一、索引1.查询效率问题在很多页中查找记录的情况下，不论是根据主键列或者非主键列进行查找，如果不能快速定位到记录所在的页，就只能从第一个页沿着双向链表一直往下找，然后在每一个页中针对主键或非主键分别采用二分法或遍历单向链表中每一条记录，这种方式可能需要遍历所有页以及页中所有记录，极为耗时。所以要快速定位到需要查找的记录所在的索引页，同样需要为索引页建立一个目录，也就是索引。2.建立索引建立目录，就
哈希索引基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码，哈希码是一个较小的值，并且不同键值的行计算出来的哈希码也不一样。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。 在mysql中，只有Memory引擎显式支持哈希索引。这也是memory引擎表的默认索引类型，memory引擎同时也支
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2023-08-12 23:16:47
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导读在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种，我们来看下这两种索引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+树索引写成了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 d
关于MySql索引的知识点整理，包括索引的选择（为何用B+树），存储引擎等。关键知识点： 1.索引数据结构：哈希表，红黑树，B树，B+树 2.索引是则么支撑千万级表的快速查找的 3.如何基于索引B+树精准建立高性能索引 4.什么是回表 5.存储引擎Innodb,Myisam 5.聚簇索引与非聚簇索引 6.索引覆盖 7.索引下推要知道，索引之前是有关磁盘的读写，io的效率是很低的，于是就有了关系型的
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2023-09-02 16:14:40
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参考：《深入浅出mysql》今天有个面试，问到了这个问题，然后忽然发现我没有思考过这个问题，就单纯的解释了结构上的区别，而使用场景上的一下子啥都没反应过来，尴尬。首先简单讲一下数据结构上的区别吧，哈希索引就是我们jdk里面的hashmap的结构，也就是数组加链表的情况，而B树索引就是一个平衡的多路的二叉树(不熟悉的同学可以找本数据结构和算法的书来看看 由浅入深浅谈B+树 这是我以前写的简单介绍)然
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2023-08-19 23:20:45
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1、索引概念简单来说索引是一个帮助我们快速查找数据的数据结构。对于MySQL数据库来说，索引是一个排序的列表，在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址，在数据十分庞大的时候，索引可以大大加快查询的速度，这是因为使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据，而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据。2、索引具体采用哪种数据结构索引采用的数据结构和数据库采用的存储
导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种，我们来看下这两种索引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+树索引写成了BTREE，例如像下面这样的写法： CREATE TABLE t(aid int unsigned not
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2016-07-06 16:25:00
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导读在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种，我们来看下这两种索引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+树索引写成了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 d
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2022-12-02 00:44:51
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索引介绍索引是一种特殊的数据库结构，被设计用来快速查询数据库表中的特定记录。索引有多种类型，就像字典有拼音查找和偏旁查找一样都是为了提高检索效率。MySQL中最常见的索引类型有B+树索引和哈希索引，下面来简单介绍一下这两种索引类型有哪些差别和优劣。B+树索引B+树索引是一种多路径的平衡搜索树，具有如下特点：1.非叶子节点不保存数据，只保存索引值2.叶子节点保存所有的索引值和数据3.同级节点通过指针
原创
2022-03-29 14:19:28
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这里是参考B站上的大佬做的面试题笔记。大家也可以去看视频讲解！！！文章目录1 、mysql索引结构，各自的优劣2 、索引的设计原则3 、mysql锁的类型有哪些4 、mysql执行计划怎么看5 、事务的基本特性和隔离级别1 、mysql索引结构，各自的优劣索引的数据的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在MySQL中使用较多的索引有hash索引，B+树索引等，innoDB存储引擎的默认索引实现为：B
