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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InnoDB的数据页结构概述InnoDB 为了不同的目的而设计了许多种不同类型的 页 ，比如存放表空间头部信息的页，存放 Insert Buffer信息的页，存放 INODE 信息的页，存放 undo 日志信息的页等。而用来存放用户保存数据的页就是 innoDB的基本储存结构：索引页。（即数据页）。它是 InnoDB 管理存储空间的基本单位，刷盘（从内存到硬盘）、读取操作，都是每次一页。页面最大为
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2023-08-10 18:19:35
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InnoDB记录存储结构一文搞懂InnoDB索引存储结构总结对于InnoDB存储引擎来说，在单个页中查找某条记录分为两种情况：以主键为搜索条件，可以使用Page Directory通过二分法快速定位相应的用户记录。以其他列为搜索条件，需要按照记录组成的单链表依次遍历各条记录。没有索引的情况下，不论是以主键还是其他列作为搜索条件，只能沿着页的双链表从左到右依次遍历各个页。InnoDB存储引擎的索引是
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2023-07-13 15:57:56
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第07章 InnoDB数据存储结构1. 数据库的存储结构：页索引结构给我们提供了高效的索引方式，不过索引信息以及数据记录都保存在文件上的，确切说是存储在页结构中。另一方面，索引是在存储引擎中实现的，MySQL服务器上的存储引擎负责对表中数据的读取和写入工作。不同存储引擎中存放的格式一般不同的，甚至有的存储引擎比如Memory都不用磁盘来存储数据。由于InnoDB是MySQL的默认存储引擎，所以本章
首先，需要了解的是Mysql的Innodb存储结构是一颗B+树。B+树的结构如下图:可以看出，B+树和二叉树的区别： （1）一个节点里面可以存取多个元素 （2）叶子节点和叶子节点之间有指针； （3）所有非叶子节点在叶子节点中有冗余（就是所有非叶子节点在最下面的叶子节点上都有一个备份）。 其中，（2）（3）性质也是B+树和B-树的区别；其次，我们需要了解的是，当我们与数据库交互时，其过程是，从磁盘I
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2023-07-13 02:08:48
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1.缓冲池：所有对数据库的操作首先修改缓冲池中的页，在合适的 checkpoint 再写入磁盘存储中。缓冲池的大小决定着数据库的性能。缓冲池通过 LRU 的算法进行管理。即使用最多的页在前端，最少使用的在尾端。当缓冲池不能存新的页的时候，将首先清理尾端的页。页大小默认为16KB,innodb 优化了 LRU 算法，在 LRU 的列表中加入了 midpoint 的位置。每次最新访问的页放入到 mid
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2023-09-03 10:29:24
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MySQL索引优化 一、基础理解 MySQL语句的查询效率主要和索引树的高度有关，想要降低
原创
2022-09-05 16:06:44
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首先认识一下常用的存储引擎和区别InnoDB：聚集结构：索引文件和数据文件不是分离的，它的叶子节点存储的是数据当列的数据，当查询数据的时候，直接拿叶子节点的数据即可。会对数据进行主键排序注：没有设置主键则会自动设置，会设置数据为唯一的字段为主键，如果没有则会在行格式中设置一个隐藏主键id支持事务，行锁，表锁MyISAM：非聚集结构：索引文件和数据文件是分离的，它的叶子节点存储的是数据的指针，数据在
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2023-07-13 11:21:52
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Innodb存储 表空间是逻辑存放所有数据的地方，默认情况下会共享一个表空间——ibdata1，但如果把innodb_file_per_table=ON后每张表可以单独放到一个表空间内，但还是有很多数据保存在共享的表ibdata1中，如undo信息等。 表空间由各种段(segment)组成，常见的段有数据段、索引段等。Innodb是索引组织的，数据段就是clustered index的
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2023-09-20 16:31:18
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目录一、索引介绍1.1 数据库索引1.2 索引的作用1.3 创建索引的原则依据1.4 查看索引的方法1.5 删除索引的方法1.6 索引的创建方法1.7 索引的分类及创建1)、普通索引普通索引的创建2)、唯一索引唯一索引的创建3)、主键索引主键索引的创建4)、组合索引（单列索引与多列索引）组合索引的创建5)、全文索引全文索引的创建二、事务介绍2.1 事务概述2.11 读取数据不一致产生的结果2.1
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2024-07-29 11:51:29
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InnoDB索引实现虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同。第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。 而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的 主键
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2024-03-17 18:48:46
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从几个“经验”做法问题开始：1、建索引的时候，建议使用一个id字段作为主键，并递增的插入，这样效率更高。2、为什么索引查询的时候，会有前缀匹配的约束？开始的时候抛出这两个问题，我们先了解完innodb的索引的数据结构，再回来看这两个问题是不是更清晰了。innodb的数据与主键索引是如何组织B树与B+树的基本原理mysql的索引通过B+树来进行组织。为什么是B+树？这先简单回顾一下B树和B+树的基本
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2024-02-24 23:40:04
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1.表空间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。共享表空间: 某一个数据库的所有的表数据，索引文件全部放在一个文件中，默认这个共享表空间的文件路径在data目录下。 默认的文件名为:ibdata1 初始化为10M。独立表空间: 每一个表都将会生成以独立的文件方式来进
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2024-04-03 21:54:19
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MySQL之所以能成为当今主流的关系型数据库，并成为许多Web服务和OLTP优先选用的存储方式，与其强大的InnoDb存储引擎是密不可分的，今天我们来了解下给查询效率带来巨大提高的索引。 索引可以说是关系型数据库非常重要的一项技术，他通过将加索引的一列或者多列按照一定的排序建立索引文件，当对这些列进行查询时，会使用索引大幅度优化查询速度。InnoDb的索引类型有两种，哈希索引和B+TR
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2024-04-12 04:59:06
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## MySQL存储引擎InnoDB的索引实现步骤
### 步骤概述
下面是使用MySQL存储引擎InnoDB创建索引的简要步骤。这些步骤将帮助你了解整个过程。接下来，我们将详细描述每个步骤并提供相应的代码示例。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建或选择一个数据库 |
| 2 | 创建一个表 |
| 3 | 添加需要索引的列 |
| 4 | 创建索引 |
|
原创
2023-09-22 04:06:14
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前言一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储到磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级，所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。 换句话说，索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。一.内存读取简单点说说内存读取，内存是由一系列
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2024-02-19 00:38:24
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InnoDB存储引擎的数据（包括索引）存放在相同的文件中，这一点和MySQL默认存储引擎MyISAM的区别较大，后者分别存放于独立的文件。除此之外，InnoDB的数据存放格式也比较独特，每个InnoDB表都会将主键以聚簇索引的形式创建。所有的数据都以主键升序排列在物理磁盘上面，所以主键查询并且以主键排序的查询效率也会非常高。由于主键是聚簇索引的，InnoDB基于主键的查询效率非常高。如果在创建一个
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2023-06-30 12:52:34
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1. 什么是索引相当于书中的目录，起到优化查询的功能。
条件类查询： where group by order by join on distinct2. 索引的类型Btree ： B树索引（Balance Tree）。 InnoDB ， MyISAM
Hash : 哈希索引。 Memory相关引擎。InnoDB中也会维护自己的AHI(自适应)的hash索引。
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2023-12-10 18:26:12
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目录 一、MySQL存储引擎概述1.1 什么是存储引擎？1.2 MySql支持哪些存储引擎1.3 各种搜索引擎介绍二、常用存储引擎及使用场景 一、MySQL存储引擎概述1.1 什么是存储引擎？MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件（或者内存）中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者
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2023-07-27 20:10:00
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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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