|D索引树查到|D=500对应的R4 在k索引树取下一个值k=6，不满足条件，循环结束 在这个过程中，回到主键索引树搜索的过程，我们称为回表。...可以看到，这个查询过程读了k索引树的3条记录（步骤1、3和5），回表了两次（步骤2和4）。 如何进行索引优化，避免回表？ 什么是覆盖索引？...如何使用覆盖索引 创建联合索引，可以使用上覆盖索引。...image 可以看到Extra中Using index表明我们成功使用了覆盖索引。 索引原则 最左前缀原则 B+树这种索引结构， 可以利用索引的“最左前缀”， 来定位记录。...在建立联合索引的时候， 如何安排索引内的字段顺序。 索引复用能力 这里我们的评估标准是， 索引的复用能力。
本文主要是阐述MySQL索引机制，主要是说明存储引擎Innodb 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础。...第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。 第三部分讨论MySQL中高性能使用索引的策略。...注意：B+树索引能找到的只是被查找数据行所在的页。然后数据库通过把页读入内存，再在内存中进行查找，最后查到数据。...B+树索引在数据库中有一个特点就是其高扇出性，因此在数据库中，B+树高度一般在2-3层，也就是寻找某一键值的行记录，最多2-3次IO，而一般的磁盘每秒至少可以做100次IO，2-3次的意味着查询时间只需...二、 聚集索引、非聚集索引 聚集索引与非聚集索引的区别是：页节点是否存放一整行记录 2.1 聚集索引 InnoDB存储引擎表是索引组织表，即表中数据按照主键顺序存放。
摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。...这一节对B-Tree和B+Tree进行了一个简单的介绍，下一节结合存储器存取原理介绍为什么目前B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。...索引数据结构设相关的计算机原理 上文说过，二叉树、红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree...数据库索引所采用的数据结构B-/+Tree及其性能分析 到这里终于可以分析为何数据库索引采用B-/+Tree存储结构了。...数据库系统的设计者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页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。
以前对数据库的理解总是停留在使用的阶段，没有去研究过深层次的东西，这两天正好有空（其实也是工作需要），看了一下数据库索引的一些基础的东西，希望通过这篇博文，整理一下自己的思路。...我想这个用过数据库的人都应该知道了，索引类似于书的目录，主要用于提高查询效率，也就是按条件查询的时候，先查询索引，再通过索引找到相关的数据，索引相当于记录了对某个关键词，指定到不同的文件，或者文件里的不同位置...如果被索引的字段的每个值都有一个索引与其对应，那么这种索引叫做稠密索引，否则叫做稀疏索引。 顺序索引分为两类，单级索引（不怎么用）和多级索引（通常是B+树，大量使用）。...我们经常听到B+树就是这个概念，用这个树的目的和红黑树差不多，也是为了尽量保持树的平衡，当然红黑树是二叉树，但B+树就不是二叉树了，节点下面可以有多个子节点，数据库开发商会设置子节点数的一个最大值，这个值不会太小...如果经常需要同时对两个字段进行AND查询,那么使用两个单独索引不如建立一个复合索引，因为两个单独索引通常数据库只能使用其中一个，而使用复合索引因为索引本身就对应到两个字段上的，效率会有很大提高。
一、什么是索引： 索引就是一种的数据结构，通过缩小一张表中需要查询的数据来加快搜索的速度。如果没有索引，数据库不得不进行全表扫描。好比书的目录，让你更快的找到内容。...（2）如果索引的数据结构是B+树，在使用分组和排序时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。 （3）通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。...--创建表的时候创建，当把某个列设为主键的时候,数据库会自动的创建一个以主键作为名称的主键索引。...换句话说，索引的数据结构要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。 下面先介绍内存和磁盘存取原理，然后再结合这些原理分析B+Tree作为索引的效率。...先从B树分析，B树检索一次最多需要访问h个节点，同时，数据库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页，即每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点在物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的
