详解inode索引节点（inode）什么是inode：文件存储在硬盘上，硬盘最小单位为扇区，每个扇区大小为512字节系统提高硬盘读取效率是一次连续读取多个扇区，而多个扇区整合一个块（block）块就是文件存取最小单位，一个块大小4k，而文件属性、创建时间、权限、所占块大小、数量等这些信息即为inode信息所以硬盘分区都有一个对应inodeinode中信息包括：文件类型、权限、UID、GID链接数文
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2024-03-28 21:56:52
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Oracle 实现与mysql中find_in_set函数的兼容
find_in_set(str,strList)，寻找str在strList中的位置。sql代码：
-- 返回结果为1,
1. SELECT FIND_IN
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2024-08-24 16:46:52
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前言上一篇【Mysql深度讲解InnoDB引擎与Index索引（一）】已经详细说了InnoDB引擎的结构以及存储数据的模型，结束于Dynamic处理行溢出方式。那么本篇正式从零开始详细的说下Index是如何产生的。以及为什么说InnoDB中的Index用的是B+树数据结构。更多Mysql调优内容请点击【Mysql优化-深度讲解系列目录】。InnoDB与MyISAM首先先对InnoDB与MyISAM
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2024-03-16 13:48:24
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ICP的原理简单说来就是将可以利用索引筛选的where条件在存储引擎一侧进行筛选，而不是将所有index access的结果取出放在server端进行where筛选。
以上面的查询为例，在没有ICP时，首先通过索引前缀从存储引擎中读出224条first_name为Mary的记录，然后在server段用where筛选last_name的like条件；而启用ICP
# 深入理解 MySQL 中的 FIND_IN_SET 函数与索引
在开发中，数据查询性能往往是我们关注的重点，而在处理含有多个值的字段时，使用 MySQL 的 `FIND_IN_SET` 函数往往会影响查询效率。今天，我们来探讨如何优化这种查询方法，并给小白提供一个详细的解决方案。
## 目标
我们的目标是使用 `FIND_IN_SET` 进行查询时，能够提高查询效率。为了实现这个目标，我
原创
2024-10-07 05:21:12
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前言前一篇的文章介绍了通过建立索引来提高数据库的查询性能，这其实只是个开始。后续如果缺少适当的维护，你先前建立的索引甚至会成为拖累，成为数据库性能的下降的帮凶。查找碎片消除碎片可能是索引维护最常规的任务，微软官方给出的建议是当碎片等级为 5% - 30% 之间时采用 REORGANIZE 来“重整”索引，如果达到 30% 以上则使用 REBUILD 来“重建”索引。决定采用何种手段和操作时机可能需
接下来我们说说“涵盖索引”和include索引。所谓的涵盖索引，就是传统方式在多个列上创建的索引。“inlude索引”是SQL2k5提供的新功能，允许添加非键列到非聚集索引的叶节点上。创建涵盖索引：createindex ix_tb_col1_col2 on
(
,
col2
)创建include索引：createindex ix_tb_col1 on
(
col1
)
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2024-04-23 18:26:14
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1.索引问题
索引是对数据库表中，一个或多个列的值进行排序的结构，建立索引有助于更快地获取信息。
MySQL有四种不同的索引类型：
1>.主键索引
2>.唯一索引
3>.普通索引
4>.全文索引(MyISAM 及 MySQL5.6以上的 InnoDB)
创建索引的标准语法: CREATE INDEX 索
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2023-12-09 14:31:29
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写在前面：索引对查询的速度有着至关重要的影响，理解索引也是进行数据库性能调优的起点。考虑如下情况，假设数据库中一个表有10^6条记录，DBMS的页面大小为4K，并存储100条记录。如果没有索引，查询将对整个表进行扫描，最坏的情况下，如果所有数据页都不在内存，需要读取10^4个页面，如果这10^4个页面在磁盘上随机分布，需要进行10^4次I/O，假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间)
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2024-08-26 00:01:21
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在处理 MySQL 数据库时，`FIND_IN_SET` 函数常常用来查询某个值是否存在于指定的集合中。这种操作在进行复杂查询时可能会遇到性能瓶颈，且不支持指定的索引。不过，今天我会带身带你一起探索如何解决“mysql FIND_IN_SET 指定索引”的问题，分解过程非常清晰。接下来我们就来一波大动作，快跟上！
### 环境预检
我们首先得确保环境是符合要求的，下面的思维导图清晰地罗列出各个
