索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散存储的数据结构。其工作机制如下图： ?...MySQL数据库为什么要使用B+TREE作为索引的数据结构？ 二叉树为什么不可行 对数据的加速检索，首先想到的就是二叉树，二叉树的查找时间复杂度可以达到O(log2(n))。...就能够看到MySQL存储数据和索引的文件了。 这里我创建了两张表，user_innod和user_myisam，分别指定索引为innodb和myisam。...创建索引的几大原则 列的离散型 离散型的计算公式：count(distinct column_name):count(*)，就是用去重后的列值个数比个数。值在 (0,1] 范围内。...对联合索引精确匹配最左前列并范围匹配另一列，可以使用到索引。 联合索引中，如果查询有某个列的范围查询，其右边所有的列都无法使用索引。 END 更多精彩文章?分布式大并发系列?架构设计系列?
索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散存储的数据结构。...MySQL数据库为什么要使用B+TREE作为索引的数据结构？ 2.1 二叉树为什么不可行 对数据的加速检索，首先想到的就是二叉树，二叉树的查找时间复杂度可以达到O(log2(n))。...2.2 平衡二叉树为什么不可行 为了解决二叉树存在线性链表的问题，会想到用平衡二叉查找树来解决。...值在 (0,1] 范围内。离散型越高，选择型越好。 如下表中各个字段，明显能看出Id的选择性比gender更高。...对联合索引精确匹配最左前列并范围匹配另一列，可以使用到索引。 联合索引中，如果查询有某个列的范围查询，其右边所有的列都无法使用索引。
索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散存储的数据结构。其工作机制如下图： ?...MySQL数据库为什么要使用B+TREE作为索引的数据结构？ 二叉树为什么不可行 对数据的加速检索，首先想到的就是二叉树，二叉树的查找时间复杂度可以达到O(log2(n))。...就能够看到MySQL存储数据和索引的文件了。 这里我创建了两张表，user_innod和user_myisam，分别指定索引为innodb和myisam。...img 创建索引的几大原则 列的离散型 离散型的计算公式：count(distinct column_name):count(*)，就是用去重后的列值个数比个数。值在 (0,1] 范围内。...对联合索引精确匹配最左前列并范围匹配另一列，可以使用到索引。 联合索引中，如果查询有某个列的范围查询，其右边所有的列都无法使用索引。
二、mysql索引 1、定义 索引是为了加速对表中的数据行的检索而创造的一种分散存储的数据结构 2、索引的实现 mysql的索引是由存储引擎来实现，不同的存储引擎实现方式不同。...3、存放位置 一般是存放在磁盘中 4、作用 减少扫描的数据行 可以把随机IO变成顺序IO 可以帮助我们在分组、排序等操作时，避免使用临时表 5、索引结构 我们都知道mysql的索引使用B树来实现的，那么为什么会考虑...这里我选择的是一个3路的平衡查找树。（即一个节点最多可以有3-1=2个元素） 可以看出同样的高度，它比平衡二叉树存储的数据多得多，减少了IO次数，同时每次IO获取的数据也更多，提升了IO效率。...6、B树在存储引擎中的实现方式 6.1、Myisam ? 非聚簇索引，数据和索引分别存储。 索引文件xx.MYI 数据文件xx.MYD 叶子节点保存的是引用地址而非数据 6.2、InnoDB ?...8、联合索引 8.1 建立联合索引的原则： 经常用的列优先 离散性高的列优先 宽度小的列优先 8.2 适用性： 如果不是最左匹配，则无法使用联合索引 范围查询之后的不走联合索引 where id = 1
_跟着飞哥学编程的博客-CSDN博客 数据结构 + 算法 = 程序 从上面的公式中，可以看到，数据结构和算法是相辅相成的，二者密不可分。 接下来，我就带大家了解一下什么是数据结构？...2、数据结构的存在意义 1）数据结构研究的问题是将带有关系的数据存储在计算机中，并进行相关操作。 2）各种数据抽象只是数据的不同组织形式，一切都为了方便程序访问数据和提高程序性能而使用。...另外数据结构它跟什么编程语言是没有关系的，数据结构是一种抽象的组织数据元素的方式。 3、数据结构的三要素 数据结构包含：逻辑结构、存储结构（物理结构）和运算三个要素。...索引存储 在搜索引擎中，需要按某些关键字的值来查找记录，为此可以按关键字建立索引，这种索引称为倒排索引。 为什么叫倒排索引？...因为正常情况下，都是由记录来确定某个属性的值，而这里是根据属性值来查找记录。 这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。带有倒排索引的文件称为倒排索引文件，又称为倒排文件。
