InnoDB使用的是聚簇索引，将主键组织到一棵B+树中，而行数据就储存在叶子节点上，若使用"where id = 14"这样的条件查找主键，则按照B+树的检索算法即可查找到对应的叶节点，之后获得行数据。若对Name列进行条件搜索，则需要两个步骤：第一步在辅助索引B+树中检索Name，到达其叶子节点获取对应的主键。第二步使用主键在主索引B+树种再执行一次B+树检索操作，最终到达叶子节点即可获取整行数
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2024-01-03 14:49:33
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超键，候选键，主键，外键主键：对数据库表中的每一行数据进行唯一标识任意两行的主键值都不同包含主键值的列从不修改或更新主键值不能重用使用PRIMARY KEY进行标识外键：如果关系模式R1中的某属性集不是R1的主键，而是另一个关系R2的主键，则该属性集是关系模式R1的外键；超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。比如一张学生信息表，学生表中含有学号或者身份证号的任意组合都称为此表的超
在学习索引的时候，常常会看到回表、覆盖索引、索引下推、页分裂等等概念，本篇就常见概念进行介绍和总结。
目录前言B+树回表索引维护——页分裂覆盖索引最左匹配原则前缀索引索引下推前言在学习索引的时候，常常会看到回表、覆盖索引、索引下推、页分裂等等概念，本篇就常见概念进行介绍和总结。B+树索引基于B+树，要想更好地理解这些概念建议先了解：BTree和B+Tre
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2024-06-03 19:25:53
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索引的作用首先，我们需要了解索引的作用。在MySQL中，索引是一种特殊的数据结构，它可以加快查询的速度。通过在特定的字段上创建索引，MySQL可以更快地定位到符合条件的数据，从而提高查询效率。Order By字段加索引的好处当我们在查询中使用Order By语句对结果进行排序时，如果对排序的字段添加索引，就能够极大地提升查询速度。这是因为索引可以帮助MySQL在排序时更快地定位到需要的数据，而不必
聚簇索引与非聚簇索引1.聚簇索引：只能来自于采用innodb存储引擎表的数据mysql自动将采用了innodb存储引擎，作为表中主键建立索引，这个索引就是聚簇索引如果当前表中没有主键，mysql将会选择一个添加唯一性约束的字段作为聚簇索引如果当前表中既没有主键字段，也没有添加唯一性约束字段，mysql将随机选取一个字段来作为聚簇索引在采用innodb存储引擎的表文件中，必然会存在一个聚簇索引在采用
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2023-10-24 05:28:24
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MySQL 索引原理
1. 索引本质索引是存储引擎快速找到记录的一种数据结构。2. 索引的分类1）主键索引（PRIMARY KEY）：列的值必须唯一且不允许有NULL值。一张表只允许有一个主键。2）唯一索引（UNIQUE) ：唯一索引列的值必须唯一，允许有NULL值。3）普通索引：4）组合索引：索引包含多个列。5）全文索引（FULL TEXT)： 全文检
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2023-07-01 09:18:06
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一、覆盖索引非主键索引查询，若结果所需要的字段只在主键索引上有，则需要回到主键搜索树，此过程称为 回表 。非主键索引查询，若结果所需要的字段在当前索引树上已经存在，可直接提供查询结果，不需要回表。即在查询中，非主键索引已经“覆盖了”查询需求，称为 覆盖索引。如下图，T表，ID为主键，k为普通索引，有如下两个查询语句：select * from T where k=3; -- 需要回表
sel
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2023-11-28 13:14:27
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问题描述：有一次Oracle插入数据冲突，需要删除旧数据再重新插入。现在根据索引名称（index_name）和用户名（index_owner）即可找到主键包含的列。但是在想要根据主键删除旧的行数据时发现查不到主键索引所包含的列名。select column_name from dba_ind_columns where index_name = 'SYS_C0083355' and index_o
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2024-07-27 15:14:06
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一，前言 上一篇内容说到了MySQL存储引擎的相关内容，及数据类型的选择优化。下面再来说说索引的内容，包括对B-Tree和B+Tree两者的区别。1.1，什么是索引 索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构， 对性能的提升有很大的帮助，尤其当表中数量较大的情况下，索引正确的使用可以对性能提升几个数量级。
但是索引经常被忽略，不恰当的索引对性能可能还会带来负面效果。1.2，什么时候添加索引主键自
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2024-06-11 13:12:27
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# MySQL 按照主键排序不走其他索引的原因及解决办法
在使用 MySQL 数据库进行数据查询操作时，经常会使用 `ORDER BY` 子句对结果进行排序。然而，有些情况下，即使存在其他索引，MySQL 仍然会选择按照主键排序。本文将介绍这种现象的原因，并提供解决办法。
## 为什么会按照主键排序？
MySQL 使用 B+ 树索引来加速数据的查找和排序。当我们执行带有 `ORDER BY`
原创
2023-11-20 10:53:55
