文章目录前言一、MySql索引原理二、sql调优1.查询优化2.索引分析优化三、分库分表拆分方式总结 前言MySql索引原理、工作中怎么进行sql调优:sql规范检查、表结构索引检查。再结合案例走一波,算是给自己做个学习回顾总结吧?希望对你也有一些帮助。 如果有什么不足之处,欢迎大神留言指出。。。一、MySql索引原理MySql索引底层数据结构用的是B+,相信大家都能说出来。那为什么不用B
转载 2023-07-04 20:19:50
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B+ 跳表的区别首先,B+ 跳表的最下面一层都包含了所有的数据,而且都是顺序的,适用于范围查询。此外,往上构建出来的层级都是用于提升搜索性能的。但二者在新增和删除数据时,还是有些区别的。B+ 新增数据B+ 本质上就是一颗多路平衡二叉。关键在于“平衡”,对于多叉树结构来说,它的含义是:子树们的高度层级应尽量保持一致(一般最多差一个层级),这样在搜索时,不管是到哪个子树分支,搜索次数都差
跳表:为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合前面我们介绍了二分查找算法。当时我讲到,因为二分查找底层依赖的是数组随机访问的特性,所以只能用数组来实现。如果数据存储在链表中,就真的没法用二分查找算法了吗?实际上,我们只需要对链表稍加改造,就可以支持类似“二分”的查找算法。我们把改造之后的数据结构叫做跳表(Skip list),也就是今天要讲的内容。跳表这种数据结构对你来说,可能会比较陌生,因为一
什么是索引?索引是对数据库表中一列或者多列的数据进行排序的一种数据结构。 它可以加速数据的检索。索引的作用相当于图书的目录。InnoDB和MyISAN默认索引为B+。 Memony就是是哈希表B什么?B的意思是平衡。 B是一种自平衡数据结构,它维护有序数据并允许以对数时间进行搜索、顺序访问、插入和删除。 B是二叉搜索的一般化,可以有两个以上的子节点。B非常适合读取和写入相对较大的数据
MySQL中的B+Tree 原理B+Tree一般由多个页、多层级组成,在MySQL中每个页 16 KB。主键索引的 B+ 的叶子结点
原创 7月前
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InnoDB存储引擎支持两种常见的索引:B+和哈希。B+B+是从一个Balance Binary(平衡二叉)发展而来的,但不是一个平衡二叉B+的索引只能找到被查找数据行所在的页。然后数据库通过把页读入内存,再在内存中进行查找。平衡二叉:左子树的值总是小于根的值,右子树的值总是大于根的键值,二分查找法:logn平衡二叉对于查找的性能是比较高的,但是不是最高的,只是接近最高的性能。
通过给集合(set)中的每个元素设定一个分数(score),这样集合中的成员可以根据分数进行从大到小的排序,这样的集合叫做有序集合(zset)。Redis中有序集合有两种实现方式:跳表和压缩列表。这篇文章将介绍Redis中跳表的实现原理。一. 跳表如果希望一个集合中的元素是有序的,很自然的,我们会想到用有序链表来实现: 这样,对这个链表进行插入和查找操作的时间复杂度是O(N),那么有没有
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、BB+的区别很明显,我们要想弄清楚原因就要知道BB+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、BB是一种自平衡的搜索,形式很简单:这就是一颗B。针对我们这个问题的最核心的特点如下:(1)多路,非二叉(
B的由来B指的是一类,包括B-B+B*等,是一种自平衡的搜索,它类似普通的平衡二叉,不同的一点是B允许每个节点有更多的子节点。B是专门为外部存储器设计的,如磁盘,它对于读取和写入大块数据有良好的性能,所以一般用在文件系统及数据库中。1. 为什么不用二叉平衡传统用来搜索的平衡二叉有很多,AVL,红黑等。这些在一般情况下的查询性能非常好,但当数据量非常大的时候就无
转载 2023-07-04 14:29:30
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索引是一种数据存储结构,对表中一列或多列进行排序以快速定位获取数据 . 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。索引类型B大多数存储引擎都支持B索引。B通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子到根的距离相同。B索引能够加快访问数据的速度
转载 2023-09-19 23:05:14
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文章目录1、二叉查找2、平衡二叉(AVL Tree)2.1、四种失去平衡的定义:2.2、四种失去平衡对应的旋转方法2.2.1 、LL的旋转2.2.2 、RR的旋转2.2.3、LR的旋转2.2.4 、RL的旋转3、平衡多路查找B-Tree)4、B+Tree5、其它5.1、覆盖扫描 BB-B-tree 、 B tree 这4种写法指的是同一种B+B+tree 这2种
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在我们的印象中,mysql 数据表里无非就是存储一行行的数据。跟个 excel 似的。直接遍历这一行行数据,性能就是 O(n),比较慢。
转载 2022-11-03 10:05:12
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总结一下BB+在不同是数据库系统中的应用。一、BB+1.1 BB-Tree,即B或者B-。一棵 m 阶的 B ,需要满足下列条件:1. 定义任意非叶子结点最多只有M个儿子,且M>2;2. 根结点的儿子数为[2, M];3. 除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M],向上取整;4. 非叶子结点的关键字个数=儿子数-1;5. 所有叶子结点位于同一层;6. k个关键字
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+,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+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+作为存储结构那什么是B+?呃,这个说来话了,我们以光
转载 2023-07-04 14:31:11
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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、BB+的区别很明显,我们要想弄清楚原因就要知道BB+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、BB是一种自平衡的搜索,形式很简单:这就是一颗B。针对我们这个问题的最核心的特点如下:(1)多路,非二叉(
简介:B+中只有叶子节点会带有指向记录的指针,而B则所有节点都带有B+索引可以分为聚集索引和非聚集索引mysql使用B+,其中Myisam是非聚集索引,innoDB是聚集索引聚簇索引索引的叶节点就是数据节点;而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点,只不过有一个指针指向对应的数据块。  B:  B+:   B+ 的特点:
 B+的特征: 1.有k个子树的中间节点包含有k个元素(B中是k-1个元素),每个元素不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点。 2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息,及指向含这些元素记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。 3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点,在子节点元素中是最大(或最小)元素。 &nbsp
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+ 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
转载 2023-09-19 23:04:39
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B+B的区别? 为什么MYSQL要用B+ 而不用B首先B的所有节点都存储数据信息,而B+ 的所有数据都存储在叶子节点B+ 是在B的基础上的一种优化,使其更加适合外存储索引结构,InnoDB存储引擎及时B+ 实现其索引结构从B树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,而每一页的存储空间是有限的,如果data数据较大时会导致每一个节点(也就是每一页)能存储
1.B+的背景我们谈起B+,可能最先想到它是MySQL中底层存储所采用的数据结构,其实B+和二叉、平衡二叉一样,都是经典的数据结构。B+B和索引顺序访问方法(ISAM,是不是很熟悉?对,这也是MyISAM引擎最初参考的数据结构)演化而来,MongDB中就采用的B。 为啥MySQL中不采用B,而采用B+呢?(或者说MongDB中为啥不采用B+呢?) 这是因为MySql是关系型
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