Physical Structure of an InnoDB Index所有的innodb索引都是btree索引，索引记录保存在叶子上，默认的索引页大小是16K。当有新的记录插入时，innodb出于对将来的insert和update操作的考虑，会尝试留下1/16的空闲页大小。如果索引记录是完全按照索引记录的大小顺序插入的，那么索引也将填满整个页大小的15/16，如果插入顺序完全随机，那么索引页基
什么是索引？索引又是用来干什么的？一句话概括就是：索引就是为了调高数据的查询效率就像书的目录一样，如果你想找到某个知识点，通常我们都是翻看书的目录。同样，索引其实就是数据库表的“目录”。索引的常见模型实现索引的数据结构有很多，最常见的也是比较简单的数据结构有哈希表，有序数组和搜索树。哈希表哈希表是一种以键-值(key-value)形式存储数据的结构，我们只需要输入查找的键key，就可以得到对应的值
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2023-11-24 14:18:19
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一.索引概述是什么:索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构,索引叫"键",优化好一个索引,可以提高数倍的性能, 类似于字典的音序表为什么要键索引:目的在于提高查询效率,通过不断的缩小要获取数据的范围来筛选最终的结果,把随机的事件变为顺序事件.二.索引数据结构1.二叉树二叉树是一种非线性结构。只有一个根节点，每一个数据结点上最多只有左右两颗子树.它有五种基本形态：二叉树可以是空集；根可以
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2023-06-24 16:49:42
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目录1 索引的概念2 索引的分类3 索引的操作4 索引效率的测试5 索引的实现原则5.1 磁盘存储5.2 BTree5.3 B+Tree6 总结：索引的设计原则1 索引的概念我们之前学习过集合，其中的ArrayList集合的特点之一就是有索引。那么有索引会带来哪些好处呢？没错，查询数据快！我们可以通过索引来快速查找到想要的数据
原创
2022-04-22 14:09:28
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索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构。索引本质以及索引类型： MySQL底层索引的数据结构是B+Tree（B-Tree变种）非叶子节点不存储data，只存储索引，可以放更多的索引；顺序访问指针，提高区间访问的性能。 B+Tree树节点的大小为16KB，每个树的的结点会被load到内存，每次和磁盘进行一次IO操作（比较耗时）。一个索引的内存大小为8B，指针的内存大小为6B，所以一个索引
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2023-09-26 12:48:10
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MySQL的基本架构示意图MySQL索引就是用于优化器上。索引：MySQL官方对于索引的定义为：索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。即可以理解为：索引是数据结构。索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构，建立索引有助于快速获取信息。 你也可以这样理解：索引就是加快检索表中数据的方法。数据库的索引类似于书籍的索引。在书籍中，索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息。在数
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2024-01-12 11:43:53
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1、为什么索引结构使用B+树（1）平衡二叉树a、如果此时我们查找10需要走3次，并且随着树的深度，查询效率越低 b、如果我们要进行范围查找，查询大于5的数，需要进行遍历（2）B树特点： 一个节点可以存储两个值 高度：3 （相比平衡二叉树小了1），所以查找速度也就很快了，如果找10，只需要找2次 但是，他也是存在回旋查找的问题的，比方说查找5，会返回到6。。。。。 （3）B+特点：我们会发现和B树存
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2023-11-28 09:45:12
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文章目录一、索引的本质二、索引的数据结构1. Hash表2. 二叉树3. 红黑树4. B-Tree5. B+Tree(B-Tree变种)三、存储引擎的实现1. MyISAM存储引擎实现2. InnoDB存储引擎实现一、索引的本质索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的一种数据结构。二、索引的数据结构这块只是一笔带过，想要深入了解的小伙伴——点我跳转(关于数算)。1. Hash表不支持范围查找很少
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2023-11-09 10:01:01
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Mysql 的索引底层原理1.什么是索引？ 索引是一种排好序的数据结构，mysql目前默认使用的是b+树。2.为什么使用b+树？ 例如表table 数据idname1zs2ls3sa4zl5wmz6zs7sd 这这个表里，没有加索引，要查询id= 6的数据，至少要查询6次，才能找到想要的那条数据
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2023-11-24 13:35:32
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1.索引基础
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。存储引擎先在索引中找到对应的值，然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行。索引可以包含一个列或者多个列的值，如果索引包含多个列，那么列的顺序就会变得比较重要了。
2.索引的优缺点
2.1优点
1. 提高了查询速度
2. 减少了数据读取操作(IO)
3. 降低排序和分
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2023-06-24 23:44:47
