# MySQL 索引深入解析：解密索引层级
在数据库设计与优化中，MySQL 的索引是一个不可或缺的部分。了解索引的内在机制，尤其是其层级结构，对提高查询效率和优化数据库性能至关重要。今天，我们将深入探讨 MySQL 索引达到或超过三层的概念，以及如何通过具体示例来理解这一点。
## 什么是 MySQL 索引？
索引是数据库表中列的一个数据结构，可以加速数据检索的速度。在没有索引的情况下，数
本篇文章主要是对MySQL学习时的一些总结，作为学习笔记记录性能分析性能下降原因对于某些sql语句来说，会导致执行时间长，等待时间长的后果，从而造成整个sql语句的性能下降。导致sql性能下降的原因主要有：查询数据过多：能不能拆分，降低过滤条件关联了太多的表，太多join：使用之前尽量先过滤没有利用到索引(单值，复合)
索引是针对列建立的，但并不可能对所有的数据列都建立索引同时索引也并不是越
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2023-10-01 17:22:18
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B+树在数据库中的应用{为什么使用B+树？言简意赅，就是因为：1.文件很大，不可能全部存储在内存中，故要存储到磁盘上2.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（为什么使用B-/+Tree，还跟磁盘存取原理有关。）3.局部性原理与磁盘预读，预读的长度一般为页（page）的整倍数，（在许多操作系统中，页得大小通常为4k）4.数据库系统巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个
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2024-05-29 12:34:52
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# MySQL 索引的实现与使用指南
MySQL 是一种现代数据库管理系统，其索引功能能够显著提高数据库查询的效率。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 MySQL 实现“索引不超过”的功能，以优化我们的 SQL 查询。本文适合初学者，并通过结构化的方法，让你逐步掌握索引的创建与应用。
## 一、流程概述
下面是实现 MySQL 索引的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-22 03:22:22
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在这篇文章中，我将探讨“mysql 索引4层比3层慢多少”这一问题。随着数据量的不断增长，索引结构的优化显得尤为重要。在一些典型的场景中，4层索引相较于3层索引遇到的速度问题引发了我的深思。
### 问题背景
在某金融行业场景中，用户需要频繁执行复杂的查询，为了快速检索数据，使用了多层索引。近期，数据表的索引从3层扩展到4层后，查询的速度却明显下降。为了弄清楚这个问题，我们从数据库性能监控以及用
文章目录1. 子查询优化2. 排序（order by）优化3. 分组（group by）优化4. 分页查询（limit）优化 1. 子查询优化MySQL从4.1版本开始支持子查询，使用子查询可以进行SELECT语句的嵌套查询，即一个SELECT查询的结 果作为另一个SELECT语句的条件。子查询可以一次性完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作 。 子查询是 MySQL 的一项重要的功能，
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2023-08-05 19:34:42
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之前经常性的建立数据表，只是知道索引可以增加查询速度，因为数据量都不大，然后就感觉没有必要去建立缓存，还要消耗资源，所以对于这一块就是一片空白。然后查阅了一些资料，再加上自己的一些操作，马马虎虎的弄明白了...索引方面的限制：一个数据表 最多支持16个索引innodb引擎不支持全文索引如果在where 字句的查询条件中有不等号，则无法使用索引如果在where字句的查询条件中使用了函数 whered
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2023-09-26 23:50:32
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文章目录二叉树什么是二叉树二叉树的结构红黑树什么是红黑树红黑树的特性红黑树的平衡红黑树的结构B树什么是B树B树的结构B+树什么是B+树？B+树的特点什么是mysql中的页计算高度为3的B+树能存放多少记录 二叉树什么是二叉树在计算机科学中，二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）。二叉树常被用于实现二叉
一、索引数据结构1、B-TreeB-Tree 又叫做 B 树，很多人见到有 B+树（B+Tree），所以经常会把 B-Tree 和 B 树当做是两种树，实际上 B-Tree 和 B 树是同一种树（单词 B-Tree 翻译过来就是 B 树）。（这个”很多人“就包括笔者，笔者是个菜鸟，最开始把 B-Tree、B 树，B+Tree 当成是三种树，还经常把它们理解为 B 减树，B 树，B 加树，后来去网上
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2023-08-26 11:58:38
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序： 这几天周杰伦霸占微博超话榜首，并且这种势头势必会延续下去。作为“奶茶伦”的二十年老粉的我深以为傲，但却苦于抢不到我伦的演唱会门票。据说周杰伦演唱会10万人观看已经创下全国纪录，忽而灵光一现，10万人的会场如何快速找到属于自己的座位呢？这个问题好像和数据库索引的使用场景有些相似？那么问题来了，数据库索引的底层原理究竟是怎么一回事，各位心里究竟有没有点B树呢？（请原谅我
