Mysql 5.7 Innodb 索引支持哪些呢?Hash、btree索引优劣势是什么,怎么取舍呢? [问题点数:40分,结帖人u014430366]

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mysql索引-Btree索引-hash索引-使用场景
B-tree<em>索引</em>特点: 按定义<em>索引</em>时列的顺序排序 myisam中:存储行物理位置,使用前缀压缩技术使得<em>索引</em>更小; <em>innodb</em>中:存储主键值,使用B+Tree<em>索引</em>; 加快数据的查询速度 适合范围查找 使用场景: 全值匹配 匹配最左前缀 列前缀 范围值 精确匹配左前列并范围匹配另一列 只访问<em>索引</em>的查询 order by <em>btree</em>限制: 不是最左列开始查找则无法使用 不能...
MySQL中MyISAM和InnoDB对B-Tree索引不同的实现方式
<em>索引</em>是 MySQL数据库很重要的一部分,它对数据表查询性能的好坏起着决定性的作用,对大表尤甚。 作为<em>索引</em>中最为常见的一种类型,B-Tree<em>索引</em>大都采用的是 B+Tree数据结构来存储数据(NDB集群存储引擎内部实际上采用 T-Tree结构存储这种<em>索引</em>)。B-Tree通常也意味着所有的值都是按顺序存储的。 大多数的 MySQL引擎都<em>支持</em>这种<em>索引</em>,而不同的存储引擎以不同的方式来实现 B-Tree<em>索引</em>。
警惕 InnoDB 和 MyISAM 创建 Hash 索引陷阱
MySql 常见存储引擎 InnoDB 和 MyISAM 都不<em>支持</em> Hash <em>索引</em>,它们默认的<em>索引</em>都是 B-Tree。但是如果你在创建<em>索引</em>的时候定义其类型为 Hash,MySql 并不会报错,而且你通过 SHOW CREATE TABLE 查看该<em>索引</em>也是 Hash。比如表 data_dict 的 DDL:CREATE TABLE `data_dict` ( `data_type` varcha
mysql InnoDB引擎支持hash索引
<em>mysql</em> InnoDB引擎<em>支持</em><em>hash</em><em>索引</em>吗     查一下<em>mysql</em>官方文档:https://dev.<em>mysql</em>.com/doc/refman/<em>5.7</em>/en/create-index.html, 从上面的图中可以得知,<em>mysql</em> 是<em>支持</em><em>hash</em><em>索引</em>的,但<em>支持</em>和不<em>支持</em>又和具体的存储引擎有关系。从图中, 看到InnoDB是<em>支持</em>Btree<em>索引</em>,这是我们众所周知的。 我
MySQL8.0的InnoDB和MyISAM是否支持hash索引
今天和同学探讨说MySQL<em>哪些</em>存储引擎<em>支持</em><em>hash</em><em>索引</em>,因为所看书籍MySQL版本和现有的MySQL版本有出入,故中间出了点歧义。所以就手动敲了一下代码,测试了一下MySQL8.0中的存储引擎是如何<em>支持</em><em>hash</em><em>索引</em>的。 我们都知道MySQL最常用的存储引擎为InnoDB和MyISAM。它们默认的存储引擎都是B-Tree(实质为B+Tree)。他们本身都是不<em>支持</em><em>hash</em><em>索引</em>的。但是我们在建
Hash索引和BTree索引
<em>索引</em>是帮助<em>mysql</em>获取数据的数据结构。最常见的<em>索引</em>是Btree<em>索引</em>和Hash<em>索引</em>。 不同的引擎对于<em>索引</em>有不同的<em>支持</em>:Innodb和MyISAM默认的<em>索引</em>是Btree<em>索引</em>;而Mermory默认的<em>索引</em>是Hash<em>索引</em>。 Hash<em>索引</em> 所谓Hash<em>索引</em>,当我们要给某张表某列增加<em>索引</em>时,将这张表的这一列进行哈希算法计算,得到哈希值,排序在哈希数组上。所以Hash<em>索引</em>可以一次定
Hash索引和BTree索引区别
<em>索引</em>是帮助<em>mysql</em>获取数据的数据结构。最常见的<em>索引</em>是Btree<em>索引</em>和Hash<em>索引</em>。 不同的引擎对于<em>索引</em>有不同的<em>支持</em>:Innodb和MyISAM默认的<em>索引</em>是Btree<em>索引</em>;而Mermory默认的<em>索引</em>是Hash<em>索引</em>。 我们在<em>mysql</em>中常用两种<em>索引</em>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。 一、BTree BTree<em>索引</em>是最常用的<em>mysql</em>数据库<em>索引</em>算法,因...
理解innodb索引页结构,插入缓冲,自适应哈希索引
Physical Structure of an InnoDB Index 所有的<em>innodb</em><em>索引</em>都是<em>btree</em><em>索引</em>,<em>索引</em>记录保存在叶子上,默认的<em>索引</em>页大小是16K。当有新的记录插入时,<em>innodb</em>出于对将来的insert和update操作的考虑,会尝试留下1/16的空闲页大小。 如果<em>索引</em>记录是完全按照<em>索引</em>记录的大小顺序插入的,那么<em>索引</em>也将填满整个页大小的15/16,如果插入顺序完全随机,那么
索引(BTree和hash区别)
在MySQL里常用的<em>索引</em>数据结构有B+树<em>索引</em>和哈希<em>索引</em>两种,我们来看下这两种<em>索引</em>数据结构的区别及其不同的应用建议。 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树<em>索引</em>写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned no...
