索引结构要搞明白这个问题，需要大家首先明白 MySQL 中索引存储的数据结构。这个其实很多小伙伴可能也都听说过，B+Tree 嘛！B+Tree 是什么？那你得先明白什么是 B-Tree，来看如下一张图：前面是 B-Tree，后面是 B+Tree，两者的区别在于：B-Tree 中，所有节点都会带有指向具体记录的指针；B+Tree 中只有叶子结点会带有指向具体记录的指针。B-Tree 中不同的叶子之间
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案，暂且抛开前端应用不说，大致分为以下五个阶段：1、数据库表设计 项目立项后，开发部根据产品部需求开发项目，开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计。对于数据库来说，这点很重要，如果设计不当，会直接影响访问速
1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.备注、描述、评论之类的可以设置为
本文通过8个方法优化Mysql数据库：创建索引、复合索引、索引不会包含有NULL值的列、使用短索引、排序的索引问题、like语句操作、不要在列上进行运算、不使用NOT IN和<>操作1、创建索引对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话，那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进
前言 每当我们执行某个 SQL 发现很慢时，都会下意识地反应是否加了索引，那么大家是否有想过加了索引为啥会使数据查找更快呢，索引的底层一般又是用什么结构存储的呢，相信大家看了标题已经有答案了，没错！B+树！那么它相对于一般的链表，哈希等有何不同，为何多数存储引擎都使用它呢，今天我就来揭开 B+ 树的面纱，相信看了此文，B+ 树不再神秘，对你理解以下高频面试题会大有帮助！为啥索引常用 B+ 树作为底
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