表通常具有包含唯一标识表中每一行的值的一列或一组列,这样的一列或多列称为表的主键 (PK),用于强制表的实体完整性。聚集索引是一种索引，该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。本篇文章简单介绍一下聚集索引和主键的区别1主键的概念主关键字(主键，primary key)是被挑选出来，作表的行的唯一标识的候选关键字。一个表只有一个主关键字。主关键字又可以称为主键。 主键可以由一个字段，也可以
首先我们知道MyISM和InnoDB索引都是由B+树实现的，但在索引管理数据方式上却有所不同。 InnoDB是聚集索引，数据文件是和（主键）索引绑在一起的，即索引 + 数据 = 整个表数据文件，通过主键索引到整个记录，必须要有主键，通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询，因为辅助索引是以建索引的字段为关键字索引到主键，所以需要两次，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据。
索引的存放方式MyISAM和InnoDB存储引擎在MySQL中，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的，总结下MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。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。第一列作为主索引的MyISAM引擎存储结构，要求主索引取值唯一。虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM不同。I
目录主键唯一键外键和外键约束索引事务C/C++连接数据库 秃头侠们好呀，今天来说 索引和事务 主键primary key 用来唯一的约束该字段里面的数据，不能重复，不能为空，一张表只能有一个主键，主键所在列通常为整数类型唯一键一张表中有很多字段需要唯一性，数据不能重复，但是一张表中只能有一个主键，唯一键就能解决需要唯一性约束的字段。主键VS唯一键他俩并不冲突，一张表中可以有主键也可以有唯一键。其
表空间(tablespace)InnoDB的所有数据都放在表空间里，磁盘上对应的是ibd文件。一个表空间由许多段(segment)组成默认所有表的数据都放在共享表空间里每个表的数据也可以放在独占表空间，配置innodb_file_per_talbe段(segment)一个段由许多区(extent)组成常见的段有：
Leaf node segment: 叶子结点段，也叫数据段，存储的是索引，指
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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mysql的innodb引擎本身存储的形式就必须是聚簇索引的形式 , 在磁盘上树状存储的 , 但是不一定是根据主键聚簇的 , 有三种情形: 1. 有主键的情况下 , 主键就是聚簇索引 2. 没有主键的情况下 , 第一个非空null的唯一索引就是聚簇索引 3. 如果上面都没有 , 那么就是有一个隐藏的
原创
2021-06-17 19:13:12
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InnoDBInnoDB引擎作为现在mysql的默认引擎,支持事务处理与外键约束,并且有很高的性能.今天这里来说一下InnoDB存储引擎中表的存储格式.索引组织表在InnoDB中,表都是根据主键顺序组织存放的.在InnoDB引擎中,每个表都有一个主键,如果在创建表的时候没有显示定义,则将表中的第一个非空唯一索引设为主键,如果没有这样的索引,则会自动创建一个6字节大小的指针. 看一个例子:mysql
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
1. 前言以下对InnoDB索引的结构与读取方式进行了整理，分析MySQL索引使SQL语句执行加速的原理，针对使用InnoDB 5.6版本的MySQL。2. InnoDB索引结构与读取方式总结InnoDB索引结构与读取方式总结可总结如下：InnoDB的索引使用B+树结构，非叶子节点保存指向非叶子节点或叶子节点的指针，在叶子节点保存真正的数据，叶子节点在最低的同一层级，相互之间形成了双向链表。B+树
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2023-07-14 21:32:42
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本文笔记摘自于《Mysql 技术内幕 InnoDB存储引擎》索引B+树先理解B+树的数据结构和算法https://www.jianshu.com/p/7411f7ff0978B+树索引聚集索引（clustered index） 聚集索引是使用表主键构建的一棵B+树，叶子结点就是数据页，存放用户数据。数据页之间通过双向链表相互连接。聚集索引并不是物理上连续，而是逻辑上连续。按索引查找用户数据时，只能