BTree和B+Tree和Hash索引详解
二叉查找树 二叉树具有以下性质:左子树的键值小于根的键值,右子树的键值大于根的键值。 如下图所示就是一棵二叉查找树, 对该二叉树的节点进行查找发现深度为1的节点的查找次数为1,深度为2的查找次数为2,深度为n的节点的查找次数为n,因此其平均查找次数为 (1+2+2+3+3+3) / 6 = 2.3次 二叉查找树可以任意地构造,同样是2,3,5,6,7,8这六个数字,也可
MySql为何默认不用hash索引而用BTree索引的几点原因
<em>hash</em> <em>索引</em>结构的特殊性,其检索效率非常高,<em>索引</em>的检索可以一次定位,不像B-Tree <em>索引</em>需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash <em>索引</em>的查询效率要远高于 B-Tree <em>索引</em>。 可能很多人又有疑问了,既然 Hash <em>索引</em>的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash <em>索引</em>而还要使用 B-Tree <em>索引</em>呢?任何事物都是有两面性的,Hash
Mysql索引---Hash索引和Btree索引区别
<em>索引</em>名 <em>hash</em> Btree <em>支持</em>最左前缀匹配原则? 不<em>支持</em>,只有<em>索引</em>的全部字段都用上才会匹配到 <em>支持</em>,用上<em>索引</em>的第一个字段就可以匹配<em>索引</em> MyISAM和InnoDB是否<em>支持</em>? 不<em>支持</em>(只有Memory和NDB引擎<em>索引</em><em>支持</em>) <em>支持</em> 范围查询能否命中<em>索引</em>? 不可以,只有“=”,“IN”,“&amp;lt;=&amp;gt;”(等价于的意思)查询能命中 可以 一定会全表扫描吗? 是 否 ...
innoDB的关键特性三--MySQL中自适应哈希索引
哈希(<em>hash</em>)是一种非常快的查找方法,在一般情况下这种查找的时间复杂度为O(1),即一般仅需要一次查找就能定位数据。 而B+树的查找次数,取决于B+树的高度,在生产环境中,B+树的高度一般为3~4层,所以需要3~4次的查询。InnoDB存储引擎会监控对表上各<em>索引</em>页的查询。如果观察到建立哈希<em>索引</em>可以带来速度提升,则建立哈希<em>索引</em>,称之为自适应哈希<em>索引</em>(Adaptive Hash Index, AHI...
MySQL innoDB索引底层原理详解
本文介绍MySQL的InnoDB<em>索引</em>相对底层原理相关知识,涉及到B+Tree<em>索引</em>和Hash<em>索引</em>,但本文主要介绍B+Tree<em>索引</em>,其中包括聚簇<em>索引</em>和非聚簇<em>索引</em>,InnoDB数据页结构详解,B+Tree<em>索引</em>的使用以及优化,同时还有B+Tree<em>索引</em>的查询流程简介。
为什么mysql innodb索引是B+树数据结构
一、为什么<em>mysql</em> <em>innodb</em><em>索引</em>是B+树数据结构?言简意赅,就是因为: 1.文件很大,不可能全部存储在内存中,故要存储到磁盘上 2.<em>索引</em>的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数(为什么使用B-/+Tree,还跟磁盘存取原理有关。) 3、B+树所有的Data域在叶子节点,一般来说都会进行一个优化,就是将所有的叶子节点用指针串起来,这样遍历叶子节点就能获得全部数据。
MySQL的BTree索引和Hash索引的区别
1.Hash<em>索引</em> Hash<em>索引</em>结构的特殊性,其检索效率非常高,<em>索引</em>的检索可以一次定位,不像BTree<em>索引</em>需要从根节点到枝节点,最后才能访问到叶节点这样多次的I/O访问,所以Hash<em>索引</em>的查询效率要远高于BTree<em>索引</em>。 可能很多人又有疑问了,既然Hash<em>索引</em>的效率要比BTree高很多,为什么大家不都用Hash<em>索引</em>而还要使用BTree<em>索引</em>呢?任何事物都是有两面性的,Hash<em>索引</em>也一样,虽然Has
mysql btreehash索引的适用场景和限制
<em>btree</em><em>索引</em>: 如果没有特别指明类型,多半说的就是<em>btree</em><em>索引</em>,它使用<em>btree</em>数据结构来存储数据,大多数<em>mysql</em>引擎都<em>支持</em>这种<em>索引</em>,archive引擎是一个例外,5.1之前这个引擎不<em>支持</em>任何<em>索引</em>,5.1开始才<em>支持</em>单列自增的<em>索引</em>。<em>innodb</em>使用b+tree=<em>btree</em>(<em>btree</em>已经不使用了) 存储引擎以不同的方式使用<em>btree</em><em>索引</em>,性能也各不相同,各有优劣,如:myisam使用前缀压
MySQL的BTREE索引和HASH索引
为什么要用<em>索引</em>? 使用<em>索引</em>后减少了存储引擎需要扫描的数据量,加快查询速度 <em>索引</em>可以把随机I/O变为顺序I/O <em>索引</em>可以帮助我们对所搜结果进行排序以避免使用磁盘临时表 Mysql<em>支持</em>的<em>索引</em>类型:B-TREE<em>索引</em>与HASH<em>索引</em>,两者有不同的使用场景,下面来简单剖析下这两者的区别。 CREATE TABLE act_info( id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT...
MySQL BTree索引hash索引的区别
备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树<em>索引</em>写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t( aid int unsigned not null auto_increment, userid int unsigned not null default 0, username varchar(20) not null default ‘’, d
Mysql索引类型Btree和Hash的区别以及使用场景
遇到单表数据量大的时候很多开发者都会想到给相对的字段建立<em>索引</em>来提高性能(<em>mysql</em><em>索引</em>的使用),但很少会去关注<em>索引</em>的类型该如何选择,在<em>mysql</em>中<em>支持</em>有两种类型,最常用的也是默认的Btree类型,其次就是最容易被忽略的Hash类型。下面将分别介绍两种<em>索引</em>类型的区别。 Btree类型的<em>索引</em>,Btree又称b+树 (1)所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密<em>索引</em>),且链表中的关键字恰好...