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简介散列表（也称哈希表），是根据关键码值(key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表它可以快速的进行插入、查找、删除操作，无论数据量有多大，它都能把插入、查找和删除操作的时间复杂度降为O(1)级别
基于数组+链表进行实现，当哈希表中存储的数据过多时，需要扩展哈希表数组的长
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2023-07-27 20:08:49
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5.1 InnoDB支持以下几种常见的索引：B+树索引全文索引哈希索引（自适应哈希索引）
关于哈希索引的说明：-- 1、InnoDB的哈希索引是自适应的，其根据表的使用情况自动生成哈希索引，不能人为干预是否在一张表中生成哈希索引。
-- 2、自适应哈希索引是由InnoDB自己控制的，可以通过innodb_adaptive_hash_index来禁用或者启动此特性，默认为开启。
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2023-08-12 11:18:30
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在上一篇《索引基础知识回顾》中提到索引按照存储结构划分有B-Tree索引、Hash索引、B+Tree索引类型，接下来就学习一下这几种索引结构以及在实际存储引擎中的使用情况一、Hash索引「Hash底层是由Hash表来实现的，存储引擎都会【对所有的索引列计算一个哈希码】（hash code），哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针，根据键值 <key,val
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2023-07-01 10:15:11
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索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。从MySQL逻辑架构来看，MySQL有三层架构，第一层连接，第二层查询解析、分析、优化、视图、缓存，第三层，存储引擎。索引通过分开查询片，节省了扫描查找时间，大大提升查询效率。大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构。索引主要在存储引擎层上，不同的引擎也
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2023-09-18 08:12:17
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这里写自定义目录标题索引分类InnoDB中聚集索引与非聚集索引的区别聚集索引非聚集索引 索引分类mysql索引主要分为两类，分别为hash索引和b+tree索引；其中hash索引是MEMORY存储引擎默认索引，InnoDB存储引擎和MyISAM存储引擎使用的都是b+tree索引，不过InnoDB存储引擎会监控对表上索引的查找，如果观察到建立哈希索引可以带来速度的提升，则建立哈希索引，所以称之为自
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2023-08-17 15:54:31
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mysql中的索引 索引的发展及原理1、哈希索引：哈希是典型的KV，只要给出K，就能快速找到V 缺
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2024-03-14 06:55:21
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Mysql——索引底层数据结构与Explain用法一、索引底层数据结构1、Mysql不同引擎对应的数据结构2、B+Tree数据结构2.1、 二叉树 （Binary Search Trees）2.2、 红黑树（Red-Black Trees）2.3、 B-Tree2.4、 B+Tree二、Explain用法1、Explain工具介绍2、Explain分析2.1、explain 两种扩展2.1.1
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2024-06-04 05:19:46
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索引的本质：索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构索引数据结构：B+Tree非叶子节点不存储data，只存储索引（冗余），可以放更多的索引叶子节点包含所有的索引字段叶子节点用指针连接，每个叶子节点都存储了相邻节点在磁盘中的存储位置。提高区间访问的性能 二叉树：当数据顺序排列时，会变成链表形式红黑树：数据太多时树的高度太高，效率不一定高Hash表：在B+树中找到索引，根据对哈希
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2023-08-26 22:57:35
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哈希表又称为散列表，它是由数组和链表或者数组和二叉树构成，今天先来谈谈由数组和链表构成的哈希表哈希表结构下图是哈希表的结构：整个哈希表就是一个数组存放许多条链表（链表数组）哈希函数哈希表还有一个形影不离的伙伴叫哈希函数（散列函数）F，它是用来作关键字映射的。 每一个node都含有一个唯一标识关键字id，将id映射到哈希表的哪个HashList的工作就由哈希函数来完成，即F(id)->inde
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2023-10-15 13:41:54
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继续回答水友提问（最近问MySQL的多）：沈老师，我在网上看到不同的资料，有的说InnoDB支持哈希索引，有的说不支持，到底哪个是正确的呢？ 对于InnoDB的哈希索引，确切的应该这么说：（1）InnoDB用户无法手动创建哈希索引，这一层上说，InnoDB确实不支持哈希索引；（2）InnoDB会自调优(self-tuning)，如果判定建立自适应哈希索引(Adaptive H
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2023-11-27 14:46:35
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