5 算法和索引5.1 InnoDB索引几种常见索引B+树索引全文索引hash索引（自适应hash索引）5.2 数据结构与算法5.2.1 二分查找5.2.2 二叉查找树和平衡二叉树B+树是有二叉查找树，再由平衡二叉树（AVL），B树演化而来的注意： B+树并不能找到一个给定键值的具体行，能找到的只是被查找数据行所在的页，然后数据库讲页读入内存，然后内存中进行查找。平衡二叉树（AVL)树：首先符合二叉
每个Document都是由多个field组成，每个field中包含一系列的词语，构建索引的目的是为了加快检索的速度，根据映射关系方向的不同，索引可以分为:倒排索引（index）倒排索引存储了从单词到DocID的映射关系，形如:词-->(Doc1,Doc2,...,DocN)倒排索引主要用在检索中，它能快速的定位用户查询到关键字对应的Document。正排索引（attribute）
背景：最近在mysql性能优化中遇到一个findinset（）函数的性能问题：坦然说在数据量低的情况下，find_in_set的性能还是不错的，但是在30w左右开始严重劣化，到那时数据库结构已经定下来了，拆表的代价太大，而且带来很多冗余数据，找了很多方法还是不行，甚至我都开始考虑用ES来做了，但是自己搭一套ES集群实在麻烦，最终跑到隔壁组找了个专业dba，很快就解决了我的问题，看来专业的事情还是得
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2024-05-09 16:08:04
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本文涉及的范围包括： 1：到底什么是InnoDB引擎的索引，它的本质是什么，是如何实现的，实现的思路是什么？ 2：根据索引的实现思路，当我们要查询一条数据（行记录）时，查询语句的查询过程是什么？说到数据库引擎的索引，我们都知道它的作用是提高数据的查询速度，即在成千上万条记录中，如何快速的找到我们需要的数据？要搞清楚这个过程，首先我们需要搞懂，我们插入到数据库中的数据是如何存储和表示的。InnoDB
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2024-04-19 18:01:47
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索引是什么？ 数据库索引，是数据库管理系统（DBMS）中一个排序的数据结构，以协助快速查询、 更新数据库表中数据。 首先数据是以文件的形式存放在磁盘上面的，每一行数据都有它的磁盘地址。如果 没有索引的话，要从 500 万行数据里面检索一条数据，只能依次遍历这张表的全部数据， 直到找到这条数据。 但是有了索引之后，只需要在索引里面去检索这条数据就行了，因为它是一种特殊 的专门用来快速检索的数据结构，
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2023-09-18 06:44:42
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今天突然发现，各个容器之间使用同样函数时的方法还是有不小的差异，为了以后写代码更方便一些，来总结一下，方便以后复习和使用！1. 先来说说vector容器吧。 1）find函数： 首先，find不属于vector的成员(圈好它，重点)，而存在与算法中，所以应该加上头文件#include< algorithm >. 其次，因为不是其成员，所以格式为find(v.begin(),v.end(
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2024-04-01 17:30:44
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ElasticSearch搜索引擎You Know， for Search！1. 简介官网：https://www.elastic.co/cn/基本概念索引：index索引index是存储document文档数据的结构,意义类似于关系型数据库中的数据库。类型（逐渐被抛弃）类型type也是用于存储document的逻辑结构，相对于index来说，type是index的下级，所以通常在面向有实际意义的
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2024-04-23 18:17:42
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为何要有索引?一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。什么是索引？索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性
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2024-07-08 21:13:32
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c 灵活运用 SQL SERVER FOR XML PATH
FOR XML PATH 有的人可能知道有的人可能不知道，其实它就是将查询结果集以XML形式展现，有了它我们可以简化我们的查询语句实现一些以前可能需要借助函数活存储过程来完成的工作。那么以一个实例为主.
一.FOR XML PATH 简单介绍
那么还是首先来介绍一下FOR XML PATH ，假设现在有一张兴
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2024-09-09 17:00:07
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鉴于表象的意念，我只知道find用来查找：网上一搜，都是find的用法。感觉linux下的find，功能强大，文件、目录、字符串，无所不能。但是在windows下，find只是查找文件、目录。如果不知道findstr，相当然的认为find可以查找、搜索文件中的特定字符串，那就只能头撞南墙了。下面列出help：在文件中寻找字符串 FINDSTR [/B] [/E] [/L] [/R] [/S] [/
