B树与B+树介绍B+树：聚簇索引中只在叶子节点存储完整的记录数据，叶子节点的页之间通过单项链表连接；页内记录之间通过双向链表连接；B+树有以下性质：1）所有数据都存储在叶子节点，非叶子节点只存储索引，是叶子节点的冗余；树相比较B树，比较矮胖，磁盘IO次数就会变少。2）叶子节点之间通过指针互相链接，按照递增的顺序；能实现范围查询；3）树的高度为：O(logn)，树的高度能够保证；B树性质：1）非叶子
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2024-01-02 09:33:39
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本文主要说的是索引失效问题创建表create table if not exists staffs(
id int primary key auto_increment,
name varchar(24) not null default '' comment '姓名',
age int not null default 0 comment '年龄',
pos va
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2024-06-15 10:36:53
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文章目录索引红黑树和AVL树什么是索引B树和B+树的区别为何使用B/B+树而不使用hash索引我们在创建表的时候用代理主键还是自然主键为何索引主键设置自增聚簇索引和非聚簇索引什么是联合索引索引覆盖索引下推设计索引原则 索引数据库使用索引是使用B树，它是一种二叉平衡树的一个种类，可以使查找时间为二分查找，O(logN)。 查找速度很快，但是需要占用空间，以空间换时间。更新索引时较慢，因为要找到合适
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2023-09-21 08:09:16
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在上一篇文章中，我和你介绍了InnoDB索引的数据结构模型，今天我们再继续聊聊跟MySQL索引有关的概念。在开始这篇文章之前，我们先来看一下这个问题：在下面这个表T中，如果我执行 select * from T where k between 3 and 5，需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？下面是这个表的初始化语句。mysql> create table T (ID int prim
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2023-10-19 17:22:43
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认识复合索引如果where条件中使用到多个字段，并且需要对多个字段建立索引，此时就可以考虑采用复合索引(组合索引)。比如查询地址时需要输入省、市，那么在省、市上建立索引，当数据量大时会明显提高查询速度。组合索引有啥优势呢?减少查询开销：建立复合索引(c1,c2,c3)，实际上相当于建立了(c1),(c1,c2),(c1,c2,c3)三个索引。对于大表来说，可以极大减少开销。覆盖索引：MySQL可以
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2024-10-09 10:12:46
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公司的底层检索引擎已经用了10年，很稳定也没有很大的重构需求，直到最近PM报了很多数据更新不及时的问题，
加上最近我也有个想法实现一个轻量级的检索引擎，于是用了不到2个月算是完成第1版(github地址:https://github.com/dodng/comse)
一是尝试解决现有公司的检索系统中更新时效性的问题，二是把自己对检索服务的理解动手实践一下。
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2024-01-17 12:08:41
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由于业务需要，需要对某张表中当天的数据点击率小于某个值的字段进行操作，表中目前数据量并不算大，有3W多条数据。开始我的想法是按下面sql操作的UPDATE t SET num=num+2 WHERE TO_DAYS(NOW()) - TO_DAYS(created_day)=0 AND num<50 ;发现当天的数据即使只有一百多条，这条sql语句执行下来也要10秒左右，代码中的TO_DAY
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2023-08-10 23:27:59
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B-Tree叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空所有索引元素不重复节点中的数据索引从左到右递增排序 就这样的一个结构。也就是说在一个节点上可以存储更多的元素，k-v，key就是索引字段，data就是索引字段所在的那一行的数据或是那一行数据坐在的的磁盘文件地址、指针，再去查找元素的时候一次性不是Load一
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2024-08-30 11:28:10
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一、什么是change buffer当需要更新一个数据页时，如果数据页在内存中就直接更新，而如果这个数据页还没有在内存中的话，在不影响数据一致性的前提下，InooDB会将这些更新操作缓存在change buffer中，这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。在下次查询需要访问这个数据页的时候，将数据页读入内存，然后执行change buffer中与这个页有关的操作。通过这种方式就能保证这个数据逻辑的
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2023-10-01 11:20:43
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索引：是一种特殊的文件，它们包含着对所有记录的引用指针，索引的原理是根据索引值得到行指针,然后快速定位到数据库记录，它好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。索引可以极大地提高数据查询速度，但是由于添加了索引，在增、删、改的时候也要按照索引的规律存放，所以无形中也会降低增、删、改的速度，因为在执行这些操作时，也要操作索引文件用来维护，所以说索引不是建的越多越好而是要建在合理的字段。普通索引
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2024-04-23 17:03:28