1，索引谁实现的 正确的创建合适的索引是提升数据库查询性能的 使用b+树实现 2，索引的定义 索引 是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散存储的数据结构 为什么要用索引？...索引能极大的减少 存储引擎需要扫描的数据量 索引 可以把随机IO 变成顺序IO 索引 可以帮助 我们在进行 分组、 排序等操作时，避免使用临时表 3，为什么选择B+Tree 平衡二叉树： 缺点：...，只保存关键字和子节点的引用 B+ 关键字对应的数据保存在叶子节点中 B+ 叶子节点是顺序排列的，并且相邻节点具有顺序引用的关系 为什么选择B+Tree？...匹配列前缀可用到索引 like 9999%， like %9999%、like %9999用不到索引； Where 条件中 not in 和 操作无法使用索引； 匹配范围值，order by 也可用到索引...； 多用指定列查询，只返回自己想到的数据列，少用select *； 联合索引中如果不是按照索引最左列开始查找，无法使用索引； 联合索引中精确匹配最左前列并范围匹配另外一列可以用到索引； 联合索引中如果查询中有某个列的范围查询
可以通过ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column);创建全文索引 索引的数据结构（b树，hash） 索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在MySQL中使用较多的索引有...你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值； 取值离散大的字段：（变量各个取值之间的差异程度）的列放到联合索引的前面，可以通过count()函数查看字段的差异值，返回值越大说明字段的唯一值越多字段的离散程度高...使用索引查询不一定能提高查询性能，索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)适用于两种情况: 基于一个范围的检索，一般查询返回结果集小于表中记录数的30% 基于非唯一性索引的检索 百万级别或以上的数据如何删除...B+树的叶子节点有一条链相连，而B树的叶子节点各自独立。 使用B树的好处 B树可以在内部节点同时存储键和值，因此，把频繁访问的数据放在靠近根节点的地方将会大大提高热点数据的查询效率。...这种特性使得B树在特定数据重复多次查询的场景中更加高效。 使用B+树的好处 由于B+树的内部节点只存放键，不存放值，因此，一次读取，可以在内存页中获取更多的键，有利于更快地缩小查找范围。
可以通过ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column);创建全文索引 5、索引的数据结构（b树，hash） 索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在MySQL...你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值； （2）取值离散大的字段： （变量各个取值之间的差异程度）的列放到联合索引的前面，可以通过count()函数查看字段的差异值，返回值越大说明字段的唯一值越多字段的离散程度高...使用索引查询不一定能提高查询性能，索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)适用于两种情况: （2）基于一个范围的检索，一般查询返回结果集小于表中记录数的30% （3）基于非唯一性索引的检索 13...（2）B+树的叶子节点有一条链相连，而B树的叶子节点各自独立。 17、使用B树的好处 B树可以在内部节点同时存储键和值，因此，把频繁访问的数据放在靠近根节点的地方将会大大提高热点数据的查询效率。...如果没有唯一键，则隐式的生成一个键来建立聚簇索引。 当查询使用聚簇索引时，在对应的叶子节点，可以获取到整行数据，因此不用再次进行回表查询。 22、什么是聚簇索引？
索引是数据表种一个或者多个列进行排序的数据结构 索引能够大幅提升检索速度 创建、更新索引本身也会耗费空间和时间 查找结构进化史 线性查找：一个个找；实现简单；太慢 二分查找：有序；简单；要求是有序的，插入特别慢...HASH查找：查询快；占用空间；不太适合存储大规模数据 二叉查找树：插入和查询很快(log(n))；无法存大规模数据，复杂度退化 平衡树：解决 BST 退化问题，树是平衡的；节点非常多的时候，依然树高很高.../Algorithms.html> 这个网站关于数据结构的演示很直观，我们可以通过其中的动画来学习。...B+Tree Mysql 实际使用的 B+Tree 作为索引的数据结构 只在叶子节点带有指向记录的指针（For what？可以增加树的度） 叶子节点通过指针相连（For what？实现范围查询） ?...最佳实践 非空字段 NOT NULL，Mysql 很难对空值作查询优化 区分度高，离散度大，作为索引的字段值尽量不要有大量相同值 索引的长度不要太长（比较耗费时间） 索引什么时候失效？
但是有了索引之后，只需要在索引里面去检索这条数据就行了，因为它是一种特殊的专门用来快速检索的数据结构，我们找到数据存放的磁盘地址以后，就可以拿到数据了。 ...我们说索引是一种数据结构，那么它到底应该选择一种什么数据结构，才能实现数 据的高效检索呢？ 2. 索引存储模型推演 2.1. 二分查找 618过去之后，你女朋友跟你玩了一个猜数字的游戏。 ...列的离散（sàn）度 第一个叫做列的离散度，我们先来看一下列的离散度的公式：count(distinct(column_name)) : count(*)，列的全部不同值和所有数据行的比例。...数据行数相同的情况下，分子越大，列的离散度就越高。 ? 简单来说，如果列的重复值越多，离散度就越低，重复值越少，离散度就越高。...联合索引在 B+Tree 中是复合的数据结构，它是按照从左到右的顺序来建立搜索树的（name 在左边，phone 在右边）。从这张图可以看出来，name 是有序的，phone 是无序的。
