

    如果我们有这么一条语句 select * from a where b=xx and c=xx b和c都加得是单独索引 这个是由优化器决定用哪个索引 大部分会用到一个索引 过滤出对应得数据页加载到缓存页后 再去完成另一个查询 不会2个索引都用 然后取交集(应该是内存更快得) 也有可能是2个数据页集取交集 再去回表 这是有可能的

    还有where 后面 和 order by后面的 索引不同 也是只能用一个的 也是对应的数据页都不同 只能用一个 这时候就看 那个查询出来的数据页少了 一般来说 以where的为准 

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  • MySQL索引底层原理

    2019-08-16 22:26:25
    MySQL索引底层数据结构采用的是 B+树,一个索引对应一个B+树 特点 一个节点里可以存储多个元素,减少树的深度 非叶子节点所有元素都会在叶子节点冗余一份 叶子节点从左到右是升序的 叶子节点有指向相邻叶子节点的...

    前言

    MySQL的索引底层数据结构采用的是 B+树,一个索引对应一个B+树

    特点

    • 一个节点里可以存储多个元素,减少树的深度
    • 非叶子节点所有元素都会在叶子节点冗余一份
    • 叶子节点从左到右是升序的
    • 叶子节点有指向相邻叶子节点的指针,方便顺序遍历数据

    图例
    B+树

    MySQL数据存储

    当我们往表里加入数据的时候,MySQL是将表存储在文件里的
    当我们读取表中数据的时候,MySQL需要从磁盘中将数据读取出来,放入内存中

    磁盘和内存的数据交互涉及到IO,操作系统存在一个局部性原理,局部性原理是指当操作系统发现我们要取 1 kb 数据的时候,操作系统其实是会取出这一页(通常来说是4kb)的数据,也就是说这 1 kb 相邻的数据也会同时取出来

    在InnoDB引擎里也存在 的概念,不同于操作系统,InnoDB里 一页 = 16 kb(可手动修改)

    简化版页结构
    MySQL InnoDB 页结构

    数据索引过程

    真正在执行sql的时候,有一个查询优化器会估算各方法的查询效率,选择最优解

    创建表

    CREATE TABLE `demo_table` (
      `id` int(20) NOT NULL,
      `name` varchar(45),
      `age` int(11),
      `score` int(11),
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
    

    插入八条数据后,索引结构如下
    索引B+树

    全表扫描

    执行

    explain SELECT * FROM demo_table;
    

    在这里插入图片描述
    解释

    • typeALL,表示 全表扫描,即从左至右扫描主键索引的叶子节点
      全表扫描

    主键索引

    执行

    explain SELECT * FROM demo_table where id = 4;
    

    在这里插入图片描述
    解释

    • typeconst,表示语句执行速度近似等于常量
    • keyPRIMARY,表示主键索引
      主键索引查询顺序

    如果一张表没有主键,InnoDB会寻找有没有唯一索引,如果有则将唯一索引列作为主键,如果没有,则会添加一个隐含字段作为主键字段(rowid)

    辅助索引

    除开主键索引,其他索引都可以称之为辅助索引,也叫联合索引

    创建辅助索引(非唯一的联合索引)

    CREATE INDEX `idx_name_age` ON demo_table(`name`, `age`);
    

    建立索引实际是对数据排序,辅助索引生成的B+树叶子节点顺序是根据索引列表排序。
    本例中,排序规则:先将name列排序,如果name相等则再根据 age 进行排序
    (字符集的排序规则为 collation 指定,本例为 utf8mb4_0900_ai_ci)
    辅助索引B+树
    主键索引B+树的叶子节点会包含该行数据的全部字段,但辅助索引B+树的叶子节点只保存该行对应的主键。
    根据主键去主键索引B+树中找出该行全部字段数据,这个步骤叫做 回表
    执行

    explain SELECT * FROM demo_table where name = 'ming' and age = 18;
    

    在这里插入图片描述
    解释

    • keyidx_name_age,表示走的索引 idx_name_age

    一条sql能够走索引是因为给出的条件能够根据B+树一步步缩小结果集,所以有 最左前缀原则

    根据最左前缀原则,这条语句将不能成功走索引

    explain SELECT * FROM demo_table where age = 18;
    

    在这里插入图片描述

    进阶

    (1) 分析这条sql,是否能命中索引?

    explain SELECT * FROM demo_table where name > 'ming';
    

