数据库的索引分类、SQL的优化等在之前文章都有写过。这篇文章单独来说说数据库的原理，也就是说数据库的索引存储结构和为什么这么存储。文章的内容也大多是从其他博客中摘抄下来，并加入自己的理解。前言MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同。MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MyS
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2024-02-26 07:13:23
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索引的数据结构1、为什么使用索引概念: 索引是存储索引用于快速找到数据记录的一种数据结构，就好比一本书的目录部分，通过目录中对应的文章的页码，便可以快速定位到需要的文章，Mysql 也是一样的道理，进行数据查找时首先查看查询条件是否命中某条索引，符合则通过索引查找相关数据，如果不符合则需要全表扫描，即需要一条条查找后记录，直到找到与条件符合的记录。如果当数据没有任何索引的情况下，数据会分布在磁盘上
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2023-08-13 18:57:30
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mysql中索引的数据结构：1、基本上所有的索引都是B-Tree结构，一部分还有HASH索引。2、索引分类（功能）主键索引：一张表中最多有一个主键索引，而且该字段值不能为NULL，不能重复。唯一索引：一张表中可以有多个唯一索引，而且字段可以为NULL，但是不能有重复值。普通索引：一张表中可以有多个普通索引，而且值可以为NULL，并且值可以重复。全文索引：全文索引就是将该字段的信息加以拆分和组合，形
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2023-06-01 08:51:58
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2.1 索引概述2.1.1 介绍索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足 特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。2.1.2 演示表结构及其数据如下：假如我们要执行的SQL语句为 ：select * from user where age = 45
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2023-08-29 11:20:49
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tools：https://github.com/jeremycole/innodb_diagrams
原创
2021-09-10 18:03:51
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tools：https://github.com/jeremycole/innodb_diagrams
原创
2022-01-29 11:07:03
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前言在MySQL中，无论是Innodb还是MyIsam，都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始，逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题，从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。一、二叉查找树(BST)：不平衡二叉查找树(BST，Binary Search Tree)，也叫二叉排序树，在二叉树的基础上需要满足：任意节点的左子树上所有节点值不
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2021-01-18 18:14:36
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索引：是为提高查询效率的数据结构；索引分类应用字段层次单列索引=主键索引(非二级索引) + 唯一索引 + 普通索引组合(联合)索引：多个字段组合上创建的索引全文索引：类型为FULLTEXT，在varchar与text类型列上创建数据储存方式聚簇索引：Innodb中，即存了主键值，也存了行数据的主键索引；非聚簇索引：MyISAM中索引和数据文件分开存储，所有都是非聚簇索引;当然Innodb的非主键索
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2023-08-26 13:09:48
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索引的定义MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助MySQL高效获取 排好序的数据结构计算机基础知识常见的数据结构mysql数据是已文件的形式存储在磁盘上的。
磁盘是有一圈一圈的磁道组成的
磁头移动到不同磁道，磁盘旋转，这样就可以读取到数据
磁盘存取原理
1.寻道时间(速度慢，费时)
2.旋转时间(速度较快)
cpu读取数据都是从内存去读，内存
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2024-03-05 19:53:31
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什么是索引：索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构。索引存储在文件中，也会占内存大小，所以不要乱建索引。索引存储结构以及优缺点在开始讲这一小节之前，我们先来看一下在数据库没有加索引的情况下，SQL中的where字句是如何查找目标记录的。我们先看下左边表格第二列Col2列的数据时如何查找的，如果我们希望查找where Col2 = 22的记录，我们在没加索引的情况下是按顺序从第一条记录查
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2023-09-05 17:26:57
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索引概念官方话：索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。为了能够使存储引擎快速找到数据记录的一种数据结构，就相当于是一本书的目录部分，目的是为了减少磁盘的IO次数，避免了全表扫描，加快查询速率。索引是在存储引擎中实现的，InnoDB底层索引使用的是B+Tree的数据结构，不同的存储引擎使用的数据结构可能不一样。同时存储引擎可以定义每个表的最大索引数和最大索引长度。优点降低数据库的IO成本。保证
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2023-06-25 17:39:53
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文章目录一.索引概述1）无索引情况2）有索引情况二.索引结构三.二叉树四.B-tree（多路平衡查找树）五.B+Tree六.Hash一.索引概述介绍：索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。1）无索引情况在无索
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2024-02-10 16:32:52
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MySQL 索引结构分为4类：B-Tree、R-Tree、Hash、全文索引索引数据结构分为：Most MySQL indexes (PRIMARY KEY, UNIQUE, INDEX, and FULLTEXT) are stored in B-trees. Exceptions: Indexes on spatial data types use R-trees; MEMORY tables
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2024-04-01 10:26:25
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MYSQL 是目前企业使用最广泛的数据库之一，索引优化是日常工作中比较常见性能优化工作之一，故本文主要是针对索引相关内容进行梳理和说明。1 索引是什么索引是MySQL维护的满足特定查找算法的数据结构，这种数据结构以特定方式指向数据行，便于查询，这种数据结构，叫做索引2 为什么要建立索引本质上将任何一个存储系统，在数据量达到一定级别时，都会出现性能问题，尤其是查询性能问题，作为技术人员在日常工作中屡
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2023-08-08 15:52:22
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从一个简单的表开始create table user(
id int primary key,
age int,
height int,
weight int,
name varchar(32)
)engine = innoDb;相信只要入门数据库的同学都可以理解这个语句，我们也将从这个最简单的表开始，一步步地理解MySQL的索引结构。首先，我们往这个表中插
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2023-07-01 10:14:03
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什么是索引： 索引是一种高效获取数据的存储结构，例：hash、 二叉、 红黑。 Mysql为什么不用上面三种数据结构而采用B+Tree: 若仅仅是 select * from table where id=45 , 上面三种算法可以轻易实现，但若是select * from table where id<6 , 就不好使了，它们的查找方式就类似于
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2023-07-19 15:42:11
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mysql索引数据结构选择的是B+树。以下列出可选用的数据结构，和他们所存在的一些缺点。二叉树（如果是线性增长的数据，则二叉树会一直增加深度）红黑树 （虽然红黑树解决了线性增长的数据问题，但是对于百万数据来说，树的深度还是太深）hash表（hash算法这种适用于查询单条数据，根据key-value方式，但是不适用于范围查询）B树每个节点都存储key和data，所有节点组成这棵树，并且叶子节点指针为
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2023-05-23 13:13:40
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本文结合存储引擎对MySQL索引结构做一个专门的总结一句话总结选择合适的引擎：除非需要用到某些InnoDB不具备的特性，并且没有其他办法可以替代，否则都应该优先选择InnoDB引擎 一句话概括索引：索引是帮助MySQL高效获取数据的【排好序】的【数据结构】 --MySQL官方1. Btree中每
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2023-10-14 09:34:49
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一、Mysql索引主要有两种结构：B+Tree索引和Hash索引Hash索引mysql中，只有Memory(Memory表只存在内存中，断电会消失，适用于临时表)存储引擎显示支持Hash索引，是Memory表的默认索引类型，尽管Memory表也可以使用B+Tree索引。Hash索引把数据以hash形式组织起来，因此当查找某一条记录的时候，速度非常快。但是因为hash结构，每个键只对应一个值，而且是
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2024-01-19 23:02:04
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索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足 特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构 上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。优缺点：优点：提高数据检索效率，降低数据库的IO成本通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗缺点：索引列也是要占用空间的索引大大提高了查询效率
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2023-08-31 11:22:07
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