# MySQL索引比数据大 - 优化数据库查询性能的关键
## 1. 引言
在数据库中，索引是一种用于加快数据检索速度的数据结构。优化数据库查询性能是一个重要的课题，而索引的使用是其中的关键。在使用索引的过程中，经常会遇到一个常见的问题：索引的大小比数据本身还要大。本文将深入探讨这个问题，分析其原因，并提供解决方案。
## 2. 什么是索引
在开始之前，我们先来了解一下什么是索引。索引是数
mysql为什么使用B+ Tree索引,不使用B- Tree索引?索引顺序如何生效?什么是覆盖索引?order by 也能用到索引?何时索引失效?如何设计索引,全方位理解mysql索引的特性.1. Sql执行顺序1. FROM 子句 组装来自不同数据源的数据2. WHERE 子句 基于指定的条件对记录进行筛选3. GROUP BY 子句 将数据划分为多个分组4. 使用聚合函数进行计算5. 使用HA
数据库存储特点数据库和nosql数据库、ES等软件相比更加重量级，同时更加安全，支持的查询方式也是其他软件不能比拟的，数据和索引文件均放到硬盘中，在数据量大时，一般都将大量数据先存取到第三方软件中，然后再异步批量插入到数据库中，数据优先从第三方软件中查询，一些特殊操作，如数据统计，历史数据查询，数据分析再从数据库中查询。数据库查询过程数据库查询过程中可以理解为从硬盘上读取数据到内存，然后进行条件判
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2023-09-06 14:06:13
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目录介绍索引的分类按照功能分类按照结构分类创建和查询索引创建索引查看索引实例操作添加和删除索引添加索引删除索引实例演示介绍是帮助数据库高效获取数据的一种数据结构所以，索引的本质就是数据结构在表数据外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构这些数据结构以某种方式指向数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引索引（Index）用于提高数据表的查询速度不使用索引，数据库
# 如何实现“mysql 表索引长度比数据长度大”
## 一、整体流程
下面是实现“mysql 表索引长度比数据长度大”的具体流程：
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| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|:----:|:--------------:|:---------------
目录一.索引数据结构1.1哈希表1.2有序数组1.3 搜索树1.4 InnoDB 的索引模型索引维护二.根据索引查询步骤2.1覆盖索引2.2最左前缀原则2.3索引下推三.索引实践3.1唯一索引和普通索引如何选择查询过程更新过程change buffer的使用场景索引选择和实践3.2MySQL为什么会选错索引优化器的逻辑索引选择异常和处理四.order by如何工作全字段排序rowid排序全字段排序
一、索引：Index：1、命名规范：首单词字母小写第二单词开始每个单词首字母大写；2、mysql：查询方面主要两种方式：全盘扫描、按照索引查询3、索引排序：mysql数据库中索引需要排序，数据结构是：B-Tree 数据结构； 遵循左小右大原则存放，采用中序遍历方式遍历4、索引作用：为缩小扫描范围而存在的机制。（缩小扫描区间） 是在数据库表的字段上添加的，是为了提高查询效率存在的一种机制； 
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2023-08-04 15:59:55
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索引当数据越多，查询越多，内存不能完全缓存全部数据时，就需要索引来更快的找到需要的数据。存储引擎层实现，而不是服务器层。 不同存储引擎上的索引工作方式可能是不同的。不是所有的存储引擎支持所有的索引类型同一种索引，在不同的存储引擎的实现方法也有可能不同使用索引的优点索引文件的大小远远小于数据文件的大小（Innodb发生一次IO，最小的存储单位为页，默认情况一页大小为16k,数据越多读取效率越快）使用
后缀为： .MYD 是MyISAM存储引擎的存储的数据文件后缀为： .MYI 是MyISAM存储引擎的存储的索引文件注：现在都很少使用MyISAM作为存储引擎了。现在大多采用InnoDB作为存储引擎聚集索引（聚簇索引）：索引和数据要全部放在一起。（叶子节点包含了完整的数据记录） MyISAM就没有聚集索引。索引和数据是分开的，
今天带来的是搜狗金融面试题：MySQL的索引如何理解？常用引擎是什么？有什么区别？比较Redis和MySQL的区别？说一下各自的持久化机制。问题分析考察对数据库的深入理解，把问题的每个部分拆解开回答即可。核心问题回答Q1. MySQL索引的理解索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。我们可以简单理解为：快速查找排好序的一种数据结构。Mysql索引主要有两种结构：B+Tree索引和