    答案是不能
    在这里插入图片描述
    解释

    • typeALL,表示全表扫描
    • possible_keyidx_name_age,表示可能命中的索引

    按照之前所说的逻辑,只要在B+树中找到 name = ming 的叶子节点,那么右边的叶子节点都是结果集,但为什么不能走索引呢?
    原来这条sql的执行过程是

    • 第一步也是找 name = ming,即MySQL对于范围查询,第一步也是找 等于条件 的叶子节点
    • “select * ” 意味着当根据索引找到结果集后要根据结果集进行回表
    • 回表是涉及到磁盘IO的,不管是单个主键结果还是多个主键结果集,MySQL每次回表都只能查一个主键。这就涉及到很多的磁盘IO,如果结果集比较多的话,再加上本身 name = ming 也涉及磁盘IO
    • 这种情况下走全表扫描竟然比走索引进行的磁盘IO更少一点,所以MySQL进行了全表扫描

    结论:如果根据索引找出的结果集比较少的话,会命中索引;结果集比较多的话,那么会放弃索引走全表扫描

    (2) 分析这条语句,是否能命中索引?

    explain SELECT name,age FROM demo_table where name > 'ming';
    

    答案是可以
    在这里插入图片描述
    解释

    • Extra 多了一个 Using index,表示覆盖索引(不需要回表),原来是辅助索引上已有 name,age 的值,并且由于辅助索引叶子节点不是完整的数据,导致辅助索引叶子节点单个体积比主键索引叶子节点要小,那么辅助索引的页数可能比主键索引要少,最终辅助索引涉及到的磁盘IO会更加少

    (3) 以字段更多的rank_report表为例,该表主键为id,并以 cate_id 列建立辅助索引,表中数据有上万条。分析这条sql,是否能命中索引?

    explain SELECT * FROM rank_report order by cate_id;
    

    答案是 不能
    在这里插入图片描述
    解释

    • order by 逻辑(即Using filesort逻辑):MySQL每条语句都有一个线程,为每个线程开辟一个内存空间(大小可设置),然后将数据全部放到这个内存空间中去,然后CPU会根据你指定的顺序(DESC 或者 ASC)排序。如果内存空间放不下要排序的数据,则只能利用某个临时文件进行排序,这就是Using filesort的名字由来

    (4) 根据主键来排序,则放进内存空间的数据已经是排序的好的,省略了CPU排序这一步,Extra 字段为空,能够命中索引

    explain SELECT * FROM rank_report order by id;
    

    在这里插入图片描述
    (5) 将 select * 换成 select cate_id,那么也能走索引

    explain SELECT cate_id FROM rank_report order by cate_id;
    

    在这里插入图片描述
    (6) 以 demo_table为例,分析这条语句,是否能命中索引?

    explain SELECT name,age FROM test.demo_table order by name,age desc;
    

    答案是不能
    在这里插入图片描述
    那要怎么优化这条sql语句呢?
    原来 建立索引的时候也是有一个默认的顺序的,即ASC。MySQL里可以指定索引的顺序是ASC还是DESC

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    千次阅读 多人点赞 2019-01-13 17:18:08
    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...
  • 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?答:加索引。问:为什么加索引能优化慢查询?答1:...不知道答2:因为索引其实就是一种优化查询的数据结构,...
  • 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联合索引原理

    万次阅读 2018-08-14 15:44:34
    col1表示的是年龄,col2表示的是姓氏,col3表示的是名字。如下图:    非叶子节点是按照年龄排序的,叶子点根据年龄排序之后再根据姓氏和名字排序;解释了最左原则...
  • 在介绍MYSQL索引底层原理之前,首先简单说说为什么MYSQL需要一个主键 主键:表中每一行都应该有可以唯一标识自己的一列(或一组列)。一个顾客可以使用顾客编号列,而订单可以使用订单ID,雇员可以使用雇员ID ...
  • 一 InnoDb引擎局部性原理 在InnoDb中 数据会存储在磁盘中 在真正处理数据的时候先将数据加载到内存 表中读取某些纪录时 innodb引擎不需要把一条一条记录读取出来 innodb采用的方式 将数据划分为若干个也 以页作为...
  • 首先,大家要清楚mysql索引底层使用的树形数据结构是B+Tree,并不是B-Tree;为什么不是二叉树,红黑树,B-Tree呢,大家可以自行百度,这儿就不一一说明了。 先放一张B+Tree的图: 这是单值索引时底层的样子。用单值...
  • 答2: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...

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