向量索引 在前面的文章中讲解了milvus的源码安装——向量数据库milvus源码剖析之开篇，向量数据库通常具备以下特点： 向量索引：用来支持高效的搜索，快速定位与查询向量相关的数据集。...本节将会着重讲向量索引。众所周知，向量数据库的主要目的是提供一种快速有效的方法来存储和高效查询数据，使向量数据类型成为一等公民。两个向量之间的相似性可以通过距离度量来衡量，例如余弦距离或点积。...1.数据结构 索引按照数据结构划分如下： 1.1 基于分区的索引 典型的如倒排文件索引，Inverted file index (IVF) 通常是将向量空间划分为若干个子空间/子分区，每个子空间一个质心...指以未修改的形式存储向量的索引。当一个query请求到来时，使用暴力的方法与数据库中所有向量进行距离计算，返回最近距离。适合于在小规模，百万级数据集上寻求完全准确和精确的搜索结果的场景。...而量化索引则是quantization结合上面的索引结构，从而减少内存提高查询效率，例如：IVF-PQ。
Mysql的存储引擎和索引mysql内部索引是由不同的引擎实现的，主要说⼀下InnoDB和MyISAM这两种引擎中的索引，这两种引擎中的索引都是使⽤b+树的结构来存储的。...InnoDB中的索引 Innodb中有2种索引：主键索引（聚集索引）、辅助索引（⾮聚集索引）。...辅助索引：每个表可以有多个，b+树结构，叶⼦节点保存了索引字段的值以及主键的值，其他节点只存储索引指端的值。...MyISAM引擎中的索引 B+树结构，MyISM使⽤的是⾮聚簇索引，⾮聚簇索引的两棵B+树看上去没什么不同，节点的结构完全⼀致只是存储的内容不同⽽已，主键索引B+树的节点存储了主键，辅助键索引B+树存储了辅助键...其中Id作为主索引，Name作为辅助索引，图中清晰的显⽰了聚簇索引和⾮聚簇索引的差异。
：Page的头部保存了两个指针，分别指向前⼀个Page和后⼀个Page，根据这两个指针我们很容易想象出Page链接起来就是⼀个双向链表的结构，如下图： 再看看Page的主体内容，我们主要关注⾏数据和索引的存储...为了加快页内部记录的查询，对页内记录上加了个有序的稀疏索引，叫页⽬录 （page directory）整体上来说mysql中的索引⽤到了b+树，链表，⼆分法查找，做到了快速定位⽬标数据，快速范围查找。
平衡⼆叉树是⼀种特殊的⼆叉树，所以他也满⾜前⾯说到的⼆叉查找树的两个特性，同时还有⼀个特性：
索引的本质：通过不断地缩⼩想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是⽤同⼀种查找⽅式来锁定数据。...次磁盘IO的时间约等于5+4.17 = 9ms左右，听起来还挺不错的，但要知道⼀台500 -MIPS的机器每秒可以执⾏5亿条指令，因为指令依靠的是电的性质，换句话说执⾏⼀次IO的时间可以执⾏40万条指令，数据库动辄...数据检索过程 我们对数据存储⽅式不做任何优化，直接将数据库中表的记录存储在磁盘中，假如某个表只有⼀个字段，为int类型，int占⽤4个byte，每个磁盘块可以存储1000条记录，100万的记录需要1000...原理是： 先将⼀组⽆序的数据排序（升序或者降序）之后放在数组中，此处⽤升序来举例说明：⽤数组中间位置的数据A和需要查找的数据F对⽐，如果A=F，则结束查找；如果A<F，则将 查找的范围缩⼩⾄数组中A数据右边的部分
步骤取出所有数据耗费的io次数太多，步骤2耗费的内存空间太⼤，还有新增数据的时候，为了保证数组有序，插⼊数据会涉及到数组内部数据的移动，也是⽐较耗时的，显然⽤这...
Mysql的存储引擎和索引 mysql内部索引是由不同的引擎实现的，主要说⼀下InnoDB和MyISAM这两种引擎中的索引，这两种引擎中的索引都是使⽤b+树的结构来存储的。...InnoDB中的索引 Innodb中有2种索引：主键索引（聚集索引）、辅助索引（⾮聚集索引）。...辅助索引：每个表可以有多个，b+树结构，叶⼦节点保存了索引字段的值以及主键的值，其他节点只存储索引指端的值。...MyISAM引擎中的索引 B+树结构，MyISM使⽤的是⾮聚簇索引，⾮聚簇索引的两棵B+树看上去没什么不同，节点的结构完全⼀致只是存储的内容不同⽽已，主键索引B+树的节点存储了主键，辅助键索引B+树存储了辅助键...其中Id作为主索引，Name作为辅助索引，图中清晰的显⽰了聚簇索引和⾮聚簇索引的差异。 我们看⼀下上图中数据检索过程。
索引原理 除了词典，生活中随处可见索引的例子，如火车站的车次表、图书的目录等。...它们的原理都是一样的，通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。...数据库也是一样，但显然要复杂许多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？...image.png 考虑到磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候...索引的数据结构 前面讲了生活中索引的例子，索引的基本原理，数据库的复杂性，又讲了操作系统的相关知识，目的就是让大家了解，任何一种数据结构都不是凭空产生的，一定会有它的背景和使用场景，我们现在总结一下，我们需要这种数据结构能够做些什么
