1 文件InnoDb存储引擎文件:表空间文件重做日志文件2 表表按照主键顺序组织存放,也成为索引组织表.未指定主键时的选择:选取该表第一个定义的非空唯一索引作为主键,否则自动创建一个6字节大小的指针.2.1 视图2.2 分区表3 索引3.1 B+树索引3.1.1 聚集索引 Clustered Index按照主键构造B+树,叶子节点存放的即为整张表的行记录数据(也称为数据页).聚集索引的存储并不是
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2024-06-12 14:15:54
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本篇文章主要是整合我对mysql数据库的索引的一些理解：在mysql数据库的优化中，索引肯定是第一个考虑的方法，因为我们要考虑如何使用索引去优化查询，往下推，虽然索引能够好的去优化查询的时间，但是索引不是越多越好，我们知道索引也是占用磁盘空间的,太多的索引插入更新数据会导致耗费大量的时间，如果你想很自如的使用索引进行优化，那肯定得好好了解索引的机制，原理，数据结构。一句话简单来说，索引的出现其实就
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2023-08-11 11:31:29
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索引 索引常见的几种类型 索引常见的类型有哈希索引，有序数组索引，二叉树索引，跳表等等。本文主要探讨 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB 的索引结构。 InnoDB的索引结构 在InnoDB中是通过一种多路搜索树——B+树实现索引结构的。在B+树中是只有叶子结点会存储数据，而且所有叶子结点会形成一个链表。而在InnoDB中维护的是一个双向链表。&nbs
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2024-07-15 20:31:11
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索引一直是MySQL的重点内容，这里主要介绍下InnoDB引擎下索引的使用
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查找为了后续行文方便，这里先给出一张表的SQL创建语句。可以看到在建立该表的同时还建立了一个联合索引——index1。即，在该联合索引的B+树中，同一层次的各数据页、数据页内的各记录的顺序规则如下首先使用name字段进行排序当name字段相同时，则使用birthday字段进
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2023-09-30 21:09:04
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1.概述
数据库的索引不是越多越好，索引会占用很大的空间，更多的索引维护，可能更多的查询，这需要达到一个平台， 推荐每个表的索引列在5个以下， 而且在创建表的过程中创建索引，扩展表时扩展索引， 后期增加索引会有相应的时间成本， 修改表结构都会导致锁表，导致业务中断 INNODB 支持几种常见的索引： ~B+树索引 &nbs
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2024-04-03 15:32:58
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索引组织表在innodb存储引擎中，表都是根据主键顺序组织存放的，使用这种存储方式的表就叫做索引组织表（index organized table 简称IOT表）。在innodb存储引擎中，每张表都有个主键（primary key），如果创建表是没有显式的定义主键，则INNODB存储引擎会按如下方式选择或创建主键。首先判断表中是否有非空唯一索引，如果有，则该列即主键。如果不符合上述条件
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2024-07-27 09:37:11
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MySQL中的InnoDB引擎表索引类型有一下几种（以下所说的索引，没有特殊说明，均指InnoDB引擎表索引。） 0 = Secondary Index,二级索引， 1 = Clustered Index,聚集索引 2 = Unique Index,唯一索引 3 = Primary Index,主键索引 32 = Full-text Index,全文索引 64 = Spatial In
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2024-04-19 13:25:05
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索引介绍在 MySQL 中，索引是在存储引擎层实现的，所以并没有统一的索引标准，即不同存储引擎的索引的工作方式并不一样。而即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层的实现也可能不同。InnoDB 存储引擎在 MySQL 数据库中使用最为广泛，下面我们介绍一下InnoDB的索引模型。在 InnoDB 中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表。InnoDB 使用了 B
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2024-04-24 14:29:26
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文章目录MySQL之索引使用规则1.验证索引使用效率2.最左前缀法则3.范围查询4.索引列运算5.字符串不加引号6.模糊查询7.or连接条件8.数据分布影响9.is null 、is not null10.演示(最左前缀法则)11.演示(范围查询)12.演示(索引列运算)13.演示(字符串不加引号)14.演示(模糊查询)15.演示(or连接条件)16.演示(数据分布影响)17.演示( is nu
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2024-03-21 23:34:52
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对于innodb索引,采用是的B+tree的数据结构,及索引和数据都存储在一个文件中*.db;而不像MYISAM索引和数据是分开存储的.举例说明，下面是students表，id是主键，name上有辅助索引，有6行数据记录。一级索引(聚簇索引) 上图是InnoDB主键索引的B+tree，叶节点包含了完整的数据记录，像这种索引叫做聚集索引。因为InnoDB的数据文件本身要按主
