面试题：Mysql索引底层是什么MySQL 索引底层通常包含以下三个部分：B-Tree 索引B-Tree 是 MySQL 索引的核心组件，也是最普遍和常用的索引类型。每个 B-Tree 索引实际上是一棵平衡树结构，由若干个节点组成，每个节点又包括一个键值和对应的数据指针，构成了一个键到数据之间的映射关系。在引入 B-Tree 索引之后，我们就可以快速查找、插入和删除数据。MySQL 中的 B-Tr
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2024-01-08 16:15:03
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Mysql的索引详解1.索引定义2.索引结构2.1数据结构分析2.1.1熟知的数据结构2.1.2分析为什么这么多的数据结构不全适用于索引结构2.2Hash结构2.3B+ tree结构3.索引分类3.1聚集索引（聚簇索引）3.2非聚集索引（稀疏索引）3.3联合索引3.4主键索引和非主键 1.索引定义索引是mysql帮我们排好序的数据结构，可以更快捷的查找数据2.索引结构2.1数据结构分析2.1.1
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2024-01-12 01:17:37
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主键索引的叶子节点存的是整行数据。在InnoDB里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在InnoDB里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）。也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。聚簇索引聚簇索引有两个特点：使用记录主键值的大小进行记录和页的排序，这包括三个方
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2023-09-30 22:53:06
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# MySQL二级索引结构解析
在关系型数据库中，索引是一种数据结构，旨在提高检索效率。MySQL数据库中的二级索引（Secondary Index）是基础索引（Primary Index）以外的其他索引，它们在数据查询中发挥着重要作用。本文将深入探讨MySQL的二级索引结构，并通过实例代码进行说明。
## 什么是二级索引
二级索引是指在数据库表中的字段上建立的索引，该索引并非表的主键。正因
一、问题经常遇到业务线的同学问，既然页面I/O对MySQL查询性能影响较大，那么对于一次MySQL查询，底层要进行多少次页面I/O呢？为了回答这个问题，下文我们简化几个概念：h：统称索引的高度；h1：聚簇索引的高度；h2：二级辅助索引的高度；k：中间结点的扇出系数。二、分析不得不说这是一个非常棒的问题，跟咱们的日常查询密切相关。这个问题看似简单，但回答起来并不那么容易。首先我们来看下MySQL B
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2024-03-19 10:14:45
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【1】数据结构及算法基础① 几个概念度和阶树中一个结点的孩子个数称为该结点的度。树中结点的最大度数称为树的度。度数：在树中 每个结点的子结点（子树）的个数就称为该结点的度（degree）。阶数：B-tree 阶定义为一个结点的子结点数目的最大值（自带最大值属性）。高度和深度树的高度是树中结点最大层数。结点的层次从树根开始定义，根结点为第一层，子结点为第二层，依次类推。结点的深度是从根结点开始自顶向
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2024-05-28 16:04:29
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一、索引的本质索引是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构。 索引数据结构： 1、二叉树 2、红黑树 3、Hash表 4、B-Tree例：如下面一张表无索引： 查找 col2=89的数据,会进行全表扫描，从第一个开始往下面扫描，直到找到col2=89为止，需要查找至少6次。select * from t where t.col2=89;有索引（二叉树）： 如图右侧所画，二叉树的规则是左边小，
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2023-09-28 20:08:39
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一、InnoDB索引的模型: 索引的出现其实是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。 在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表。InnoDB索引底层是使用B+树。数据都是存储在B+树的叶子节点上。 每一个索引在InnoDB中对应一颗B+树。 根据叶子节点的内容，索引类型分为主键索引(聚簇索引)和非主键索引(二级索引)。主键索引:叶子节点存的是一整行
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2024-06-04 11:02:35
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一、InnoDB实现原理虽然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。因为InnoDB支持聚簇索引（主键索引），聚簇索引就是表，所以InnoDB不用像MyISAM那样需要独立的行存储。也就是说，InnoDB的数据文件本身就是索引文件。聚簇索引的每一个叶子节点都包含了主键值、事务ID、用于事务和MVCC的回滚指针以及所有的剩余列。假设我们以col1为主键，则
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2023-12-02 23:16:23
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关于MySQL索引的好处，如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话，那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车。对于没有索引的表，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，没有索引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索引，比如wp_comments表中针对5个字段设计了BTR
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2024-07-29 16:13:45
