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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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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对于InnoDB存储引擎的表，记录默认会按一定顺序保存，如果有明确定义的主键，则按照主键顺序保存。如果没有主键，但是有唯一索引，就按照唯一索引的顺序保存。如果既没有主键也没有唯一索引，表中会自动生成一个内部列，按照这个列的顺序保存。按照主键或内部列的访问是最快的，索引InnoDB表尽量自己指定主键，当表中同时有几个列都是唯一的，都
原创
2016-11-13 22:08:32
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MySQL-DB的优化技术InnoDB索引原理查找过程什么样的表才是符合3NF（范式）添加适当的索引2.1 sql语句本身的优化2.2优化问题1.主键索引2.全文索引3. 唯一索引3.复合索引2.3索引的代价2.4在哪些列上适合添加索引2.5使用索引的注意事项2.6 SQL语句的小技巧2.7如何选择mysql的存储引擎2.8 PHP定时完成数据库的备份3.分表技术1.水平分割2.垂直分割4.
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2024-03-18 12:01:57
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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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2018-07-09 23:58:32
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1.概述 InnoDB存储引擎支持两种索引，一种是B+树索引，一种是哈希索引。
InnoDB存储引擎支持的哈希索引是自适应的，InnoDB存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引，不能人为干预是否在一张表中生成哈希索引。
B+树索引是传统意义上的索引，这是目前关系型数据库系统中最常用、最有效的索引。B+树索引类似于二叉树，根据键值(Key,Value)快速找到数据。需要注意的是，
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2024-04-20 15:02:29
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InnoDB存储引擎索引概述数据结构与算法二分查找法B+树索引聚集索引辅助索引B+树索引的决裂+树索引的管理索引管理Fast Index CreationOnline DDL InnoDB存储引擎索引概述InnoDB存储引擎支持以下几种常见的索引B+树索引全文索引自适应哈希索引前面MySQL(八)提到过，InnoDB支持哈希索引（只不过使用哈希表去进行存储数据而已，不像B+树索引使用B+树去存储
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2024-03-26 12:35:27
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InnoDB 系列文章目录1.InnoDB的关键特性2.InnoDB的存储结构 3.InnoDB的索引和算法4.InnoDB的锁总结5.InnoDB的事务索引是数据库中非常重要的元素，用得好可以极大的提升查询效率，用不好却可能导致更新插入时，发生很多次IO，导致效率低下。索引中的算法索引属于算法中经典的检索数据问题。当讨论索引的算法时，也许都会想起B+树，但是除了B+树，实际上还用到了二分查找和哈
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2024-03-18 15:18:47
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前言写这篇博文是为了将自己学习完InnoDB的内容梳理一遍。InnoDB是个很复杂很庞大的存储引擎，其中的细节显然是不可能通过一篇文章或者笔记完整地描述出来的，所以这里主要目的是“补漏”，也就是将以前学习MySQL没有了解到的InnoDB“专属”的内容进行梳理和记录。学习的主要来源是姜承尧老师的《MySQL技术内幕——InnoDB存储引擎》一书，国内除了这本书以外，也鲜有对InnoDB进行详细介绍
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2024-07-30 10:58:06
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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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MyISAM索引实现 MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM索引的原理图： 这里设表一共有三列，假设我们以Col1为主键，则上图是一个MyISAM表的主索引（Primary key）示意。可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在
原创
2022-10-09 13:22:51
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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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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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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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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。InnoDB 的数据文件本身就是索引文件。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,这棵树的叶子节点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
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2024-04-05 20:08:25
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作者：范鹏程
InnoDB是 MySQL最常用的存储引擎，了解InnoDB存储引擎的索引对于日常工作有很大的益处，索引的存在便是为了加速数据库行记录的检索。以下是我对最近学习的知识的一些总结，以及对碰到的以及别人提到过的问题的一些分析，如有错误，请指正，我会及时更正。
目录InnoDB表结构B树与B+树聚簇索引和二级索引SQL执行顺序SQL优化建议一些问题分析参考资料1. InnoDB表
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2024-04-23 17:27:05
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b-tree，b是balance，一般用于数据库的索引。使用b-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度myisam引擎使用b+tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址myisam索引的原理图：innodb索引实现虽然innodb也使用b+tree作为索引结构，但具体实
原创
2023-08-25 10:06:31
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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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《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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