InnoDB存储引擎——自适应哈希索引
自适应哈希<em>索引</em>(Adaptive Hash Index, AHI)
hashbtree索引的区别
这两天有个很强烈的感觉就是自己在一些特别的情况下还是hold不住,脑子容易放空或者说一下子不知道<em>怎么</em>去分析问题了,比如,问“<em>hash</em>和<em>btree</em><em>索引</em>的区别”,这很难吗,只要掌握了这两种数据结构稍加分析就能得出答案,结果是一下子不知道从何说起。进入正题吧,这两者有啥区别。 1. <em>hash</em><em>索引</em>查找数据基本上能一次定位数据,当然有大量碰撞的话性能也会下降。而<em>btree</em><em>索引</em>就得在节点上挨着查找了,很明显
mysql索引方法btreehash的区别
<em>mysql</em>的<em>索引</em>方法<em>btree</em>和<em>hash</em>的区别
mysql索引类型normal,unique,full text,索引方式btree索引hash
问题1: <em>mysql</em><em>索引</em>类型normal,unique,full text的区别<em>是什么</em>? normal:表示普通<em>索引</em> unique:表示唯一的,不允许重复的<em>索引</em>,如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作<em>索引</em>时,可设置为unique full textl: 表示 全文搜索的<em>索引</em>。 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
MySQL支持索引类型(B-Tree索引hash索引
  <em>索引</em>,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。尤其是在表中的数据量越来越大时,<em>索引</em>对于性能的提升非常关键。今天先聊一聊MySQL<em>支持</em>的两种主要的<em>索引</em>类型。      在MySQL中,存储引擎在使用<em>索引</em>时,会先在<em>索引</em>中找到对应值,然后根据所匹配的<em>索引</em>记录找到对应的数据行。例如: select name from user where id = 10;   若在id列上建有<em>索引</em>...
索引类型(normal,unique,full text)和索引方法(Hash,BTree)的区别
<em>mysql</em><em>索引</em>类型normal,unique,full text的区别<em>是什么</em>? normal:表示普通<em>索引</em> unique:表示唯一的,不允许重复的<em>索引</em>,如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作<em>索引</em>时,可设置为unique full textl: 表示 全文搜索的<em>索引</em>。 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。 ...
浅谈mysql的InnoDb引擎的BTREE索引
MySQL之所以能成为当今主流的关系型数据库,并成为许多Web服务和OLTP优先选用的存储方式,与其强大的InnoDb存储引擎是密不可分的,今天我们来了解下给查询效率带来巨大提高的<em>索引</em>。 <em>索引</em>可以说是关系型数据库非常重要的一项技术,他通过将加<em>索引</em>的一列或者多列按照一定的排序建立<em>索引</em>文件,当对这些列进行查询时,会使用<em>索引</em>大幅度优化查询速度。InnoDb的<em>索引</em>类型有两种,哈希<em>索引</em>和B+TREE索...
Mysql学习-索引总结(B-tree和hash、主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引和组合索引)
对最近学习的<em>mysql</em>中的<em>索引</em>经行总结。其主要内容包括唯一<em>索引</em>、B-tree、哈希<em>索引</em>(自定义哈希<em>索引</em>和Innodb自适应哈希<em>索引</em>)和全文<em>索引</em>(自然语言搜索和布尔搜索)。参考书籍和文章是《Mysql技术内幕InnoDB存储引擎》、《高性能Mysql》和《Mysql<em>索引</em>原理集慢查询优化》。 <em>索引</em> B-tree B-tree<em>索引</em>能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要经行全表扫描来获取需要的数据,取而
MySQL B+树索引(BTREE)和哈希索引(HASH)的区别
<em>索引</em>是帮助<em>mysql</em>获取数据的数据结构。 最常见的<em>索引</em>是Btree<em>索引</em>和Hash<em>索引</em>。 不同的引擎对于<em>索引</em>有不同的<em>支持</em>:Innodb和MyISAM默认的<em>索引</em>是Btree<em>索引</em>;而Mermory默认的<em>索引</em>是Hash<em>索引</em>。 我们在<em>mysql</em>中常用两种<em>索引</em>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。 其他相关文章:MySQL B+树<em>索引</em>和哈希<em>索引</em>的区别 一、BTr...
数据库索引系列四:索引算法Hash与BTree的区别
我们在<em>mysql</em>中常用两种<em>索引</em>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。 一、BTree BTree<em>索引</em>是最常用的<em>mysql</em>数据库<em>索引</em>算法,因为它不仅可以被用在=,&amp;gt;,&amp;gt;=,&amp;lt;,&amp;lt;=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,例如: select * from user where name like
MySql5.7InnoDB全文索引(针对中文搜索)
来源:https://www.2cto.com/database/201704/622275.html   1、ngram and MeCab full-text parser plugins 全文检索在MySQL里面很早就<em>支持</em>了,只不过一直以来只<em>支持</em>英文。缘由是他从来都使用空格来作为分词的分隔符,而对于中文来讲,显然用空格就不合适,需要针对中文语义进行分词。但从MySQL <em>5.7</em>开始,My...
[MySQL] InnoDB三大特性之 - 自适应哈希索引
哈希<em>索引</em>是一种非常快的等值查找方法(注意:必须是等值,哈希<em>索引</em>对非等值查找方法无能为力),它查找的时间复杂度为常量,InnoDB采用自适用哈希<em>索引</em>技术,它会实时监控表上<em>索引</em>的使用情况,如果认为建立哈希<em>索引</em>可以提高查询效率,则自动在内存中的“自适应哈希<em>索引</em>缓冲区”(详见《MySQL - 浅谈InnoDB体系架构》中内存构造)建立哈希<em>索引</em>。 之所以该技术称为“自适应”是因为完全由InnoDB
mysql索引类型Normal,Unique,Full Text区别及索引方法Btree,Hash的区别
<em>mysql</em><em>索引</em>类型Normal,Unique,Full Text区别 Normal:表示普通<em>索引</em>,大多数情况下都可以使用 Unique:约束唯一标识数据库表中的每一条记录,即在单表中不能用每条记录是唯一的(例如身份证就是唯一的),Unique(要求列唯一)和Primary Key(primary key = unique + not null 列唯一)约束均为列或列集合中提供了唯一性的保证,P...
mysqlbtree索引hash索引的区别
Hash <em>索引</em>结构的特殊性,其检索效率非常高,<em>索引</em>的检索可以一次定位,不像B-Tree <em>索引</em>需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash <em>索引</em>的查询效率要远高于 B-Tree <em>索引</em>。 Hash<em>索引</em> 只能满足 = in 查询,不能使用范围查询 无法用来进行排序操作 对于组合<em>索引</em>,<em>hash</em><em>索引</em>在计算<em>hash</em>值时是组合<em>索引</em>键合并后一起计算<em>hash</em>值,而不是单独计算...
