1 前言本章目标:了解构成MySQL数据库和InnoDB存储引擎的各种类型的文件。理解InnoDB存储引擎的内存结构和磁盘结构。2 文件MySQL数据库和InnoDB存储引擎的文件有参数文件、日志文件、socket文件、pid文件、表结构文件、存储引擎文件。下面将会对这些文件逐一介绍。参数文件告诉MySQL实例启动时在哪里可以找到数据库文件,并且指定某些初始化参数,这些参数定义了某种内存结构的大小            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            常见的数据库存储引擎有MyISAM和InnoDB(这里指的是数据表级别的存储引擎)。 由于一个库中有不同的表,而不同的表可能对应着不同的存储引擎。这里纠正一个错误的概念:可能有很多人认为,如果一个数据库使用的InnoDB存储引擎,那么这个数据库中所有的表都是InnoDB的 ,其实并不是这样的。我们在设计表的时候有个选项,选项里面是可以选择存储引擎的,里面有很多不同种类的存储引擎,也就是说一个库里面            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一: MySQL为什么要选B+数作为底层的数据结构MySQL的底层算法有B数、红黑树、hash、B+树,为什么就选择了B+树作为数据库的底层物理结构二叉树的特点是左节点小于根节点、根节点小于右节点B树由于存在特殊情况,如左节点为空,节点全在右节点上,这样导致的结果会造成和没有索引一样,依次查找,效率很低,同时也会造成树的深度很深,IO次数太多导致查询效率很低。红黑树由于存在树的深度问题导致查数据I            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ?作者简介:小明java问道之路,专注于研究 Java/ Liunx内核/ C++及汇编/计算机底层原理/源码,就职于大型金融公司后端高级工程师,擅长交易领域的高安全/可用/并发/性能的架构设计与演进、系统优化与稳定性建设。        ?博客专家/后端领域优质创作者/内容合伙人、InfoQ签约作者、阿里云专家/签约            
                
         
            
            
            