事实上我只是想说明，「数据库」和「数据库索引」这两个东西是在服务器端开发领域应用最为广泛的两个概念，熟练使用数据库和数据库索引是开发人员在行业内生存的必备技能，而整天和技术人员打交道的非技术人员们，由于耳濡目染久了...然而， 会使用索引是一回事， 而深入理解索引原理又能恰到好处使用索引又是另一回事，这完全是两个天差地别的境界（我自己也还没有达到这层境界）。...如果开发的应用使用的数据库表中只有1万条数据，那么了解与不了解真的没有差别， 然而， 如果开发的应用有几百上千万甚至亿级别的数据，那么不深入了解索引的原理， 写出来程序就根本跑不动，就好比如果给货车装个轿车的引擎...想要理解索引原理必须清楚一种数据结构「平衡树」(非二叉)，也就是b tree或者 b+ tree，重要的事情说三遍：“平衡树，平衡树，平衡树”。...数据库索引的大致工作原理就是像文中所述， 然而细节方面可能会略有偏差，这但并不会对概念阐述的结果产生影响 。
MySQL 数据库专题放送~ 前言 ---- 数据库索引本质上是一种数据结构(存储结构+算法)，目的是为了加快目标数据检索的速度。 目录 ---- 1.索引的本质与原理？ 2.索引的分类？...1.索引的本质与原理 ---- 我们先看一个问题： 假设现在有100000条从0到10000且从大到小排列的整型数据，1条数据的大小假设(真的只是假设)是1KB,操作系统的每次I/O数据块(页)大小是8KB...我们得引入新的数据结构，B+树正好可以解决上述I/O块大小的限制，解决限制不是说增大了限制范围，而是我们在此限制上改变了数据的存储结构，即在同等限制条件下，快速检索到目标数据，如下是B+树的原理讲解：...注意，我们主要讲解索引的原理，没有必要过于纠结B+树的各种操作，及代码实现 1.1 B+ 树 ?...通过查询索引就能确定最终的数据，不用再利用叶子节点中存储的主键值去查询对应的数据。 覆盖索引的性能是极高的。 索引原理篇讲述完，下一篇讲解索引的优化，以及 explain 工具的使用。
问：随着数据库的增大，既然索引的作用那么重要，有谁能抛开具体的数据库来解释一下索引的工作原理？ 答： 数据在磁盘上是以块的形式存储的。为确保对磁盘操作的原子性，访问数据的时候会一并访问所有数据块。...因为索引保存在MyISAM数据库中，所以如果为同一个表中的很多字段都建立索引，那这个文件可能会很快膨胀到文件系统规定的上限。...索引的原理 首先，来看一个示例数据库表的模式： 字段名 数据类型 在磁盘上的大小 id (Primary key) Unsigned INT 4 字节...这个表保存在MyISAM数据库中，而这个数据库默认的数据库块大小为 B = 1024字节。...查询优化器的原理： 查询优化中最核心的问题就是精确估算不同查询计划的成本。
文章目录 1、索引的本质 2、索引的分类 2.1、Hash 索引 2.2、二叉树 2.4、B树（二三树） 2.5、B+树 3、主键目录 4、索引页 5、索引页的分层 6、非主键索引 7.回表 1、索引的本质...索引的本质是一种排好序的数据结构。...2、索引的分类 在数据库中，索引是分很多种类的（千万不要狭隘的认为索引只有 B+ 树，那是因为我们平时使用的基本都是 MySQL）。而不同的种类很显然是为了应付不同的场合，那索引到底有那些种类呢？...2.1、Hash 索引 Hash 索引是比较常见的一种索引，他的单条记录查询的效率很高，时间复杂度为1。...但是，Hash索引并不是最常用的数据库索引类型，尤其是我们常用的Mysql Innodb引擎就是不支持hash索引的。主要有以下原因： Hash索引适合精确查找，但是范围查找不适合
前缀索引和索引选择性 ? 索引的选择性：不重复的索引值（也称为基数）和数据表的记录总数（#T）的比值，范围从1/T到1之间。...选择性越高则查询效率越高，因为选择性高的索引可以让Mysql在查找时过滤掉更多的行。唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。...发现前缀为3的时候，选择性最接近完整列，所以说以列的前三个字符来做索引是最合适的。索引体积小且查询速度快。...如何创建前缀索引 alter table city_demo add key (city(3)); 前缀索引是一种能使索引更小、更快的有效办法，但另一方面也有缺点：mysql无法使用前缀索引做order...应用场景 存储网站会话时，需要在一个很长的十六进制字符串上创建索引。此时如果采用长度为8的前缀索引通常能显著地提升性能，且对上层应用完全透明。 后缀索引 字符串反转后做前缀索引
通常大家都会根据查询的WHERE条件来创建合适的索引，不过这只是索引优化的一个方面。设计优秀的索引应该考虑到整个查询，而不单单是WHERE条件部分。...如果一个索引覆盖所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。...覆盖索引是非常有用的工具，能够极大地提高性能： 索引条目通常远小于数据行大小，所以如果只需要读取索引，那MySQL就会极大地减少数据访问量。...在所有这些场景中，在索引中满足查询的成本一般比查询行要小得多。 不是所有类型的索引都可以成为覆盖索引。...覆盖索引必须要存储索引列的值，而哈希索引、空间索引和全文索引都不存储索引列的值，所以MySQL只能使用B+Tree索引所覆盖索引。
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