文章目录MySql索引一、数据结构1.1 二叉树1.2 平衡二叉树1.2.1 定义1.2.2 缺点1.3 B-树(多路平衡查找树)1.4 B+树(加强版多路平衡查找树)二、B+树和B-树三、Mysql和mongodb的索引树3.1 mysql和B+树3.2 mongodb和B-树四、参考 MySql索引索引是一种加快表记录检索的数据结构。减少查询时需要扫描的数据条数
可以把随机IO变成顺序IO
二、B+树索引实战索引的代价空间上的代价一个索引都为对应一棵B+树，树中每一个节点都是一个数据页，一个页默认会占用16KB的存储空间，所以一个索引也是会占用磁盘空间的。时间上的代价索引是对数据的排序，那么当对表中的数据进行增、删、改操作时，都需要去维护修改内容涉及到的B+树索引。所以在进行增、删、改操作时可能需要额外的时间进行一些记录移动，页面分裂、页面回收等操作来维护好排序。B+树索引实战全值匹
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2023-09-19 13:15:36
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# MySQL基础知识科普
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统(RDBMS)，使用结构化查询语言(SQL)进行数据的管理和操作。它广泛应用于小型到大型的数据库应用程序中，因其高效、灵活与易用性而受到开发者的青睐。
## 数据库的基本概念
在MySQL中，数据库用于存储数据，通常包含多个表格。每个表格由行和列组成，每行代表一条记录，每列代表记录的属性。以下是一个简单的用户信息表的示例：
原创
2024-08-02 06:13:31
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日常工作中SQL是必不可少的一项技术，但是很多人不会过多的去关注SQL问题。一是数据量小，二是没有意识到索引的重要性。为了提升查询的性能，往往会在字段上建立索引，本文主要是整理SQL索引失效的场景。基础数据准备准备一个数据表作为 数据演示 这里面一共 创建了三个索引联合索引 sname, s_code, address主键索引 id普通索引
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2024-07-23 13:00:22
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一、MYSQL的索引索引(Index):帮助Mysql高效获取数据的一种数据结构。用于提高查找效率，可以比作字典。可以简单理解为排好序的快速查找的数据结构。索引的作用：便于查询和排序(所以添加索引会影响where 语句与 order by 排序语句)。在数据之外，数据库还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据。这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这些数据结构就是索
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2024-04-27 15:48:08
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# MySQL中的类型和查询返回：全匹配（All）
MySQL是一种广泛使用的关系数据库管理系统，提供了多种数据类型和查询方式。在处理数据时，了解如何有效使用它们是非常重要的，尤其是在使用`SELECT`语句时，`ALL`关键字的用途不容忽视。本文将深入探讨MySQL中的`ALL`关键字，并配以相关代码示例。
## 什么是ALL？
在MySQL中，`ALL`用于比较操作符后，表示将比较所有的
# MySQL类型ALL的科普
MySQL是一种关系型数据库管理系统，广泛应用于各种Web应用程序和数据存储系统中。在MySQL中，有许多不同的数据类型可供选择，每种类型都有自己的特点和用途。其中之一是ALL类型。
## 什么是MySQL的ALL类型？
在MySQL中，ALL类型是一种用于存储和处理不同类型的数据的通用数据类型。它可以容纳任何类型的数据，包括数字、字符串、日期、时间和布尔值等
原创
2023-08-14 07:43:51
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## 如何优化 MySQL 索引及执行计划
在使用 MySQL 进行数据库查询时，索引可以显著提高查询性能。尽管创建了索引，但若查询执行计划的 `type` 仍显示为 `ALL`，这表示全表扫描。本文将指导您通过一系列步骤来排查和解决此问题。
### 整体流程
下面是优化 MySQL 查询步骤的流程图：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-08-20 08:18:17
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通常我们使用MySQL慢查询和explain命令来定位mysql性能瓶颈的方法，定位出性能瓶颈的sql语句后，则需要对低效的sql语句进行优化。本文主要讨论MySQL索引原理及常用的sql查询优化。一个简单的对比测试 在上图中，type=all，key=null，rows=33777。该sql未使用索引，是一个效率非常低的全表扫描。如果加上联合查询和其他一些约束条件，数据库会疯狂消耗内存
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2023-10-08 15:30:51
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文章目录琐碎（关于索引）SQL的优化策略1. 避免不走索引的情况2. SELECT语句的其他优化3. 增删改 DML 语句优化4. 查询条件优化.. 琐碎（关于索引）索引 就类似于 分组； 有时候需要联合索引； 索引储存时会占用大量内存空间； 每次更新数据时，必须更新索引； 索引越多，写入操作越慢；一些操作：添加索引：CREATE INDEX index_name ON table_name(c