            # 实现“mysql innodb底层存储”教程
## 整体流程
下面是实现“mysql innodb底层存储”的整体流程,通过以下步骤,你可以了解如何实现这一功能:
```mermaid
journey
    title 实现“mysql innodb底层存储”教程
    step1 开始
    step2 创建InnoDB存储引擎
    step3 存储引擎底层实现
    s            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # MySQL底层存储结构探秘
MySQL是一种广泛使用的开源关系数据库管理系统。其背后的存储结构是其高效性能的基石。了解MySQL的底层存储结构不仅有助于我们优化数据库操作,还能够在遇到性能问题时快速进行诊断。本文将带您深入了解MySQL的存储引擎、数据文件、索引和表结构,并用代码示例和流程图进行说明。
## 一、存储引擎
MySQL的存储引擎是其处理数据的核心组件,决定了数据的存储方式和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            mysql索引的底层结构MySQL中的索引索引的底层数据结构索引的类型普通索引主键索引唯一索引全文索引如何选择索引从表面的基本特性考虑性能和底层来分析覆盖索引的定义回表操作最左匹配原则 MySQL中的索引本质是一种‘排好序的数据结构’,可以帮助快速查找数据。可以类比目录理解。不能全加上索引的原因: 虽然它查询使用优化隐藏器提高性能,但是也会相应占物理空间,从而导致降低增删改的速度,因为操作数据的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            MySQL 的底层存储机制是其高效性和扩展性的关键因素。MySQL 支持多种存储引擎,每种存储引擎有不同的存储结构、访问方式和特点。理解 MySQL 的底层存储机制有助于优化数据库性能、提高查询效率和降低维护成本。以下是对 MySQL 底层存储机制的详细解释,涵盖了 存储引擎、数据存储格式、索引机制、日志机制 等方面。1. MySQL 存储引擎MySQL 支持多种存储引擎,每种引擎实现了不同的存储            
                
         
            
            
            
            很多开发同学对SQL优化如数家珍,却对MySQL架构一知半解。岂不是只见树叶,不见森林,终将陷入细节中不能自拔。
今天就一块学习MySQL分层架构,深入了解MySQL底层实现原理,以及每层的作用,我们常见的SQL优化到底在哪一层做了优化?
    很多开发同学对SQL优化如数家珍,却对MySQL架构一知半解。岂不是只见树叶,不见森林,终将陷入细节中不能自拔。今天就一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # MySQL datetime 底层存储格式
MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种类型的应用程序中。在MySQL中,datetime是一种常用的日期时间数据类型,用于存储日期和时间信息。datetime数据类型在底层存储时采用特定的格式,本文将介绍MySQL datetime底层存储格式的细节,并提供相应的代码示例。
## datetime数据类型简介
在MySQL中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            InnoDB页简介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还是存在的。而真正处理数据的过程是发生在内存中的,所以需要把磁盘中的数据加载到内存中,如果是处理写入或修改请求的话,还需要把内存中的内容刷新到磁盘上。而我们知道读写磁盘的速度非常慢,和内存读写差了几个数量级,所以当我们想从表中获取某些记录时,InnoDB存储引擎需要一条一条的把记录从磁盘上读出来么?            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            01、了解MYSQL的innodb的整体架构Innodb存储引擎可将所有数据存放于ibdata*的共享表空间,也可将每张表存放于独立的.ibd文件的独立表空间。共享表空间以及独立表空间都是针对数据的存储方式而言的。###01-01、In-Memory Structures(内存结构):01-02、On-Disk Structures(磁盘结构 ):1、System Tablespace:表空间,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一文了解MySQL中InnoDB引擎底层的主键的生成策略、行存储格式、页存储格式            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            VARCHAR类型可以存储长度可变的字符串,括号内的数字表示最大存储长度。例如,表示该字段可以存储最多 50 个字符的字符串,而则可以存储最多 500 个字符。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            索引使用索引,会提前存储被索引字段对应行的磁盘文件地址指针,做一次IO就能查找到数据。二叉树递增的索引不适合用二叉树来维护,因为递增的id会导致二叉树退化成为链表,这样建立索引的效果和不建立索引的差别不大。因此MySQL不使用二叉树做索引。红黑树单边增长不平衡时,红黑树会自动平衡。JDK1.8之后,HashMap使用的就是红黑树。在某些场景下,红黑树也会存在问题:树的高度会一直增长,数据量大的时候            
                
         
            
            
            
            MySQL底层数据结构与算法一、索引数据结构1、什么是索引索引就是一种数据结构(排好序的数据结构),能帮助我们高效的获取数据,例如目录慢查询:在数据库当中执行时间较长的SQL语句,也称之为慢SQL创建索引的目的:为了减少磁盘I/O的次数,加快查询效率2、索引数据结构具备充当索引的数据结构有以下几种:二叉树、红黑树、hash表、B树(B+树)。而我们数据库最终使用的是B+树(B+树的改进,叶子节点间            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ORC文件格式是从Hive-0.11版本开始的。关于ORC文件格式的官方文档,以及基于官方文档的翻译内容这里就不赘述了,有兴趣的可以仔细研究了解一下。本文接下来根据论文《Major Technical Advancements in Apache Hive》中的内容进行深入的研究。一、ORC文件格式   ORC的全称是(Optimized Record Columnar),使用ORC文件格式可以提            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这篇文章主要是介绍mysql底层的数据结构以及算法,主要包括索引数据结构红黑树、Hash、B树、B+树;索引是怎么支撑千万级表的快速查找;面试常见问B+树索引面试题解析;联合索引底层的数据结构是怎样的等问题。工作中经常遇到慢查询的问题或有时候DBA给我们发了一条慢查询SQL让我们去优化,我们第一时间想到的优化方法就是加索引,看看查询条件是不是走了索引以及啥时候走的索引,看是不是走了索引可以用exp            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一.数据结构1. 二叉树特点:左侧子节点比父节点小,右侧子节点比父节点大(对于同一个父节点下的两个子节点)缺点:对于一直递增得数据不能存在该数据结构中,会变成链表,不能降低树的高度图 1-1 图1-22. 红黑树特点:左侧子节点比父节点小,右侧子节点比父节点大、或者相等(对于同一个父节点下的两个子节点),对于一直递增的数据可以自动平衡缺点:对于百万条数据,树的高度还是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            (1).HashMap的概述  HashMap基于Map接口实现,元素以键值对的方式存储,并且允许使用null 建和null 值, 因为key不允许重复,因此只能有一个键为null,另外HashMap不能保证放入元素的顺序,它是无序的,和放入的顺序并不能相同。HashMap是线程不安全的。(2).HashMap的数据结构hashMap的存储原理为哈希表(hash table),也叫散列表,是一种非            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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