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索引简述索引的目的在于提高查询效率，类比字典；实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，索引列也是要占用空间；常见的MySQL主要有两种结构：Hash索引 和 B+ 树索引，我们使用的是InnoDB和MyISAM引擎，默认的都是B+树； 为什么用 B+ 树做索引而不用哈希表做索引?1、哈希表是把索引字段映射成对应的哈希码然后再存放在对应的位置，这样的话，如果我们
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2024-04-02 13:22:51
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没有一堆似是而非的类比，直白明了，一看就懂。图1. 主键索引1.叶子节点是数据页，存放完整的数据条目；非叶子节点是索引页，存放了"稀疏主键+子索引页地址"或者"稀疏主键+数据页地址"。数据页和索引页都以文件形式存放在磁盘上。2.上述根据主键维护一棵B+树，对应就形成了主键索引；如果根据非主键维护一棵B+树，就形成了非主键索引，它的数据页存中只存放主键值和索引键值。非主键，指的就是除了主键的其他数据
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2023-08-07 00:57:46
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MySQL的Innodb存储引擎的索引分为聚集索引和非聚集索引两大类1.主键是一个特殊的唯一性索引,它可以被设置成聚集索引,也可以被设置成非聚集索引. 一个加了主键的表,他的整个表就变成了一个索引,也就是所谓的聚集索引(聚集索引只能有一个),变成了一个平衡树的结构,而没有加主键的表才是真正的表,它的数据无序的存放在磁盘的存储
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2023-10-16 18:28:42
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一对一关联映射有两种:一种是主键关联，一种是“唯一”外键关联。
主键关联：
原理是两张表的主键(ID)保持一致，在获取的时候根据两种表中的ID相同来作为关系判断的标准，这样的设计好处在于我们不用添加另外的字段来维护它们之间的关系。
废话少说，看例子。
在生活一对一的关系还“算”挺多的，比如人与自己的省份证，丈夫和妻子（当然是在符合中国国情的情况下）等等。
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2024-07-03 23:30:18
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MySQL原理解读——索引我们主要以InnoDB引擎来了解索引1、索引的分类索引都存储在磁盘的数据页中索引在大体上分为两类：聚簇索引、非聚簇索引他们都通过B+数实现1.1、聚簇索引把索引值和数据存储在一起的索引叫聚簇索引mysql的主键默认使用聚簇索引尽量使用自增字段作为主键，防止后续行数据插入导致索引树中的节点分裂甚至是磁盘的数据页分裂1.2、非聚簇索引把索引值和指向数据的值存储在一起的索引叫非
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2023-10-15 08:37:59
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一、什么是索引索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息。索引的主要目的就是加快检索表中数据，是一种辅助查询的数据结构。二、索引的模型、实现方式可以用于提高读写效率的数据结构比较多，三种常见的数据结构：哈希表、有序数组、搜索树。哈希表以键值对存储数据的结构。可直接根据待查找的键key，就可以找到其对应的值value。哈希实现思路 将值存储在数组中，
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2024-04-21 15:59:04
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在使用 MySQL 进行数据操作时，遇到“mysql使用非主键删除速度很慢”的问题是一个常见的场景。对此问题进行深入分析和优化是非常必要的，尤其是在处理大型数据表时。以下是关于如何提升 MySQL 删除非主键数据效率的详细记录。
## 环境准备
在开始之前，请确保你的系统环境满足以下前置依赖，并进行相应安装。
```bash
# 安装 MySQL 数据库
sudo apt-get updat
如果语句是select * from Twhere k=5， 即普通索引查询方式， 则需要先搜索k索引树， 得到ID。如果
原创
2022-12-07 14:51:19
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文章目录事务特性(ACID)：**三大范式：**MySQL外连接、内连接与自然连接的区别**数据库优化方式****索引手册：**存储引擎日志分析delete、drop、truncate区别备份容灾数据库锁典型问题： 事务特性(ACID)：原子性 要么全部成功，要么全部失败一致性 只会有前状态和后状态，绝不会出现中间态。隔离性 事务之间不能相互干扰持久性 一个事物提交之后，数据库状态永远的发生了改
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2024-06-19 11:09:39
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二分法查找也称为折半查找，用于在一个有序数组中快速定义某一个需要查找的数据。原理是：先将一组无序的数据排序（升序或者降序）之后放在数组中，此处用升序来举例说明：用数组中间位置的数据A和需要查找的数据F对比，如果A=F，则结束查找；如果A<F，则将查找的范围缩小至数组中A数据右边的部分；如果A>F，则将查找范围缩小至数组中A数据左边的部分，继续按照上面的方法直到找到F为止。示例：从下列有
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2024-06-16 14:02:20
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