mysql索引hash索引和b-tree索引的区别
Hash <em>索引</em>结构的特殊性,其检索效率非常高,<em>索引</em>的检索可以一次定位,不像B-Tree <em>索引</em>需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash <em>索引</em>的查询效率要远高于 B-Tree <em>索引</em>。 可能很多人又有疑问了,既然 Hash <em>索引</em>的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash <em>索引</em>而还要使用 B-Tree <em>索引</em>呢?任何事物都是有两面性的,Ha
mysql Hash索引和Btree索引的区别
昨天三五知己好友吃饭时,突然聊到了<em>mysql</em>的存储和性能,当谈到<em>mysql</em>的Hash<em>索引</em>和Btree<em>索引</em>的特点时,大家纷纷谈了自己的看法 <em>索引</em>是帮助<em>mysql</em>获取数据的数据结构。最常见的<em>索引</em>是Btree<em>索引</em>和Hash<em>索引</em>。 不同的引擎对于<em>索引</em>有不同的<em>支持</em>:Innodb和MyISAM默认的<em>索引</em>是Btree<em>索引</em>;而Mermory默认的<em>索引</em>是Hash<em>索引</em>。 我们在<em>mysql</em>中常用两种<em>索引</em>算法B...
MySQL:索引工作原理
MySQL<em>索引</em>原理详解:为什么需要<em>索引</em>(Why),什么是<em>索引</em>(What),什么时候用<em>索引</em>(When),<em>索引</em><em>怎么</em>工作的(How)
MySql中BTree索引的实现原理以及使用的总结
总结自RunningSnail的博客https://www.cnblogs.com/tgycoder/p/5410057.html
mysql B-Tree、哈希索引、R-Tree、全文索引、前缀索引
B-tree<em>索引</em>:使用B-tree数据结构来存储数据(实际上一般使用的是B+tree,即每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,为了方便叶子节点的范围遍历)B-tree意味着所有的值都是按顺序存储的,且每一个叶子页到根的距离相同。说明:存储引擎从<em>索引</em>的根节点开始进行搜索,通过节点槽中的指针向下层查找,比较节点页的值和要查找的值找到合适的指针进入下层子节点。存储引擎最终要么找到对应的值,要么该...
MySQL普通索引(BTREE索引)的使用
在<em>mysql</em>中,普通<em>索引</em>,也就是BTREE<em>索引</em>分两类,一个是单列<em>索引</em> 另一个是多列<em>索引</em> 1.<em>索引</em>的作用: 当一个数据表只有很少量的数据时,<em>索引</em>体现不了他的价值。但若是一个表有10w多的数据时,查找数据就要全表查找,最差要查找10w个数据,太慢了,若是用<em>索引</em>的话,就会大大减少时间,例如对 score字段做一个<em>索引</em>,<em>索引</em>会生成一个文件,查找数据就到<em>索引</em>文件中查找,又因为<em>索引</em>出来的数据是已经排好序的...
MySQL索引基数
MySQL<em>索引</em>基数 前提 存储引擎:InnoDB 存储引擎 <em>索引</em>数据结构:B+Tree 概念 <em>索引</em>基数(cardinality):<em>索引</em>中不重复的<em>索引</em>值的数量; 例如,某个数据列包含值1、3、7、4、7、3,那么它的基数就是4。 <em>索引</em>基数相对于数据表行数较高(也就是说,列中包含很多不同的值,重复的值很少)的时候,它的工作效果最好。 如果某数据列含有很多不同的年龄,<em>索引</em>会很快
innodb存储引擎 索引的类型和使用
<em>索引</em>的类型和使用 1.<em>索引</em>的类型及其特点 1.1类型 普通<em>索引</em> 唯一<em>索引</em> 全文<em>索引</em>(FULLTEXT)
MySQL 5.7 InnoDB中文全文索引测试
从MySQL <em>5.7</em>.6开始,MySQL内置了ngram全文检索插件,用来<em>支持</em>中文分词,并且对MyISAM和InnoDB引擎有效。在全文<em>索引</em>中,ngram就是一段文字里面连续的n个字的序列。
mysql 多列索引对应的b+tree结构
一:表数据说明 有如下的一张表:我们对firstName,lastName,birthday这三列建立一个复合<em>索引</em>,即key(firstName,lastName,birthday); 二:复合<em>索引</em>记录排序规则 我们知道<em>索引</em>结构中的数据都是按照顺序排列的,上面的<em>索引</em>首先会按照firstName排序即按照字母顺序排列,firstName相同的情况下按照lastName排序,lastName...
mysqlinnodb索引数据结构是B+树,而不是hash
一、基础 1.什么是聚簇<em>索引</em>? <em>innodb</em>中,主键的<em>索引</em>结构中,既存储了主键值,又存储了行数据。 2.B+树和B-树的区别? (1)B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来<em>索引</em>; (2)而B-树是每个<em>索引</em>节点都会有Data域。 二、<em>mysql</em>的<em>innodb</em><em>索引</em>数据结构是B+树,而不是<em>hash</em>? 1.哈希<em>索引</em>适用的场景 适合等值查询(前提是不存在大量重复键值,如果存在重复键就会出现哈...
INNODB索引实现原理
一 序   上一篇介绍了《<em>innodb</em>的数据存储结构》。本篇继续整理Innodb<em>索引</em>实现原理。本文基于《MySQL运维内参》第8章整理。 二 B+树   B+树属于<em>索引</em>的基础,不在详细介绍插入删除过程。只介绍特点。 1 搜索二叉树:每个节点有两个子节点,数据量的增大必然导致高度的快速增加,显然这个不适合作为大量数据存储的基础结构。 2 B树(m阶):一棵m阶B树是一棵平衡的m路搜索树。 ...
MySQL索引的数据结构及算法原理(BTree索引
    MySQL<em>支持</em>多种存储引擎,而各种存储引擎对<em>索引</em>的<em>支持</em>也各不相同,因此MySQL数据库<em>支持</em>多种<em>索引</em>类型,如BTree<em>索引</em>,哈希<em>索引</em>,全文<em>索引</em>等等。1 数据结构及算法基础1.1 <em>索引</em>的本质    MySQL官方对<em>索引</em>的定义为:<em>索引</em>(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。也就是说<em>索引</em>是数据结构    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满足各种数据结构...