文章目录一、索引的概念二、索引的优缺点1.优点2.缺点三、使用场景四、索引的使用五、索引背后的数据结构B+树的优点 一、索引的概念索引是一种数据结构，包含对数据库中所有记录的引用指针，使用索引就可以快速的访问数据库表中的信息。通俗来说，一本书的目录就是一个索引表，读者可以通过目录快速的找到对应的章节内容。数据中，表、数据、索引的关系，类似于书架上图书、图书内容、目录的关系。可以对数据库表中的一列
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2023-10-13 23:19:05
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mysql高级1、索引索引的定义：索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。索引优势劣势优势1） 类似于书籍的目录索引，提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。 2） 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。 劣势1） 实际上索引也是一张表，该表中保存了主键与索引字段，并指向实体类的记录，所以索引列也是要占用空间的。2） 虽然索引大大提高了查询效率
一、摘要 PLSQL_性能优化系列14_Oracle Index Anaylsis 1. 索引质量 索引质量的高低对数据库整体性能有着直接的影响。 良好高质量的索引使得数据库性能得以数量级别的提升，而低效冗余的索引则使得数据库性能缓慢如牛，即便是使用高档的硬件配置。 因此对于索引在设计之初需要经过反复的测试与考量。 那对于已经置于生产环境中的数据库，我们也可以通过查询相关数据字典得到索引的质量的高
前言数据结构都是针对内存，如果数据的规模很大，或者需要长期保存，则必须以文件的形式存储在外存，一般程序都是以大型数据库为中心，而数据库一般都是最为文件存放在外存中。数据结构的最终目的是提高数据处理速度，对数据库而言，主要处理是查找，包括精确匹配查找、范围查找、最大值最小值查找等；索引是为了加快查找速度而设计的一种数据结构，索引技术是组织大型数据库以及磁盘文件的一种重要技术， 索引一般分为线性索引和
一 ， 逻辑分层 连接层：连接与线程处理，这一层并不是MySQL独有，一般的基于C/S架构的都有类似组件，比如连接处理、授权认证、安全等。服务层：包括缓存查询、解析器、优化器，这一部分是MySQL核心功能，包括解析、优化SQL语句，查询缓存目录，内置函数（日期、时间、加密等函数）的实现。引擎层：负责数据存储，存储引擎的不同，存储方式、数据格式、提取方式等都不相同，这一部分也是很大影响数
# Mysql索引占用比数据还大
在使用Mysql数据库进行数据存储时，我们经常会使用索引来提高查询的效率。索引是一种数据结构，可以快速定位到指定值的位置，加快查询速度。然而，有时我们会发现索引的大小比实际数据还要大，这是为什么呢？本文将为大家详细解答这个问题，并给出相应的代码示例。
## 什么是索引？
在开始讨论索引占用比数据还大的问题前，我们首先来了解一下什么是索引。索引是数据库中用于加
文章目录一、索引（用于查询）1.1 问题1.2 解决办法1.3 索引是什么（重要）1.4 索引目的1.5 索引原理二、索引的使用三、索引demo3.1. 创建测试表testindex3.2 插入数据3.3 查询3.4 注意 一、索引（用于查询）1.1 问题在图书馆中是如何找到一本书的？一般的应用系统对比数据库的读写比例在10:1左右(即有10次查询操作时有1次写的操作)，而且插入操作和更新操作很
这里写目录标题1.索引1.1 概念1.2 作用1.3 使用场景1.4 使用2.事务2.1 事务的概念2.2 事务的使用 1.索引1.1 概念索引是一种特殊的文件，包含着对数据表里所有记录的引用指针。可以对表中一列或多列创建索引，并指定索引的类型，各类索引有各自的数据结构实现。1.2 作用数据库中的表、数据、索引之间的关系，类似于书架上的图书、书籍内容和书籍目录的关系。索引所起的作用类似书籍目录，
问题描述：同事在给jiradb做mysqldump时，发现dump出来的文件只有10MB左右，而ibd文件占用磁盘空间100MB左右。最初，我们猜测可能是delete操作导致了大量的磁盘碎片，以及二级索引占用了很多空间。但是对比了data_length+index_length+data_free的总和，与du的输出结果对比，还是相差较多。版本信息：Server version: 5.6.48-l
1：不要在大数据量表中轻易改名字(做任何操作都是非常花费时间) 2个多亿数据量的表 改名操作 执行时间花费8分多钟 (如果是加索引等其他操作 那时间花费不可预估)2：给大数据量的mysql表 添加索引 所花费的时间 如下 在日后生产环境 如果需要给表添加索引等操作 心里要有预估时间的花费范围
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2023-05-28 12:15:36
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