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2023-08-19 22:14:00
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B树B 树，平衡多路查找树。B 树是为磁盘等存储设备设计的一种平衡查找树。B 树结构的数据可以让系统高效的找到数据所在的磁盘块。上图就是一个 B 树，紫色为 Key，黄色为 data，蓝色为指针。相比于之前的 BST 多了在每一个磁盘页的索引比较，但是因为磁盘页已经被磁盘 IO 操作读取到了内存中。因为内存 IO 操作比磁盘 IO 操作省时很多根本不在一个数量级所以可以忽略不计，所以磁盘 IO 操
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2023-07-04 20:19:19
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文章目录索引红黑树和AVL树什么是索引B树和B+树的区别为何使用B/B+树而不使用hash索引我们在创建表的时候用代理主键还是自然主键为何索引主键设置自增聚簇索引和非聚簇索引什么是联合索引索引覆盖索引下推设计索引原则 索引数据库使用索引是使用B树，它是一种二叉平衡树的一个种类，可以使查找时间为二分查找，O(logN)。 查找速度很快，但是需要占用空间，以空间换时间。更新索引时较慢，因为要找到合适
在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种是什么？哈希索引HASH：以KV的形式检索数据，也就是说，它会根据索引字段生成哈希码和指针，指针指向数据 哈希索引有什么特点呢？第一个，它的时间复杂度是O(1)，查询速度比较快，因为哈希索引里面的数据不是按照顺序存储的，所以不能用于排序第二个，我们在查询数据的时候要根据键值计算哈希码，所以它只能支持等值查询(=N)，不支持范围查询（>
一、B+树介绍 如上图所示，即为一个简化的3阶B+树。所谓3阶，指的是每个非叶子节点最多可以有3个子节点。图中数字代表关键字（可以理解为数据库中的字段的值），P1、P2、P3代表指针。 一棵m阶B+树的特点如下：每个节点最多可以有m个关键字；每个关键字左边的子节点关键字都比自己小，右边的子节点关键字都等于自己或比自己大。所有叶子节点组成链表，按关键字大小排序。（注意：在mysql中，该链表为双向指
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2023-08-12 12:00:27
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为什么选择B+树作为索引结构Hash索引：Hash索引底层是哈希表，哈希表是一种以key-value存储数据的结构，所以多个数据在存储关系上是完全没有任何顺序关系的，所以，对于区间查询是无法直接通过索引查询的，就需要全表扫描。所以，哈希索引只适用于等值查询的场景。而B+ 树是一种多路平衡查询树，所以他的节点是天然有序的（左子节点小于父节点、父节点小于右子节点），所以对于范围查询的时候不需要做全表扫
索引是一种数据结构，用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据。 索引最形象的比喻就是图书的目录了。注意这里的大量，数据量大了索引才显得有意义，如果我想要在 [1,2,3,4] 中找到 4 这个数据，直接对全数据检索也很快，没有必要费力气建索引再去查找。索引在 MySQL 数据库中分三类： B+ 树索引 Hash 索引 全文索引 我们今天要介绍的是工作开发中最常接触到的 InnoDB 存
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2023-09-19 23:04:39
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这个问题是我在看视频的时候老师提到的，虽然之前知道他们各自的索引结构但是还没有研究过原因。在网上一搜答案特别多。但是都特别的啰嗦。于是总结了这篇文章。一、B树和B+树的区别很明显，我们要想弄清楚原因就要知道B树和B+树的区别。为了不长篇大论。我们直接给出他们的形式总结他们的特点。1、B树B树是一种自平衡的搜索树，形式很简单：这就是一颗B树。针对我们这个问题的最核心的特点如下：(1)多路，非二叉树(
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2023-08-12 16:43:54
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MySQL 索引原理- 索引与 B+TreeMySQL索引类型MySQL的索引一般而言都是B+树，但是也有些时候可以使用哈希索引。哈希索引：查找速度非常快是一种内存存储引擎是一种散列的查找方式，不支持排序和范围查找一般情况下我们都是用B+树一种基于硬盘存储所创建的变种树支持排序，范围查找查询速度也非常可观，而且是查找速度是稳定的。为什么选B+树作为存储结构那什么是B+树？呃，这个说来话了，我们以光
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2023-07-04 14:31:11
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索引的底层实现原理数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存了，只能逐一加载每一个磁盘块（对应索引树的节点），索引树越低，越“矮胖”，磁盘IO次数就少MySQL支持两种索引，一种的B-树索引，一种是哈希索引 大家知道，B-树和哈希表在数据查询时的效率是非常高的。这里我们主要讨论一下MySQL InnoDB存储引擎，基于B-树（但实际上MySQL采用的是B+树结构）的索
1、数据库索引采用B+树而不是B树的原因主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。2、文件索引和数据库索引为什么使用B+树文件与数据库都是需要较大的存储，也就是说，它们都不可能全部存储在内存中，故需要存储到磁盘上。而所谓索引：为了数据的快速定位与查找，那么索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取
