前言 MySQL 的 innodb 引擎之所以使用 B+tree 来存储索引，就是想尽量减少数据查询时磁盘 IO 次数。树的高度直接影响了查询的性能。一般树的高度在 3~4 层较为适宜。数据库分表的目的也是为了控制树的高度。那么如何获取树的高度呢？下面使用一个示例来说明如何获取树的高度。示例数据准备 建表语句如下：1 2 3 4 5 6 7 8 CREATE TABLE user (
id in
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2023-11-27 20:43:20
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1、innodb 数据索引在同一文件 mylsam 文件索引在不同文件2、mysql为什么用b+tree数据结构做索引？链表的时间复杂度为O（n） 红黑树为O(logn) ,mysql不用此作索引，原因是1、只有两路；2、不够平衡。3、没有解决树的深度。因为每次只能取出一行数据，所以随着树的深度增加需要进行多少IO操作，红黑树一般只放在内存里面用。例如
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2024-01-28 17:41:07
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## MySQL索引长度计算
### 索引长度计算流程
为了正确计算MySQL索引的长度，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 确定索引列的数据类型 |
| 步骤2 | 查找索引列的最大长度 |
| 步骤3 | 计算索引列的长度 |
### 每一步的具体操作
#### 步骤1：确定索引列的数据类型
在MySQL中，索引列的数
原创
2023-09-08 10:58:52
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1.所有的索引字段，如果没有设置not null，则需要加一个字节。2.定长字段,int占4个字节、date占3个字节、char(n)占n个字符。3.变长字段,varchar(n)，则有n个字符+两个字节。4.不同的字符集，一个字符占用的字节数不同。latin1编码的，一个字符占用1个字节，gbk编
原创
2021-06-17 19:13:17
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1.前言 本章记录MySQL中的索引机制，了解索引可以让数据库更快。索引太多会造成性能损耗，索引太少肯定查询效率不高。2.InnoDB存储引擎所有概述 InnoDB中常见的索引有： B+树索引 全文索引 哈希索引 哈希索引是自适应的，无法人为干预是否在一张表中生成hash索引。 B+树不能找到一个给定键值的具体行，B+树索引能找到的只是被查找数据所在的页，通过将页读取到内
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2023-11-21 10:11:52
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MySQL 五. 索引与算法索引太多,插入时性能会受到影响, 应用程序的性能会受到影响;索引太少,查询时候的性能又比较底,所以说索引的创建要考虑其中的平衡点;5.1 InnoDB存储引擎索引B+ tree 索引:传统意义上的索引,也是目前关系型数据库中最为有效的索引类型;其中的B 时balance 平衡的意思全文索引:哈希索引:自适应哈希 不能人为的生成Hash索引5.2 数据结构与算法B+树索引
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2023-11-13 09:33:54
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# MySQL InnoDB索引优化：深入理解与实践
在数据库管理系统中，索引是提升查询性能的关键。当谈到MySQL的InnoDB存储引擎时，索引的类型、使用方式以及优化策略都是开发者必须掌握的内容。本文将带领大家深入理解MySQL InnoDB索引的优化，并通过代码示例与图示帮助大家更好地掌握这一概念。
## 什么是索引？
索引是数据库中提高数据检索速度的特殊数据结构。通过建立索引，数据库
原创
2024-09-30 04:18:13
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在数据分析技术面中，除了考察SQL代码的口述外，也不乏对概念和数据结构的考察，所以今天小小跟大家来分享的是SQL面试中常见的索引问题，目录如下：索引是个什么东西？我们可以创建哪些索引？哪些字段适合建立索引呢？聚簇索引和非聚簇索引的区别？B-树和B+树的原理？什么是索引简单来说，索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一
前言MySQL 的 innodb 引擎之所以使用 B+tree 来存储索引，就是想尽量减少数据查询时磁盘 IO 次数。树的高度直接影响了查询的性能。一般树的高度在 3~4 层较为适宜。数据库分表的目的也是为了控制树的高度。那么如何获取树的高度呢？下面使用一个示例来说明如何获取树的高度。示例数据准备建表语句如下：CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL
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2023-10-16 16:03:27
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接近三年的MySQL 运维经验，近期决定把曾经做过的优化案例拿出来和大家分享！MySQL优化绝对要了解业务，和开发沟通才能做到最好。以下是一个小案例，说明一下前缀索引的用法。1.查看表结构
(root@localhost) [prod_db]> show create table t_file_info\G;
*************************** 1. row ******
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2023-11-07 15:24:23
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最左匹配原则