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什么是索引根据索引类型，可以分成主键索引和二级索引（非主键索引） 主键索引：主键索引是叶子结点保存主键渐对应行的全部数据， 在 InnoDB 中，主键索引，也被叫做聚簇索引。 二级索引(非主键索引）：二级索引的叶子结点保存的是索引值和主键值，当二级索引进行查询时，需要进行回表操作。
select * from t_user where id=1 即主键查询方式，则只需要搜索id这棵B+树
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2024-03-26 05:34:30
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数据库索引对于数据查询的重要性不可言喻，因此作者在存储层实现了二级索引，以及利用索引进行扫描的功能。目前仅实现了分区表与非分区表的本地索引（数据与索引共用一个Raft组管理），全局索引及反向索引待以后再实现。一、存储结构： 在介绍索引前先了解一下数据与索引是以何种结构存储于RocksDB内的，每个节点的RocksDB实例都包含以下两个ColumnFamily，每个列簇的存储结构如下:1. T
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2024-03-19 20:57:02
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1.线性索引线性索引的索引文件是一组顺序的关键码/指针对，按照关键码进行排序，指针指向磁盘中的完整记录。1）一维数组线性索引局限性：可能会太大了导致无法存到主存，只能存到磁盘，哪怕使用二分检索，造成的IO代价也很高。解决办法：二级索引；二级索引是存储目标关键码的索引文件所在的磁盘块的。比如说，一个线性索引文件占据磁盘中的一百块，则二级索引文件中就要保存一百项，每一项中存储的是该块的第一
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2024-01-21 04:23:27
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目录1、索引本质2、索引数据结构3、索引是怎么支撑千万级表的快速查找？ 4、如何基于索引b+树精准简历高性能索引？5、联合索引底层数据结构是怎么样的？1、索引本质 索引是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构2、索引数据结构 二叉树、红黑树、Hash表、B-TreeMysql从第一行将数据从磁盘load到内存与sql对比，每一次lo
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2023-12-25 16:12:38
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索引的原理目标索引基础索引存储模型二分查找二叉树平衡二叉树（AVL Tree）多路平衡二叉树（B Tree）B+ 树 （加强版多路平衡查找树）为什么不用红黑树hash索引B+Tree 索引落地索引的使用原则 目标1、索引的本质
2、索引底层的数据结构
3、不同存储引擎中索引的落地
4、索引的创建和使用原则索引基础索引是什么排序的
数据结构索引类型普通索引：没有限制
唯一索引：键值不能重复
全文索
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2023-12-31 16:48:39
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今天在我的虚拟机中布置了环境，测试抓图如下：抓的这几个都是第一次执行的，刷了几次后，取平均值，效率大致相同，而且如果在一个列上同时建唯一索引和普通索引的话，mysql会自动选择唯一索引。谷歌一下：唯一索引和普通索引使用的结构都是B-tree,执行时间复杂度都是O(log n)。补充下概念：1、普通索引普通索引(由关键字KEY或INDEX定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度。因此，应该只为那
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2023-08-10 23:40:47
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索引是一种用于快速查询行的数据结构，就像一本书的目录就是一个索引，如果想在一本书中找到某个主题，一般会先找到对应页码。在mysql中，存储引擎用类似的方法使用索引，先在索引中找到对应值，然后根据匹配的索引记录找到对应的行。我们首先了解一下索引的几种类型和索引的结构。索引类型B树大多数存储引擎都支持B树索引。b树通常意味着所有的值都是按顺序存储的，并且每一个叶子节点到根的距离相同。B树索引能够加快访
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2023-11-27 17:18:46
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索引目录索引初始索引为什么要有索引什么是索引对索引存在的误解索引的原理磁盘IO与预读索引的数据结构 树树中的术语二叉树平衡二叉树B树B+树b+树性质聚集索引与辅助索引聚集索引聚集索引的好处辅助索引mysql 常用的索引索引功能mysql 常用的索引索引的两大类型hash与btree创建/删除索引的语法测试索引准备在没有索引的前提下测试查询速度总结正确的使用索引索引未命中不等于！=between
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2024-08-16 18:23:07
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名词定义索引表：对主表某些列数据的索引，只能读不能写。预定义列：表格存储为Schema-free模型，原则上一行数据可以写入任意列，无需在schema中指定。但是也可以在建表时预先定义一些列，以及其类型。单列索引：只为某一个列建立索引。组合索引：多个列组合排序，组合索引中包含组合索引列1，列2。索引表属性列：被映射到索引表非PK列中的主表预定义列。索引列补齐：自动将没有出现在索列中的主表PK列补充
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2024-06-07 07:54:29
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一、协处理器—Coprocessor （概念拷贝） 1、 起源 Hbase 作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括：无法轻易建立“二级索引”，难以执 行求和、计数、排序等操作。比如，在旧版本的(<0.92)Hbase 中，统计数据表的总行数，需 要使用 Counter 方法，执行一次 MapReduce Job
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2023-10-09 20:37:56
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