1、简介 索引是一种数据结构，用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据。索引最形象的比喻就是图书的目录了。注意这里的大量，数据量大了索引才显得有意义，如果我想要在 [1,2,3,4] 中找到 4 这个数据，直接对全数据检索也很快，没有必要费力气建索引再去查找。 2、几种数据结构介绍 本
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2023-08-19 14:06:58
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mysql索引数据结构选择的是B+树。以下列出可选用的数据结构，和他们所存在的一些缺点。二叉树（如果是线性增长的数据，则二叉树会一直增加深度）红黑树 （虽然红黑树解决了线性增长的数据问题，但是对于百万数据来说，树的深度还是太深）hash表（hash算法这种适用于查询单条数据，根据key-value方式，但是不适用于范围查询）B树每个节点都存储key和data，所有节点组成这棵树，并且叶子节点指针为
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2023-05-23 13:13:40
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提示：文章内容来自《mysql是怎样运行的》以及部分B站宋红康老师的视频，这里仅仅是我的笔记，对重点内容的记录。强烈推荐购买这本书《mysql是怎样运行的》。 文章目录前言一、InnoDB行格式1.COMPACT：2.REDUNDANT3.对比总结二、 页2.1 页的结构三、 总结 前言前面对mysql的逻辑架构做了一个介绍，也介绍了一下一条sql的执行流程。之前说过，mysql的系列的重点还是在
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2023-08-19 10:46:52
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起步 定义 索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构 本质 索引是数据结构。可以简单理解为“排好序的快速查找数据结构”
原创
2022-10-02 00:03:24
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InnoDB一个支持事务安全的存储引擎，同时也是mysql的默认存储引擎。本文主要从数据结构的角度，详细介绍InnoDB行记录格式和数据页的实现原理，从底层看清InnoDB存储引擎。本文主要内容是根据掘金小册《从根儿上理解 MySQL》整理而来。如想详细了解，建议购买掘金小册阅读。InnoDB简介大家都知道mysql中数据是存储在物理磁盘上的，而真正的数据处理又是在内存中执行的。由于磁盘的读写速度
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2023-09-11 17:25:58
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一、InnoDB体系架构概述1. InnoDB体系架构InnoDB存储引擎的架构如下图所示，从图可见，InnoDB存储引擎有多个内存块，可以认为这些内存块组成了一个大的内存池，负责如下工作： ❑维护所有进程/线程需要访问的多个内部数据结构。 ❑缓存磁盘上的数据，方便快速地读取，同时在对磁盘文件的数据修改之前在这里缓存。 ❑重做日志（redo log）缓冲。 等等2. InnoDB版本InnoDB存
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2023-07-01 22:54:50
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文章目录索引和数据储存Innodb中的索引---B+树B+树与数据页 索引和数据储存数据在数据库中以表的形式存储，每个表中的数据可能有千万条，这些数据在底层存储的时候，是以数据页为基本单位进行存储。索引和数据页的关系，可以类比成图书馆里每个书架和书架的分类牌之间的关系，索引就是一个个的牌子，贴在书架上，写着“小说”“文学”“”“影视”等等，而数据页就是一个个的书架，里面的书就是具体的数据…在数据
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2023-10-14 02:39:08
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MySQL的存储结构存储结构B+树的优点为什么不选择其他的树MySQL中B+树的高度与对应的存储数据量计算聚簇索引什么是聚簇索引聚簇索引的优点聚簇索引的局限 存储结构InnoDB存储引擎使用B+树的数据结构存储数据以及索引。B+树的优点这里我就直接说了：显著减少I/O次数，其次是查询速度稳定。为什么不选择其他的树我们看了B+树的设计结构很容易知道，它的优点。那么为什么不选择其他的树形数据结构，比
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2024-01-08 15:56:09
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总结 对于联合索引来说只不过比单值索引多了几列。 联合索引的所有索引列都出现在索引树上，并依次顺序比较几个列的大小。 InnoDB引擎会首先根据第一个索引列“单调递增”排序，如果第一列相等则再根据第二列排序，依次类推. 必看例子： 数据表T1有字段a,b,c,d,e，其中a是主键，除e为varcha ...