B+Tree插入数据的分页过程：对于一棵B+Tree而言，m值是根据页的大小事先计算好的。如果在插入节点的过程中，使某些节点的子节点数量超过m个，那么此节点的大小就超过页的大小，读取这个节点时，需要多次IO，效率较低。解决方案：分裂。如下图所示3.6 B树和B+树总结分析B树的高度为h,一次检索最多需要h-1次IO(根节点常驻内存)，渐进时间复杂度为O(h)=O(log d N).一般
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2024-08-01 01:23:01
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在讨论“为什么 MySQL 聚簇索引只有 3 层”这个问题之前，首先要理解聚簇索引的结构和设计理念。聚簇索引（Clustered Index）是 MySQL 中一种重要的数据存储结构，它将数据表的行数据按某个字段（通常是主键）排序。一些设计和性能约束导致了聚簇索引的层级限制，通常情况下不会超过三层。下面是本篇文章的详细步骤和实现过程。
## 环境预检
首先，确保系统的硬件配置能够支持 MySQ
对于很多开发小伙伴来说，每天写SQL是必不可少的一项工作。那不知道大家有没有深入了解过，当我们的一条SQL命令被执行时，MySQL是如何把数据从硬盘/内存中查出来并展示到用户面前的呢？其实，MySQL也没有大家想象的那么神秘，当我们从整个架构的角度去看待，MySQL会分为Server层和引擎层。Server层主要包含连接器、分析器、优化器、执行器，还有各种函数之类的东西等等。而引擎层就是用来真正处
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2024-05-30 09:01:01
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数据库的架构一、数据库的整体架构（一）网络连接层（二）服务层（三）存储引擎层（四）系统文件层二、数据库的锁三、数据库的引擎（一）MyISAM（二）InnoDB（三）CSV（四）memory 一、数据库的整体架构架构：四层（一）网络连接层多种语言提链接方式（二）服务层第二层服务层是MySQL的核心，MySQL的核心服务层都在这一层，查询解析，SQL执行计划分析，SQL执行计划优化，查询缓存，以及跨
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2024-10-21 19:03:39
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目录索引种类三星索引B树、B+树索引 B树索引 B+树索引Hash索引索引使用原则 适合使用索引的情况 创建索引需要注意以下的原则 &nbs
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2024-10-21 15:47:49
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索引： 索引就是一种数据结构，创建一种数据结构来提高查询的效率。其中，两种常用的存储引擎MyISAM和INnoDB都是依靠B+树来实现的。但是底层的细节却不相同： MyISAM: B+树：数据和索引分离（数据在表中存储，在树中存储的是索引值，通过索引值找到相应的位置，然后通过叶子节点上的地址找到数据在表中的位置就可以了，叶子节点上并不直接存储其他的信息，这就是分离）INnoDB: B+树：数据当成
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2023-11-27 14:37:19
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上个星期我向你介绍了堆表（heap tables）。我们说过，在SQL Server表可以是堆表（Heap Table）或者聚集表（Clustered Table）——一个在它上面有聚集索引（Clustered Index）定义的表。今天我们来谈论聚集索引（Clustered Index）的更多细节，还有如何选择正确的聚集键（Clustered Key）。每次你在SQL Server创建一个主键约
# MySQL中索引的失效问题
在使用MySQL数据库时，我们经常会为表中的列创建索引以提高查询性能。然而，有时候在创建过多的索引时，反而会导致索引失效的问题。那么，究竟超过多少索引会导致索引失效呢？本文将对这一问题进行探讨，并通过代码示例来说明。
## 索引失效的原因
在MySQL中，当表中的索引太多时，会导致MySQL选择不到最优的索引来执行查询，从而导致索引失效。具体来说，当MySQL
原创
2024-07-10 06:27:20
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1、索引优化1. 表记录很少不需创建索引 （索引是要有存储的开销）.2. 一个表的索引个数不能过多。（1） 空间：浪费空间。每个索引都是一个索引树，占据大量的磁盘空间。（2） 时间：更新（插入/Delete/Update）变慢。需要更新所有的索引树。太多的索引也会增加优化器的选择时间。所以索引虽然能够提高查询效率，索引并不是越多越好，应该只为需要的列创建索引
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2023-08-26 08:34:55
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## 如何解决MySQL数据超过2000万索引失效的问题
在使用MySQL数据库时，如果数据量超过2000万，很可能会遇到索引失效的问题。索引失效会导致查询性能下降，甚至影响整个系统的稳定性。本文将介绍如何解决这个问题，并给出代码示例。
### 为什么会出现索引失效
在MySQL中，索引是一种数据结构，用于加快数据的检索速度。当数据量较大时，索引失效的原因有多种，比如数据分布不均匀、数据更新
原创
2024-06-15 05:17:15
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