集合中的元素是离散、无序的，就像鸡圈中的小鸡一样，可以随意走动，它们之间没有什么关系，唯一的亲密关系就是在同一个鸡圈里。...数据结构重点研究的是数据之间的关系，而集合中元素是离散的，没有什么关系，因此集合虽然是一种数据结构，数据结构书中却不讲，离散数学中有集合论部分。 2. ...索引项的一般形式一般是关键字、地址。 ? 在搜索引擎中，需要按某些关键字的值来查找记录，为此可以按关键字建立索引，这种索引就叫做倒排索引，带有倒排索引的文件就叫做倒排索引文件，又称为倒排文件。...倒排文件可以实现快速检索，这种索引存储方法是目前搜索引擎最常用的存储方法。 ? 抽象数据类型 抽象数据类型可以用以下的三元组来表示： ?...为什么要使用抽象数据类型？ 信息隐蔽和数据封装，使用与实现相分离。抽象数据类型独立于运算的具体实现，使用户程序只能通过抽象数据类型定义的某些操作来访问其中的数据，实现了信息隐藏。
应该用 0、一个特殊的值或者一个空串代替空值； 取值离散大的字段： （变量各个取值之间的差异程度）的列放到联合索引的前面，可以通过 count()函数查看字段的差异值，返回值越大说明字段的唯一值越多字段的离散程度高...索引需要空间来存储，也需要定期维护， 每当有记录在表中增减或索引列被修改时，索引 本身也会被修改。...这意味着每条记录的 INSERT，DELETE，UPDATE 将为此多付出 4，5 次的磁盘 I/O。 因为索引需要额外的存储空间和处理，那些不必要的索引反而会使查询反应 时间变慢。...使用索引查询不一定能提高查询性能，索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)适用 于两种情况: 基于一个范围的检索，一般查询返回结果集小于表中记录数的 30% 基于非唯一性索引的检索 03 MySQL...=和 in 可以乱序，比如 a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序， mysql 的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。 - End -
什么是索引？ 索引是存储引擎用于快速找到记录数据行的一种分散存储的数据结构。 索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。...，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行（即不能使用哈希索引来做覆盖索引扫描），不过，访问内存中的行的速度很快（因为memory引擎的数据都保存在内存里），所以大部分情况下这一点对性能的影响并不明显...哈希索引数据并不是按照索引列的值顺序存储的，所以也就无法用于排序 哈希索引也不支持部分索引列匹配查找，因为哈希索引始终是使用索引的全部列值内容来计算哈希值的。...哈希索引只支持等值比较查询，如：=,in(),(注意，和是不同的操作)，不支持任何范围查询（必须给定具体的where条件值来计算hash值，所以不支持范围查询）。...小结 MyISAM和InnoDB都使用B+树来实现索引： MyISAM的索引与数据分开存储 MyISAM的索引叶子存储指针，主键索引与普通索引无太大区别 InnoDB的聚集索引和数据行统一存储 InnoDB
2、有序数组 另外一个大家比较熟悉的数组结构，有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能都非常优秀。 ? 如果仅仅看查询效率，有序数组是非常棒的数据结构。...这两种都不是最主要的索引，常见的索引使用的数据结构是树结构，树是数据结构里相对复杂一些的数据结构，我们来一步步认识索引的树结构。...首先要介绍几个概念，在索引的分类中，我们可以按照索引的键是否为主键来分为“主键索引”和“辅助索引”，使用主键键值建立的索引称为“主键索引”，其它的称为“辅助索引”。...四、索引使用原则 1、列的离散度 第一个叫做列的离散度，我们先来看一下列的离散度的公式: count(distinct(column_name)) : count(*) 列的全部不同值和所有数据行的比例...了解了离散度的概念之后，我们再来思考一个问题，我们在 name 上面建立索引和 在 gender 上面建立索引有什么区别。
五、索引的数据结构（B树，Hash） 索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在MySQL中使用较多的索引有Hash索引，B+树索引等，而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为：B+树索引。...你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值； 2.取值离散大的字段：（变量各个取值之间的差异程度）的列放到联合索引的前面，可以通过count()函数查看字段的差异值，返回值越大说明字段的唯一值越多字段的离散程度高...B+树的叶子节点有一条链相连，而B树的叶子节点各自独立。 十七、使用B树的好处 B树可以在内部节点同时存储键和值，因此，把频繁访问的数据放在靠近根节点的地方将会大大提高热点数据的查询效率。...二十一、B+树在满足聚簇索引和覆盖索引的时候不需要回表查询数据 在B+树的索引中，叶子节点可能存储了当前的Key值，也可能存储了当前的Key值以及整行的数据，这就是聚簇索引和非聚簇索引。...如果没有唯一键，则隐式的生成一个键来建立聚簇索引。 当查询使用聚簇索引时，在对应的叶子节点，可以获取到整行数据，因此不用再次进行回表查询。 二十二、什么是聚簇索引？