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2023-08-26 15:43:11
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1.设置主键约束：主键约束是最常用的一种约束，设置主键约束的关键字是PRIMARY KEY。语法形式：①.定义字段是时主键约束col_name data_type PRIMARY KEY②.定义所有字段后设置主键约束PRIMARY KEY (col_name) 2.设置自增约束：在向数据表中插入数据时，如果用户希望每条记录的编号自动生成，并且按照顺序排列，可以为该字段设置自增约束。自增约
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2023-07-13 15:51:51
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本文将渐进式的帮助理解mysql中innoDB的索引原理，InnoDB存储引擎是以页为单位进行存储的，一页的大小是16kb1、InnoDB的行记录：本次行记录的叙述主要以 COMPACT为主，其他的行记录都是相同的原理：1.1 行记录的分类：COMPACT：紧凑型行REDUNDANT ：字段长度偏移行COMPRESSED ：压缩行DYNAMIC：动态行查看当前的记录行格式：show table s
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2023-06-10 21:43:27
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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
InnoDB：聚集索引，索引B+树中叶子结点的值存放的是数据的值。因此InnoDB建表必须有个主键，用主键建立索引，若无主键，数据库会额外加一列唯一值充当主键。主键最好设计为自增的整型。若额外建立了非主键索引(二级索引)，则其叶子结点的值存放的是主键，即先查非主键索引得到主键，再查主键索引，这个过程称为回表。MyISAM：非聚集索引，索引B+树中叶子结点的值存放的是数据的指针，数据单独存放一个文件
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2023-09-12 21:32:52
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三、Mysql的索引1. 聚集索引说完了索引的数据结构，来看一下我们经常用到的数据库mysql，是怎样使用个索引的。我们在建表时，通常会把表的某个字段设为主键，这个主键就是一个索引。通常如果建表的时候不设置主键，那么表中的数据是无序的一行行的排列在磁盘中的，如果给表加上了主键，那存储数据的二结构就变成了树状结构，整个表就变成了一个索引，成做聚集索引。所以一个表只能有一个主键，主键的作用就是把表的数
InnoDB 引擎数据存储要想了解数据库 InnoDB 引擎是怎么样存储数据的，必须先了解 B+Tree，了解之后才容易理解其存储原理在 InnoDB 存储引擎中，也有页的概念，默认每个页的大小为 16K，也就是每次读取数据时都是读取 4*4K 的大小。一般表的主键类型为INT（占用4个字节）或BIGINT（占用8个字节），指针类型也一般为4或8个字节，也就是说一个页（B+Tree中的一个节点）中
我们常用的MySQL默认的存储引擎就是 InnoDB,在 InnoDB 里面，它是以主键为索引来组织数据的存储的，所以所以索引文件和数据文件是同一个文件，都在 .ibd 文件里面，在 InnoDB 的主键索引的叶子节点上，它直接存储我们的数据。聚集索引（聚簇索引）：索引键值的逻辑顺序和表数据行的物理存储顺序是一致的。（比如字典的目录是按拼音排序的，内容也是按拼音排序的，按拼音排序的这种
主键索引主键索引，简称主键，原文是PRIMARY KEY，由一个或多个列组成，用于唯一性标识数据表中的某一条记录。一个表可以没有主键，但最多只能有一个主键，并且主键值不能包含NULL。在MySQL中，InnoDB数据表的主键设计我们通常遵循几个原则：采用一个没有业务用途的自增属性列作为主键；主键字段值总是不更新，只有新增或者删除两种操作；不选择会动态更新的类型，比如当前时间戳等。这么做的好处有几点
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2023-08-30 08:50:03
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前言索引的相信大家都听说过，但是真正会用的又有几人？平时工作中写SQL真的会考虑到这条SQL如何能够用上索引，如何能够提升执行效率？此篇文章详细的讲述了索引优化的几个原则，只要在工作中能够随时应用到，相信你写出的SQL一定是效率最高，最牛逼的。文章的脑图如下：索引优化规则 1、like语句的前导模糊查询不能使用索引 select * from doc where title like '%XX'；