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2024-04-08 11:34:36
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1 InnoDB索引介绍底层是页结构，每次insert时都会按照主键进行排序，因此最好按照主键顺序进行insert或者设置主键自增，不然会影响插入效率。如果要插入的数据一页已经不够，则会分页，新插入的数据会根据主键顺序选择插入位置而并不一定插入在新的一页上但是这样多个的结构本身就构成链表，在搜索不同的页时也会很慢，因此在此基础上形成b+树，如下图所示 上图是按照主键索引进行构
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2024-03-30 20:10:53
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InnoDB索引实现虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同。第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。 而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的 主键
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2024-03-17 18:48:46
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文章目录Mysql 体系结构InnoDB体系结构后台线程内存池Checkpoint 机制InnoDB的关键特性从insert Buffer到change Buffer两次写( Double Write)自适应哈希索引(Adaptive Hash Index)异步IO(Async IO)刷新邻接页(Flush Neighbor Page)这里回答一个面试时被问到的问题：为什么一般情况下要有自增主键
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2024-05-09 23:24:59
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虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同。第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文
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2024-04-24 11:35:30
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《数据库索引，到底是什么做的？》介绍了B+树，它是一种非常适合用来做数据库索引的数据结构：(1)很适合磁盘存储，能够充分利用局部性原理，磁盘预读；(2)很低的树高度，能够存储大量数据；(3)索引本身占用的内存很小；(4)能够很好的支持单点查询，范围查询，有序性查询； 数据库的索引分为主键索引（Primary Inkex）与普通索引（Secondary Index）。InnoDB和MyIS
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2024-03-27 20:53:54
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1. 索引分类：主要就两类，聚簇索引和非聚簇索引，聚簇索引就是主键索引，非聚簇索引如普通索引、组合索引唯一索引和前缀索引等。InnoDB引擎中的索引使用B+树结构组织的索引。2. 索引优劣：索引可以提高数据检索效率，降低数据库IO成本，同时根据索引查出的数据，其索引列是有序的，这样如果order by的列属于执行查询的索引列，则可提高查询并排序的效率；索引是要存储在磁盘上的，占据磁盘空间，虽然可以
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2023-07-01 10:19:07
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1. InnoDB 中的索引InnoDB 中的索引自然也是按照 B+树来组织的，前面我们说过 B+树的叶子节 点用来放数据的，但是放什么数据呢?索引自然是要放的，因为 B+树的作用本 来就是就是为了快速检索数据而 出的一种数据结构，不放索引放什么呢?但是 数据库中的表，数据才是我们真正需要的数据，索引只是辅助数据，甚至于一个 表可以没有自定义索引。InnoDB 中的数据到底是如何组织的?1. 聚集
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2024-04-20 15:57:42
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MySQL之所以能成为当今主流的关系型数据库，并成为许多Web服务和OLTP优先选用的存储方式，与其强大的InnoDb存储引擎是密不可分的，今天我们来了解下给查询效率带来巨大提高的索引。 索引可以说是关系型数据库非常重要的一项技术，他通过将加索引的一列或者多列按照一定的排序建立索引文件，当对这些列进行查询时，会使用索引大幅度优化查询速度。InnoDb的索引类型有两种，哈希索引和B+TR
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2024-04-12 04:59:06
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作者：58沈剑 《数据库索引，到底是什么做的？》介绍了B+树，它是一种非常适合用来做数据库索引的数据结构：(1)很适合磁盘存储，能够充分利用局部性原理，磁盘预读；(2)很低的树高度，能够存储大量数据；(3)索引本身占用的内存很小；(4)能够很好的支持单点查询，范围查询，有序性查询； 数据库的索引分为主键索引（Primary Inkex）与普通索引（Secondary Inde
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2024-02-29 21:46:57
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1. 初始化测试表、数据测试表结构如下：
原创
2021-07-13 13:45:44
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