五、索引的数据结构（B树，Hash） 索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在MySQL中使用较多的索引有Hash索引，B+树索引等，而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为：B+树索引。...你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值； 2.取值离散大的字段：（变量各个取值之间的差异程度）的列放到联合索引的前面，可以通过count()函数查看字段的差异值，返回值越大说明字段的唯一值越多字段的离散程度高...B+树的叶子节点有一条链相连，而B树的叶子节点各自独立。 ? 十七、使用B树的好处 B树可以在内部节点同时存储键和值，因此，把频繁访问的数据放在靠近根节点的地方将会大大提高热点数据的查询效率。...二十一、B+树在满足聚簇索引和覆盖索引的时候不需要回表查询数据 在B+树的索引中，叶子节点可能存储了当前的Key值，也可能存储了当前的Key值以及整行的数据，这就是聚簇索引和非聚簇索引。...如果没有唯一键，则隐式的生成一个键来建立聚簇索引。 当查询使用聚簇索引时，在对应的叶子节点，可以获取到整行数据，因此不用再次进行回表查询。 二十二、什么是聚簇索引？
查找数据结构进化史 线性查找：一个个找；实现简单；太慢 二分查找：有序；简单；要求是有序的，插入特别慢 HASH查找：查询快；占用空间；不太适合存储大规模数据 二叉查找树：插入和查询很快(log(...，在存储数据的结构上没有任何区别，只是主键索引要求key值唯一，而辅助索引中的key值可以重复，从上图中，可以看到，也是B+树的形式进行保存，索引是age列，而B+树的叶子节点中的data域，也是保存的记录的地址...从而可以知道MySQL使用组合索引的话，可以更高效的检索数据。在实际工作中，可以根据检索的内容尽可能多的使用组合索引，形成覆盖索引，减少回表查询，减少IO次数，提高效率。...他们之间的区别是什么？哪个效率高呢？ 数据库表中有 3列： a、b 和 c（按此顺序） 如果第一个过滤器是等式过滤器，而随后的列有 范围（ 和 >=）表达式，查询可以使用复合索引。...1.离散度和列序之间的关系 如果只是在“=”比较的情况下，离散度的好坏对列的组合顺序并没有什么大的影响。（对我们来说最重要的并不是离散度的好坏，而是是否使用了“=”比较的查询条件。）
专业一点来说呢，索引是一个排好序的列表，在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址。...同时，为什么我可以直接翻开字典根据字母进行调整呢，这其实不就是因为我的脑子里存在一个大概的「索引表」，知道每个字母大概对应于字典的哪一个位置。虽然是模糊的，但却是真实存在的。...如此一来，可以看出索引的一大好处是如其概念中所提及的，使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据，而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后访问相应的数据。...虽然可以通过先后查询范围的左右界获得，但是这样的操作实际上无法很好的利用磁盘预读的局部性原理，先后查询可能会造成通过预读取的物理地址离散，使得 I/O 的效率并不高。...非聚簇索引的主键索引和辅助索引几乎是一样的，只是主索引不允许重复，不允许空值，他们的叶子结点都存储指向键值对应的数据的物理地址。 与聚簇索引来对比着看，上面的定义能够说明什么呢。
DECIMAL可以用于存储比BIGINT还大的整型，能存储精确的小数。 而FLOAT和DOUBLE是有取值范围的，并支持使用标准的浮点进行近似计算。...可以通过ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column);创建全文索引 索引的数据结构（b树，hash） 索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在MySQL中使用较多的索引有...你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值； 取值离散大的字段：（变量各个取值之间的差异程度）的列放到联合索引的前面，可以通过count()函数查看字段的差异值，返回值越大说明字段的唯一值越多字段的离散程度高...使用索引查询不一定能提高查询性能，索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)适用于两种情况: 基于一个范围的检索，一般查询返回结果集小于表中记录数的30% 基于非唯一性索引的检索 百万级别或以上的数据如何删除...如果没有唯一键，则隐式的生成一个键来建立聚簇索引。 当查询使用聚簇索引时，在对应的叶子节点，可以获取到整行数据，因此不用再次进行回表查询。 什么是聚簇索引？
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