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2021-09-19 18:05:00
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从一个简单的表开始create table user(
id int primary key,
age int,
height int,
weight int,
name varchar(32)
)engine = innoDb;相信只要入门数据库的同学都可以理解这个语句，我们也将从这个最简单的表开始，一步步地理解MySQL的索引结构。首先，我们往这个表中插
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2023-07-01 10:14:03
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MYSQL 是目前企业使用最广泛的数据库之一，索引优化是日常工作中比较常见性能优化工作之一，故本文主要是针对索引相关内容进行梳理和说明。1 索引是什么索引是MySQL维护的满足特定查找算法的数据结构，这种数据结构以特定方式指向数据行，便于查询，这种数据结构，叫做索引2 为什么要建立索引本质上将任何一个存储系统，在数据量达到一定级别时，都会出现性能问题，尤其是查询性能问题，作为技术人员在日常工作中屡
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2023-08-08 15:52:22
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innoDB在我们的印象中，大部分都只停留在是Mysql中使用时用到的一部分而已，今天我们来深度剖析其底层结构来重新认识一下它吧。InnoDB记录存储结构和索引页结构 InnoDB是一个将表中的数据存储到磁盘上的存储引擎，所以即使关机后重启我们的数据
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2023-08-15 21:09:20
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InnoDB 是按照索引来存储数据的；用户数据都存储在聚簇索引中；每个索引有自己的数据空间，一个索引会有两个独立的空间（段 segment），一个段用来存储非叶子节点索引数据，一个段用来存储叶子节点数据；段又会细分为64个块（extend - 1MB），每个块是由256个页（page - 16KB）组成，页编号在表空间中独立存储的，4个字节（32位），所以一个表空间大致可以存储64TB
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2023-09-24 18:12:47
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作者：郑啟龙对于MYSQL的INNODB存储引擎的索引，大家是不陌生的，都能想到是 B+树结构，可以加速SQL查询。但对于B+树索引，它到底“长”得什么样子，它具体如何由一个个字节构成的，这些的基础知识鲜有人深究。本篇文章从MYSQL行记录开始说起，层层递进，包括数据页，B+树聚簇索引，B+树二级索引，最后在文章末尾给出MYSQL索引的建议。文章涉及较多基础知识，内容较为枯燥，因此采用较多的图片补
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2023-11-15 19:29:07
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文章目录1. InnoDB页结构2. InnoDB行格式3. InnoDB数据页结构4. B+树索引4.1 InnoDB中B+树索引原理4.2 聚镞索引4.3 如何正确使用索引呢？4.4 浅谈InnoDB的二级索引（辅助索引）以及联合索引等概念4.5 InnoDB中的页分裂参考 只有学习底层原理才能变得更强1. InnoDB页结构InnoDB是用于将表中的数据存储到磁盘上的一款存储引擎。更大维度
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2023-10-26 16:48:59
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Q1: 为什么用了mysql的索引之后查询会加快?Q2: 索引越多越好嘛?Q3: 索引的数据结构是什么样的,特点是什么?Q4: 二叉树, HA
Q1: 为什么用了mysql的索引之后查询会加快?Q2: 索引越多越好嘛?Q3: 索引的数据结构是什么样的,特点是什么?Q4: 二
原创
2024-10-21 13:58:59
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索引的数据结构1、为什么使用索引概念: 索引是存储索引用于快速找到数据记录的一种数据结构，就好比一本书的目录部分，通过目录中对应的文章的页码，便可以快速定位到需要的文章，Mysql 也是一样的道理，进行数据查找时首先查看查询条件是否命中某条索引，符合则通过索引查找相关数据，如果不符合则需要全表扫描，即需要一条条查找后记录，直到找到与条件符合的记录。如果当数据没有任何索引的情况下，数据会分布在磁盘上
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2023-08-13 18:57:30
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什么是索引？MySQL官方对索引的定义为：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Hash索引。我们平常所说的索引，包括聚集索引、覆盖索引、组合索引、前缀索引、唯一索引等，如果没有特别指明，默认都是使用B+树结构组织的索引。索引优点可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本在使用分
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2023-08-27 14:30:54
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索引是什么？索引是帮助mysql高效获取数据的排好序的数据结构，以协助快速查询和更新数据。索引的类型： 普通索引 唯一索引 全文索引索引数据结构的演进：链表 --> 二叉树 --> AVL树 --> B树 --> B+树InnoDB内部存储结构：表空间 段
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2023-08-10 17:02:22
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