InnoDB关键特性之自适应hash索引
一、<em>索引</em>的资源消耗分析 1、<em>索引</em>三大特点   1、小:只在一个到多个列建立<em>索引</em>   2、有序:可以快速定位终点   3、有棵树:可以定位起点,树高一般小于等于3 2、<em>索引</em>的资源消耗点   1、树的高度,顺序访问<em>索引</em>的数据页,<em>索引</em>就是在列上建立的,数据量非常小,在内存中;   2、数据之间跳着访问     1、<em>索引</em>往表上跳,可能需要访问表的数据页很多;
InnoDB索引最通俗的解释
什么是<em>索引</em> 工程实际中如何添加<em>索引</em> InnoDB<em>索引</em>实现 树 二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree),红黑树(Red-Black Tree ),B-tree和B+-tree。前三者是典型的二叉查找树结构,其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深度相关,那么降低树的深度自然会提高查找效率。 二叉...
MySQL索引背后的数据结构及BTree B+Tree算法原理
摘要本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库<em>索引</em>相关的一些话题。特别需要说明的是,MySQL<em>支持</em>诸多存储引擎,而各种存储引擎对<em>索引</em>的<em>支持</em>也各不相同,因此MySQL数据库<em>支持</em>多种<em>索引</em>类型,如BTree<em>索引</em>,哈希<em>索引</em>,全文<em>索引</em>等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree<em>索引</em>,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的<em>索引</em>,至于哈希<em>索引</em>和全文<em>索引</em>本文暂不讨论。文章主要内容分为三个部分。第一部分主要从...
mysql聚集索引的优缺点
聚簇<em>索引</em>并不是一种单独的<em>索引</em>类型,而是一种数据存储方式(不是数据结构,而是存储结构),具体细节依赖于其实现方式,但<em>innodb</em>的聚簇<em>索引</em>实际上是在同一个结构中保存了<em>btree</em><em>索引</em>和数据行。   当表有<em>索引</em>时,它的数据行实际上存放在<em>索引</em>的叶子页中,属于聚簇表示数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起,因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方,所以一个表只能有一个聚簇<em>索引</em>。因为是存储引擎负责实现<em>索引</em>,因此
Mysql InnoDB B+树索引和哈希索引的区别? MongoDB 为什么使用B-树?
B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来<em>索引</em>,而B-树是每个<em>索引</em>节点都会有Data域。 B+树 B+树是为磁盘及其他存储辅助设备而设计一种平衡查找树(不是二叉树)。B+树中,所有记录的节点按大小顺序存放在同一层的叶节点中,各叶节点用指针进行连接。 数据库中B+树<em>索引</em>分为聚集<em>索引</em>(clustered index)和非聚集<em>索引</em>(secondary index).这...
Mysql InnoDB索引原理
Mysql Index <em>索引</em>这个概念说出来好像大家都知道,但是又有多少人能说出个所以然来呢? 本文的目的希望让读者能够掌握<em>索引</em>的基本概念,做到知其然也知其所以然,接下来笔者将从以下两个角度为你阐述Mysql<em>索引</em>。 何为<em>索引</em> 使用<em>索引</em>的正确姿势 Mysql<em>索引</em><em>是什么</em> A data structure that provides a fast lookup capabili...
B-tree索引hash索引
A [b]B-tree[/b] index can be used for column comparisons in expressions that use the =, &gt;, &gt;=,
MySQL B+树索引和哈希索引的区别
导读 在MySQL里常用的<em>索引</em>数据结构有B+树<em>索引</em>和哈希<em>索引</em>两种,我们来看下这两种<em>索引</em>数据结构的区别及其不同的应用建议。 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树<em>索引</em>写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t( aid int unsigned not null auto_increment, userid int u
MySQL B+树索引和Hash索引的区别
MySQL B+树<em>索引</em>和Hash<em>索引</em>的区别
Mysql的BTree索引的原则和限制
这是自己在阅读《高性能MySQL》所做的笔记,和大家分享下 当人们谈论<em>索引</em>时,没有特别指明类型,那么多半就是B-Tree<em>索引</em>,它使用树形结构来存储数据,大多数MySQL引擎都<em>支持</em>这种<em>索引</em>类型,比如InnoDB使用的是B+Tree,Archive引擎是一个例外,它不使用任何<em>索引</em>。 B-Tree <em>索引</em>能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据,取而代之的是从<em>索引</em>的根
mysql使用伪Hash索引提高查询性能
       我们知道 Mysql 默认引擎是 InnoDB 引擎,而 InnoDB <em>支持</em>的<em>索引</em>类型为 B-tree 类型,如果对数据表有一个根据长字符查询的sql,使用 B-tree <em>索引</em>在大数据量的情况下将会导致性能低下,然而 InnoDB 不<em>支持</em>Hash<em>索引</em>,不过我们可以在 B-tree 基础上创建一个伪哈希<em>索引</em>。这和真正的哈希<em>索引</em>不是一回事,因为还是使用 B-Tree <em>索引</em>进行查找,但是它...
mysql5.7官网直译优化和索引--使用索引扩展
8.3.9 Use of index Extensions 使用<em>索引</em>扩展。 innoDB自动扩展每一个二级<em>索引</em>通过添加主键列到<em>索引</em>中。考虑这样的表定义: CREATE TABLE t1 (   i1 INT NOT NULL DEFAULT 0,   i2 INT NOT NULL DEFAULT 0,   d DATE DEFAULT NULL,   PRIMARY KEY (i1,
mysql导入数据时 USING BTREE 错误解决办法(存在索引)
今天在往测试数据库导入数据时,其中一个供应商表报USING BTREE 错误:You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use   near 'USING BTREE,UNIQUE KE
InnoDB的三个关键特性
InnoDB存储引擎的三个关键特性:插入缓冲(insert buffer)、二次写(double write)、自适应哈希<em>索引</em>(adaptive <em>hash</em> index)。
关于 InnoDB 索引长度限制的 tips
有同学问到InnoDB的<em>索引</em>长度问题,简单说几个tips。 关于3072 大家经常碰到InnoDB单列<em>索引</em>长度不能超过767bytes,实际上联合<em>索引</em>还有一个限制是3072。   可以看到,由于每个字段占用255*3, 因此这个<em>索引</em>的大小是3825>3072,报错。 为什么3072 我们知道InnoDB一个page的默认大小是16k。由于是Btree组织,要求叶
Innodb 自适应哈希索引的优缺点
名称 自适应哈希<em>索引</em> 适合使用场景 适合使用 = 和 IN 操作符的等值查询 不合适场景 不适合使用 like 和 % 的范围查询和高并发的joins 优点 提高了Innodb的内存使用率和一些情况下二级<em>索引</em>的查询效率 缺点 占用Innodb的内存缓存,使用了 lacth 锁保护内存中的<em>hash</em>结构 <em>mysql</em> 术语列表中对自适应哈希<em>索引</em>的解释 AHI 自适应哈...