1、先定位该sql的查询条件，有哪些，那些是等值的，那些是范围的条件。
2、等值的条件去命中索引最左边的一个字段，然后依次从左往右命中，范围的放在最后。
分析讲解
1、mysql的索引分为聚簇索引和非聚簇索引，mysql的表是聚集索引组织表。
聚集规则是：有主键则定义主键索引为聚集索引；没有主键则选第一个不允许为NULL的唯一索引；还没有就使用innodb的内置rowi
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2023-06-24 23:44:46
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# MySQL时间计算不走索引
在MySQL数据库中，当我们在查询中使用时间计算函数时，有时候会导致索引无法使用，从而导致查询效率低下。这主要是因为MySQL无法直接利用索引来对时间计算函数进行优化。在本文中，我们将详细介绍为什么时间计算不走索引以及如何避免这种情况。
## 时间计算不走索引的原因
当我们在SQL语句中使用时间计算函数，比如`DATE_ADD()`、`DATE_SUB()`、
原创
2024-06-02 03:34:51
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MySQL索引机制永远年轻，永远热泪盈眶一.索引的类型与常见的操作前缀索引MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小，提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处：MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引，也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。复合索引集一个索引包含多个列（最左前缀匹配原则）唯一索引索引列的值必须唯一，但允许有空值全文索引在MyS
mysql怎么计算索引扫描行数
在复杂的数据库环境中，正确的索引策略对业务性能至关重要。当我们需要评估查询性能时，索引扫描行数是一个重要的指标，能帮助我们了解查询的效率。本篇将深入探讨如何在 MySQL 中计算索引扫描行数的过程。
### 问题背景
在我的一个项目中，数据量不断增长，而频繁的查询导致响应时间显著增加。这种情况对用户体验产生了负面影响，尤其是在高峰期，用户等待响应的时间被大大拉
mysql索引长度和key_len计算 发表于 2012 年 8 月 4 日 mysql 手册中没有关于key_length的详细介绍，经过试验验证了key_length的计算方式。 当索引字段为定长数据类型，比如char，...
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2015-10-25 00:34:00
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mysql 索引与优化 之 索引算法
普通索引 （index）;
主键索引 （primary key）;
唯一索引 （unique）;
全文索引 （fulltext）;
1、btree（二叉树）索引
1 2 3 4 5 6 7
4
2 6
1 3 5 7
2、hash（啥希）索引
中，国，人，民
散列算法
中--->005
国--
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2023-12-09 18:21:29
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mysql索引长度和key_len计算发表于2012年 8 月 4 日mysql 手册中没有关于key_length的详细介绍，经过试验验证了key_length的计算方式。当索引字段为定长数据类型，比如char，int，datetime，如果有是否为NULL的标记，这个标记需要占用1个字节。对于变长数据类型，比如：varchar，除了是否为NULL的...
原创
2021-09-29 11:42:52
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一、索引介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。我们知道最基本的数据查找方式是顺序查找，这种算法的复杂度为O(n)，性能很低。性能比较高的数据查找算法有：二分查找、二叉树查找。但二分查找算法要求被查找的数据是有序的，数据库中的数据不可能满足这种要求。二叉树查找只能应用于二叉树这种特定数据结构上面。MySQL数据库为了满足这些高级的查找算法，在保存数据之外，数据库还维护着满足这些高级算法的数
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2024-01-27 20:32:52
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概述企业应用软件中，在数据存储方面选择为DBMS（数据库管理系统）。当数据量增多后，对数据的查询和分析在速度上会有很大的影响。原因如下： 1、数据文件存储在磁盘上，每次读取会有I/O消耗。 2、I/O性能始终是数据读取的瓶颈。数据随机存放，每一次的I/O操作消耗大量的CPU时间。为了降低I/O操作对DBMS查询速度的限制，DBMS引入了索引的概念。 下面会以MySQL为例来说明,例子如下： 假设数
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2023-11-05 18:53:31
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【小宅按】本文总结了19条关于Mysql的优化方案，都是基于 “ Mysql-索引-BTree类型 ” 的优化方案，希望对大家有帮助。一、EXPLAIN做MySQL优化，我们要善用 EXPLAIN下面来个简单的示例，标注(1,2,3,4,5)我们要重点关注的数据 type列，连接类型。一个好的sql语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别key列，使用到的索引名。如果没有选择索
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2023-09-04 08:15:36
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