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什么是索引？索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引的本质就是数据结构。索引的目的在于提高查询效率，可以类比图书的目录，根据目录中的页码快速找到所需的内容。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在磁盘上。索引的优点和缺点优点
1）索引可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本
2）索引可以将随机IO变成顺序IO
3）索引可以帮助服务器避免排序和创
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2023-05-18 14:48:58
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概述索引是 DBMS 根据表中的一列或若干列按一定的顺序建立的列值与记录行之间的对应关系表，方便 DBA 管理 索引是以文件的形式存储，DBMS 将一张表的所有所有保存在同一个索引文件中，需要占用磁盘空间，如果有大量索引，可能比数据文件更快达到最大的文件尺寸。 索引提高查询速度的同时，会降低更新表的速度。更新表中索引列上的数据时，索引会被自动更新，确保索引树与表中的内容完全保持一致，因此索引越多，
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2023-11-13 09:27:07
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概述：本文主要包含mysql添加索引、删除索引、修改字段类型或长度、update语句等 文章目录一、增删索引二、增删改字段三、修改语句四、SQL 其他语法 一、增删索引0、查看索引SHOW INDEX FROM 表名;1、添加主键索引ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY (COLUMN)2、添加单个索引-非唯一ALTER TABLE 表名 ADD INDEX INDEX_N
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2023-08-05 12:58:49
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mysql索引是可以提高数据库的查询速度了，但是需要合理的设置mysql索引才可以达到我们要的需求了，下面小编来为各位整理一篇关于mysql索引何时创建比较好文章，希望 对各位有帮助． 索引可以提高数据的检索效率，也可以降低数据库的IO成本，并且索引还可以降低数据库的排序成本。排序分组操作主要消耗的就是CPU资源和内存，所以能够在排序分组操作中好好的利用索引将会极大地降低CPU资源的消耗。本篇文章
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2023-10-18 20:42:53
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索引文件是按照不同的数据结构来存储的，数据结构的不同也产生不同的索引类型：全文索引空间数据索引(R-Tree)哈希索引树索引全文索引全文索引主要用于海量数据的搜索，MySQL从5.6开始支持InnoDB引擎的全文索引，功能没有专业的搜索引擎如Sphinx或Solr丰富。需求比较简单时可以试用。空间数据索引R-Tree，空间索引可用于地理数据存储，需要GIS相关函数支持，由于MySQL的GIS支持并
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2024-01-12 11:49:45
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WordPress程序需要及时更新，最好不要跟最新版本隔太远，否则会有被黑的危险。今天就来讲下简单Wordpress升级的方法 为什么要更新？升级就是一个让wordpress更加完美的过程，每一次升级都是对上一个版本的补充。所以一定要及时更新。多久更新比较好？wordpress官方会不定期更新最新的版本。而我们使用者一般及时更新即可，比如，目前最新的版本是4.8，那我们可以保持在4.7.
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2023-11-29 14:42:29
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B+树是一种经典的数据结构，由平衡树和二叉查找树结合产生，它是为磁盘或其它直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树，在B+树中，所有的记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层的叶节点中，叶节点间用指针相连，构成双向循环链表，非叶节点（根节点、枝节点）只存放键值，不存放实际数据。下面看一个2层B+树的例子：保持树平衡主要是为了提高查询性能，但为了维护树的平衡，成本也是巨大的，当有数据插入或删除时，需采用
索引是用来快速检索出具有特定值的记录。如果没有索引，数据库就必须从第一条记录开始进行全表扫描，直到找出相关的行。数据越多，检索的代价就越高，检索时如果表的列存在索引，那么MySQL就能快速到达指定位置去搜索数据文件，而不必查看所有数据。
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2023-07-13 06:29:12
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一、索引1.查询效率问题在很多页中查找记录的情况下，不论是根据主键列或者非主键列进行查找，如果不能快速定位到记录所在的页，就只能从第一个页沿着双向链表一直往下找，然后在每一个页中针对主键或非主键分别采用二分法或遍历单向链表中每一条记录，这种方式可能需要遍历所有页以及页中所有记录，极为耗时。所以要快速定位到需要查找的记录所在的索引页，同样需要为索引页建立一个目录，也就是索引。2.建立索引建立目录，就
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2023-10-12 16:18:29
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对于数据的每一次更新，MySQL并不会每次都会更新索引(针对非唯一性索引而言)，索引的更新策略是这样的：在InnoDB中，增删改都会立刻修改主键or唯一索引，但是不会rebuild全局索引，而是对这些索引增加值(或移除值)。 对于非唯一性索引，InnoDB会进行change buffering操作。将更改排入队列，之后再在后台将其合并到索引中。甚至，为了后续物理更新更加高效，会将变更进行合并。 这
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2023-08-29 16:47:03
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