mysql 5.7 InnoDB 添加全文索引
首先要确定是<em>mysql</em> 5.6以上 否则不<em>支持</em> innoDB全文<em>索引</em>(fulltext) 我使用的环境是<em>mysql</em><em>5.7</em> 添加步骤如下:修改变量(大部分人都这么改,看情况吧) 添加<em>索引</em> 其他的就是查看<em>索引</em>情况和验证<em>索引</em>情况修改变量 首先先查看现在的变量情况 SHOW VARIABLES LIKE 'ft%'; Value_name Value ft_boolean_synta
MySQL InnoDB索引介绍及优化(初学者)
什么是<em>索引</em>?<em>索引</em>(index)翻译为一个目录,用于快速定位我们想要找的数据的位置。例如:我们把一个数据库比作一本书,而<em>索引</em>(index)就是书中的目录,此刻要找到书的某个感兴趣的内容,我们一般是不会整本书翻完再去确认该内容在哪里,而是通过书的目录,定位到该内容章节所在页数,最后直接翻到该页面。我们来看看在数据库中的<em>索引</em>:全表扫描 VS <em>索引</em>扫描以字典为例,全表扫描就是如果我们查找某个字时,那么通读一
Mysql B-tree索引和哈希索引
MySQL的<em>btree</em><em>索引</em>和<em>hash</em><em>索引</em>的区别 <em>hash</em> <em>索引</em>结构的特殊性,其检索效率非常高,<em>索引</em>的检索可以一次定位,不像B-Tree <em>索引</em>需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash <em>索引</em>的查询效率要远高于 B-Tree <em>索引</em>。 可 能很多人又有疑问了,既然 Hash <em>索引</em>的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash <em>索引</em>而还要使用 B-Tre...
关于InnoDB索引长度限制的tips
有同学问到InnoDB的<em>索引</em>长度问题,简单说几个tips。            关于3072          大家经常碰到InnoDB单列<em>索引</em>长度不能超过767bytes,实际上联合<em>索引</em>还有一个限制是3072。 <em>mysql</em>&amp;gt; CREATE TABLE `tb` ( -&amp;gt; `a` varchar(255) DEFAULT NULL, -&amp;gt; ...
【MySQL技术内幕】27-B+树索引的分裂
B+树<em>索引</em>页的分裂并不总是从页的中间记录开始,这样可能会导致页空间的浪费。原因参考https://blog.csdn.net/shenchaohao12321/article/details/83243314 InnoDB存储引擎的 Page Header中有以下几个部分用来保存插入的顺序信息: PAGE_LAST_INSERT PAGE_DIRECTION PAGE_N_DIRECTION...
mysql数据库中的btree索引hash索引的区别
在<em>mysql</em>中,大多数<em>索引</em>(如 PRIMARY KEY,UNIQUE,INDEX和FULLTEXT)都是在BTREE中存储,但使用memory引擎可以选择BTREE<em>索引</em>或者HASH<em>索引</em>,两种不 同类型的<em>索引</em>各自有其不同的使用范围。Hash <em>索引</em>结构的特殊性,其检索效率非常高,<em>索引</em>的检索可以一次定位,不像B-Tree <em>索引</em>需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash <em>索引</em>的查询效率要远高于 B-Tree <em>索引</em>。可能很多人又有疑问了,既然 Hash <em>索引</em>的效率要比 B-Tree
mysql索引总结----mysql 索引类型以及创建
关于MySQL<em>索引</em>的好处,如果正确合理设计并且使用<em>索引</em>的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用<em>索引</em>的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有<em>索引</em>的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有<em>索引</em>查询会变的非常缓慢。还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加<em>索引</em>,比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTR
MySql5.7 InnoDB全文索引(针对中文搜索)
MySql<em>5.7</em> 建立全文<em>索引</em>1、ngram and MeCab full-text parser plugins全文检索在MySQL里面很早就<em>支持</em>了,只不过一直以来只<em>支持</em>英文。缘由是他从来都使用空格来作为分词的分隔符,而对于中文来讲,显然用空格就不合适,需要针对中文语义进行分词。但从MySQL <em>5.7</em>开始,MySQL内置了ngram全文检索插件,用来<em>支持</em>中文分词,并且对MyISAM和InnoDB引
倒排、空间、BTREE、HASH索引
倒排<em>索引</em> 数据结构分为词表和倒排表两部分。 词表:FST。类似于字典树(适合英文),共享前缀,内存消耗小; https://blog.csdn.net/njpjsoftdev/article/details/54015485 倒排表:文档号集合。数据压缩+有序链表+跳表    https://blog.csdn.net/hu948162999/article/details/79042439 ...
MySQL5.6几种建索引方式比较
<em>mysql</em>> select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 5.6.17    | +-----------+ <em>mysql</em>> CREATE TABLE test AS SELECT * FROM information_schema.columns; <em>mysql</em>> INSERT INTO test  SEL
Mysql如何创建hash类型索引
<em>mysql</em>&gt; use test; Database changed <em>mysql</em>&gt; create table test1(id int)engine=<em>innodb</em>; Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) 创建一个<em>innodb</em>存储引擎的表test <em>mysql</em>&gt; create index index_test using <em>hash</em> on test...