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2024-03-18 11:52:16
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Showshow status ——显示状态信息（扩展show status like ‘XXX’）show variables ——显示系统变量（扩展show variables like ‘XXX’）show engine innodb status ——显示InnoDB存储引擎的状态show processlist ——查看当前SQL执行，包括执行状态、是否锁表等mysqladmin var
1、什么是数据库索引？索引有几种类型？ 索引：表一列或多列数据排序后的数据结构 类型： 主键索引：不重复，不能有NULL； 唯一索引：不重复，可以有NULL； &
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2024-01-13 19:44:16
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## MySQL 执行计划 type=all
### 介绍
在使用 MySQL 数据库进行优化和调优的过程中，执行计划是一个非常重要的概念。执行计划可以帮助我们理解查询语句的执行过程，找出潜在的性能瓶颈并进行优化。在 MySQL 中，我们可以使用 `EXPLAIN` 关键字来获取查询语句的执行计划信息。
`EXPLAIN` 关键字可以返回一条查询语句的执行计划信息，包括查询的执行顺序、使用的
原创
2023-08-14 07:02:18
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多表查询概念：当在查询时，所需要的数据不在一张表中，可能在两张表或多张表中。此时需要同时操作这些表。即关联查询。 内连接：在做多张表查询时，这些表中应该存在着有关联的两个字段,组合成一条记录。只连接匹配到的行 步骤：先创俩个表 要有一个字段相同的 作为链接值内连接方法一：内连接查询：只显示表中有匹配的数据只找出有相同部门的员工 mysql> select tx.emp_id,tx.emp_n
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2023-09-19 16:47:34
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本文只做显示格式调整，和极少数笔误的校正。一、环境准备为了更好地看看执行计划，需要一个数据量不算小的数据库作为示例。本文选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一：employees。这个数据库关系复杂度适中，且数据量较大。下图是这个数据库的E-R关系图（引用自MySQL官方手册）：MySQL官方文档中关于此数据库的页面为https://dev.mysql.com/doc/employee/en
前言
今天看了《高性能MySQL》的索引扫描做排序章节，并且亲身实践了一下，发现有些结果与原书不一样，个人猜测是MySQL版本不一样造成的，下面分享一下我个人的笔记。
简介MySQL 有两种方式生成有序结果：通过排序操作或者按索引顺序扫描。 如果EXPLAIN出来type列的值为index，则说明MySQL使用索引扫描来做排序。(这句有疑问，很多情况下都type都不是index,
1, 选取最合适的字段属性以及长度MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。比如：定义邮政编码 char(6) 最合适，如果char(255)或者varchar这种可变长的类型都不太合适另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。对于某些文本字段，例如
为什么要分表和分区？日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。 什么是分表？分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，我们可以称为子
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2024-09-04 20:36:19
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# 如何实现“mysql union all 索引”
## 一、流程
下面是实现“mysql union all 索引”的具体步骤：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMERS ||--|| ORDERS : 有
ORDERS ||--|| ORDER_DETAILS : 包含
```
1. 创建两张表：CUSTOMERS（客户信息表）、ORDERS（订单信
原创
2024-05-19 06:26:48
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# 如何实现"mysql union all索引"
## 概述
在MySQL中，我们可以使用`UNION ALL`语句将多个查询的结果集合并在一起。但是，对于大型的数据表来说，这种操作可能会变得很慢，因为MySQL无法有效地使用索引。在本文中，我将向你展示如何通过一些步骤来优化`UNION ALL`操作的性能。
## 流程图
下面是整个优化流程的表格展示：
| 步骤 | 操作 |
|---|
原创
2024-01-23 05:29:20
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