Mysql-索引-BTree类型【精简】
网络上看了很多关于B-TREE的总结,b树,B-树,B+树,B*树(艾玛<em>怎么</em>还4个呢?都快蒙圈了呢), 有的真的很精彩令人佩服,但是都是篇幅太长啊,一大长段的文字就让人望而生畏啊。干脆做一个简化版的总结,通俗移动点介绍下,说说他们的区别。 一.B树 Binary Tree,就是一个二叉树。(什么K呀h,n啥的公式这里不说了,有兴趣的可以自己搜搜..) (1)所有
MySQL-创建和使用全文索引(FullText)
MySQL5.6后,除了 MyISAM 存储引擎,事务型的 Innodb 存储引擎也<em>支持</em>创建和使用全文<em>索引</em>了。 以下为测试过程: --创建测试表 CREATE TABLE article (  id INT AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,  title VARCHAR(200),  body TEXT ) engine=<em>innodb</em>;
什么是索引,以及索引类型,以及各自适用范围
什么是<em>索引</em> <em>索引</em>是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构,<em>索引</em>类似一本书的目录,我们根据目录可以快速的查找到我们感兴趣的内容。<em>索引</em>就是存储引擎的目录,如果没有<em>索引</em>存储引擎必须遍历整个数据库表来查询符合条件的记录,<em>索引</em>的建立和优化应该是提升查询性能最有效的手段了。 <em>索引</em>的类型 <em>索引</em>是在MySQL的存储引擎层中实现的,而不是在服务层实现的。所以每种存储引擎的<em>索引</em>都不一定完全相同,也不是所有的存储引擎...
MySQL中MyISAM和InnoDB的索引方式以及区别与选择
一、<em>索引</em> 1、什么是<em>索引</em> &amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;<em>索引</em>是一种帮助<em>mysql</em>高效的获取数据的数据结构,这些数据结构以某种方式引用数据,这种结构就是<em>索引</em>。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“<em>mysql</em>”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql。 具体的参考: http://www.2cto.com...
Mysql索引命中规则
自己经验补充: 22,联合<em>索引</em>第一个字段不能用 IN 和 NOT IN
3分钟了解Mysql空间搜GeoHash
简单介绍:    Mysql 内置函数方案,适合于已有业务,新增加LBS功能,增加经纬度字段方可,避免数据迁移,在<em>5.7</em>.5后实现更多功能实现INNODB的空间搜方法,之前版本主要是对MYISAM的<em>支持</em>。     在此之前,InnoDB将几何数据存储为BLOB(二进制大对象)数据,在空间数据上只能创建前缀<em>索引</em>,当涉及空间搜索时非常低效,尤其是在涉及复杂的几何数据时。在大多数情况下,获得
MySQL索引结构之btreehash,主键唯一普通索引区分,changeBuffer
MySQL的<em>btree</em><em>索引</em>和<em>hash</em><em>索引</em>的区别 Hash <em>索引</em>结构的特殊性,其检索效率非常高,<em>索引</em>的检索可以一次定位,不像BTree <em>索引</em>需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash <em>索引</em>的查询效率要远高于 B-Tree <em>索引</em>。 可能很多人又有疑问了,既然 Hash <em>索引</em>的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash <em>索引</em>而还要使用 BTre...
mysql索引的原理B树索引hash索引
B+Tree B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化,使其更适合实现外存储<em>索引</em>结构,InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其<em>索引</em>结构。 从上一节中的B-Tree结构图中可以看到每个节点中不仅包含数据的key值,还有data值。而每一个页的存储空间是有限的,如果data数据较大时将会导致每个节点(即一个页)能存储的key的数量很小,当存储的数据量很大时同样会导致B-Tree的深度较大,...
MYSQL单列索引上限767字节
767来源: MySQL5.5之前,各种字符编码中utf8(3字节)是占用空间最大的字节, 所以限制了单列<em>索引</em>限制256*3-1 = 767。 5.5之后引入了utf8mb4编码占用4字节,增加<em>innodb</em>_large_prefix参数,当置为ON时允许列<em>索引</em>最大达到3072。 3072来源: <em>innodb</em>的page默认大小为16k 由于采用b+tree结构,为了不退化为链表,要求子节点一个pag...
BTREE索引与HASH索引
水电费
innodb索引之聚簇索引和二级索引(辅助索引、非聚簇索引)学习总结
inoodb 是使用b+树来实现<em>索引</em>功能的。 一、 B+树和B树的区别 B树种的同一键不会出现多次,可能在叶子节点上也可能在非叶子节点上; b+树的键一定会出现在叶子节点上,同时也可能在非叶子节点上重复出现。 简单的说,b+树的非叶子节点存储的都是键值,键值对应的具体数据都存储在叶子节点上。 b数据的每个节点存储的是真是数据,会导致每个节点的存储的数据量变小,所以整个b树的高度会相对...
讨论MySQL索引底层实现
MySQL<em>支持</em>多种<em>索引</em>类型,如BTree<em>索引</em>,哈希<em>索引</em>,全文<em>索引</em>等待。 本文主要讨论BTree<em>索引</em>,这也是我们平时用得最多的<em>索引</em>。 <em>索引</em>的本质 MySQL官方对于<em>索引</em>的定义为:<em>索引</em>是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。即可以理解为:<em>索引</em>是数据结构。 我们知道,数据库查询是数据库最主要的功能之一,我们都希望查询数据的速度尽可能的快,因此数据库系统的设计者会从查询算法
InnoDB 下常见索引
B+ 树<em>索引</em> 全文<em>索引</em> 哈希<em>索引</em> B+ 树<em>索引</em>就是传统意义上的<em>索引</em>,这是目前关系型数据库系统中查找最为常用和最为有效的<em>索引</em>。 B+ 树<em>索引</em>可以分成聚集<em>索引</em>和辅助<em>索引</em>,这两个<em>索引</em>不同的是叶子节点存放的是否是一整行的信息。 聚集<em>索引</em>就是按照每张表的主键构造一课 B+ 树,同时叶子节点中存放的即为整张表的行记录数据,也将聚集<em>索引</em>的叶子节点称为数据页。每个数据页都通过一个双向链表来进行链接。 ...
btree索引生效原则
<em>btree</em><em>索引</em>的常见误区 错误1 现在有一个商品表,有cat_id类别字段,price价格字段。假设我们给cat_id和price分别加上各自的所有,那么当我们使用sql:select * from goods where cat_id = 3 and price > 100;//查询第3个栏目,100元以上的商品这句sql只能用上cat_id或price<em>索引</em>,因为它们两是独立的<em>索引</em>,同时只能用上1
mysql的存储引擎类型和索引类型
<em>mysql</em>的存储引擎,常用的有<em>innodb</em>和myisam <em>innodb</em><em>支持</em>外键,事务,行锁,安全性更高,写入快查询慢,适合大数据量 myisam查询快写入慢,<em>支持</em>全文<em>索引</em>,表锁(MyISAM同一个表上的读锁和写锁是互斥的,容易阻塞), (myisam一个table实际保存为三个文件,.frm存储表定义,.MYD存储数据,.MYI存储<em>索引</em>) (表锁是把整个表锁住,不能写,行锁
关于mysql索引的B+树、聚簇索引、非聚簇索引、InnoDB、MyISAM之间的关系解析
看完这篇文章应该就能有一个全方位的理解。 具体讲解之前,有一点,再次强调下:B-树,即为B树。因为B树的原英文名称为B-tree,而国内很多人喜欢把B-tree译作B-树,其实,这是个非常不好的直译,很容易让人产生误解。如人们可能会以为B-树是一种树,而B树又是一种树。而事实上是,B-tree就是指的B树。特此说明。        二叉搜索树:        1.所有非叶子结点至多拥有两个儿...
MySQL中的innodb引擎的数据结构
  在看高性能MySQL中,看到一个查询。   当时觉得explain的结果很没道理。 explain select film_id from film order by title limit 50,5;   结果是这样的。   其中film这个表的<em>索引</em>如下   我就在想,通过对title排序,然后进行limit 50, 5。这个没问题,那就是通过<em>索引</em>就可以快速的操作。  ...
MySQL InnoDB索引介绍及优化-写给初学者
一、先说说什么是<em>索引</em>? <em>索引</em>(index)翻译为一个目录,用于快速定位我们想要找的数据的位置。例如:我们把一个数据库比作一本书,而<em>索引</em>(index)就是书中的目录,此刻要找到书的某个感兴趣的内容,我们一般是不会整本书翻完再去确认该内容在哪里,而是通过书的目录,定位到该内容章节所在页数,最后直接翻到该页面 我们来看看在数据库中的<em>索引</em>: 全表扫描 VS <em>索引</em>扫描 以字典为例,全表扫描就是如果我
MySQL索引使用的数据结构:B-Tree和B+Tree
MyISAM是MySQL 5.5之前版本默认的存储引擎,从5.5之后,InnoDB开始成为MySQL默认的存储引擎。 MyISAM使用B-Tree实现主键<em>索引</em>、唯一<em>索引</em>和非主键<em>索引</em>。 InnoDB中非主键<em>索引</em>使用的是B-Tree数据结构,而主键<em>索引</em>使用的是B+Tree。 本文就是对这两种数据结构做简单的介绍。 1. B-Tree B-Tree不是“B减树”,而是“B树
MySQL5.7利用虚拟列优化
导 读作者:徐晨亮,MySQL课程学员微信号:xuchenliang573,欢迎交流拍砖知数堂只分享干货,各精品课程讲授的都是职场实用技能今天线上发生CPU使用率超过95...
mysql索引数据结构简介
一、简介 <em>mysql</em><em>索引</em>的数据结构是树,常用的存储引擎<em>innodb</em>采用的是B+Tree。这里对B+Tree及其相关的 查找树进行简要介绍。 二、各种查找树 1、二叉排序树(也称为二叉查找树) 二叉排序树是最简单的查找树,特点: a)是一棵二叉树; b)左子树所有结点的值小于它的父结点的值,右子树所有结点的值大于它的父结点的值。 2、平衡二叉树(又称AVL树) 平衡二叉树是二叉排序...
【面试题】MySQL索引相关的面试题(红黑树,hash,B树,B+树)
自己整理了几个面试题分享给大家 问题1:红黑树为什么那样设计? 首先聊一下二叉搜索树,主要特点是左节点比根节点小,右节点比根节点大,并且左右子树都是二叉搜索树。缺点是在极端情况下,比如插入都是有序的,就会出现退化的情况有序序列树退化成链表。 二叉搜索树 退化成链表的二叉搜索树 此时,要想让树的节点平均分布就需要平衡树了,红黑树就是平衡树的一种(平衡二叉搜索树)。然后,一棵树的查询性能取决...
【Mysql】Hash索引与Btree索引
<em>btree</em><em>索引</em>: 如果没有特别指明类型,多半说的就是<em>btree</em><em>索引</em>,它使用<em>btree</em>数据结构来存储数据,大多数<em>mysql</em>引擎都<em>支持</em>这种<em>索引</em>,archive引擎是一个例外,5.1之前这个引擎不<em>支持</em>任何<em>索引</em>,5.1开始才<em>支持</em>单列自增的<em>索引</em>。<em>innodb</em>使用b+tree=<em>btree</em>(<em>btree</em>已经不使用了) 存储引擎以不同的方式使用<em>btree</em><em>索引</em>,性能也各不相同,各有优劣,如:myisam使用前缀压
MySQL 覆盖索引
本文主要概述<em>mysql</em>的覆盖<em>索引</em>,以及几种常见的优化场景 内容概要  聚集<em>索引</em>和辅助<em>索引</em>  什么是覆盖<em>索引</em>  几种优化场景    总体建议 聚集<em>索引</em>和辅助<em>索引</em> 聚集<em>索引</em>(主键<em>索引</em>) —<em>innodb</em>存储引擎是<em>索引</em>组织表,即表中的数据按照主键顺序存放。而聚集<em>索引</em>就
jquery/js实现一个网页同时调用多个倒计时(最新的)
jquery/js实现一个网页同时调用多个倒计时(最新的) 最近需要网页添加多个倒计时. 查阅网络,基本上都是千遍一律的不好用. 自己按需写了个.希望对大家有用. 有用请赞一个哦! //js //js2 var plugJs={     stamp:0,     tid:1,     stampnow:Date.parse(new Date())/1000,//统一开始时间戳     ...
基于JAVA的ICQ系统下载
基于JAVA的ICQ系统 .rar 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/andyjiang2008/1971149?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/andyjiang2008/1971149?utm_source=bbsseo[/url]
QQ2009 Preview下载
QQ2009 Preview,卸载QQ2009 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ccc79/2030710?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ccc79/2030710?utm_source=bbsseo[/url]
网站编码转换工具,utf,gb2312,gbk,iso下载
很好用的网站编码转换,可以轻松的将gb2312的网站转成utf-8,或者其他的编码。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xqshang/2368918?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xqshang/2368918?utm_source=bbsseo[/url]
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