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一文带你熟悉MySQL索引

缓存效率:索引提高了数据访问的局部性，使得相关的数据更有可能被同时缓存到内存中。当多个查询访问相同的数据时，这些数据可以被缓存，从而避免了重复的磁盘I/O操作。...这种设计使得每个节点能够容纳更多的键值，从而降低了树的高度。在16KB的页大小下，B+树可以存储更多的索引项，使得树更矮更胖，减少了查找数据时的磁盘I/O次数，提高了查询效率。...联合索引的条件列顺序问题： 如果查询条件中使用的列不是联合索引中的第一个列，MySQL可能不会使用索引，因为索引的使用依赖于查询条件与索引列的顺序匹配。...例如，如果查询经常只访问UserName和Email两列，可以在这两列上创建一个覆盖索引。组合索引：组合索引由多个列的值组成，用于优化多列的组合查询。...适用于经常需要根据多个列进行查询的场景，其效率通常高于单独为每个列创建索引。

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mysql小结(1) MYSQL索引特性小结

向上取整棵子树  支持范围查询，前缀匹配查询，等值查询，可以避免排序，例如:order by index相关的列，排序会非常快，因为该列本身就是  有序存储的，查找时间复杂度 log m N(m为底,N...(一条记录物理存储只有一份)非聚簇索引中叶子节点的记录中需要保存主键，如需访问记录中其他部分还需要，通过主键回表查询。即两次索引查找？有人疑问非聚簇索引中为什么不保存记录项的物理地址呢？...使用哪个索引由相应索引项的选择率决定，最终判定标准是：扫描最少的行.使用索引过滤尽可能多的行。然后使用where中其他条件对 索引过滤后的结果集 一行行地判断 完成where条件过滤。...当查询结果比较大时，可以考虑这样设计 5.limit 分页查询 .limit 使用时必须排序否则可能出现不同页返回重复数据的风险。...这种隔离级别 也支持所谓的不可重复读（Nonrepeatable Read），因为同一事务的其他实例在该实例处理其间可能会有新的commit，所以同一select可能返回不同结果。

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    索引的数据结构

    4 查询结果中 包含了非索引列，索引查找顺序为下图所示： 第一步： 要先走一遍上述的流程，根据 where 条件定位到 c2 列索引数据，此时有两条记录满足条件 第二步： 然后根据主键（黄色方块的值 c1...这时候根据插入记录的键值（聚簇索引的话根据主键值，二级索引的话根据索引列值、主键值）的大小就会被分配到 页 a或者 页 b中，而根节点就升级为存储目录项的页。...主键+地址即可，但是非主键列（二级索引）是不唯一的，很可能会重复，如果为非主键列创建索引，大致如下图所示： 这里康师傅应该是漏掉了二级索引数据重复的举例图，所以应该再加一个主键值，最终组成节点的机构为：...但是也有一种特殊的情况，就是 索引列的重复值有很多，效率就会很低下，这是因为遇到 Hash 冲突时，需要遍历桶中的行指针来进行比较，找到要查询的关键字，非常耗时，所以 Hash 索引一般不会用在重复值很多的列上...实际上每个数据页可能存不满，因此在数据库中，B+Tree 的高度一般在 2~4层左右。

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    《高性能 MySQL》读书笔记

    14、一个诀窍，一个符合查询条件的多列索引中，有时候条件里没有包含存在的索引列，这时候使用IN来满足最左前缀。...比如多列索引中有sex列，但是用户查询时没有选择sex，则使用IN(‘M’,’F’)来满足使用索引的条件。...某一些条件比如age，一般是范围查询，而根据最左前缀碰到范围查询后会终止，所以这类一般放在多列索引的最后面。...3、关联查询拆成简单查询然后在应用层聚合数据，可以让缓存效率更高，单个查询可以减少锁竞争，本身查询效率也更高，在数据库中做关联查询还可能导致需要重复地访问一部分数据。...8、在很多数据库中IN等同OR，但是在mysql中，会把IN中的数据先进行排序，然后通过二分查找的方式来确定列表中的值是否满足条件，这是一个O(log n)的操作。

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    MySQL 面试题

    第一范式：要求数据库表中的每一列都是不可分割的基本数据项，即每个字段都是原子性的，不可再分解。例如将地址字段拆分为街道、城市、省份等。...索引维护开销：会增加插入、更新、删除操作的开销，因为数据库需要维护索引结构。索引列的顺序：对于多列组合的唯一索引，索引列的顺序会影响查询优化的效果。谈谈MySQL全文索引？...列值：主键索引的列值不允许为空，而唯一索引允许有空值。应用场景：主键通常用于唯一标识表中的记录，唯一索引用于防止数据重复并提高查询效率，联合索引用于提高多列查询的效率。什么情况下设置了索引但无法使用？...基于键值进行精确匹配查询，对于相等条件查询非常高效。特点：查询速度快、不支持范围查询。操作原理：查找：对查询的键值应用哈希函数，计算哈希值，定位到哈希表中的桶，然后查找该桶中的元素。...最左前缀匹配原则：最左优先，在创建多列索引时，要根据业务需求，where子句中使用最频繁的一列放在最左边。慢查询如何优化？

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    面试大厂 看这篇MySQL面试题就够了

    索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。...B+树底层实现是多路平衡查找树，对于每一次的查询都是从根节点出发，查找到叶子节点方可以获得所查键值，然后根据查询判断是否需要回表查询数据。...当某个键值存在大量重复的时候，发生hash碰撞，此时效率可能极差。而B+树的查询效率比较稳定，对于所有的查询都是从根节点到叶子节点，且树的高度较低。...我们只需要把几个目录项在物理存储器上连续存储（比如：数组），就可以实现根据主键值快速查找某条记录的功能了。...比如：查找主键值为 20 的记录，具体查找过程分两步： 先从目录项中根据二分法快速确定出主键值为20的记录在目录项3中（因为 12 ≤ 20 < 209 ），对应页9。

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    150道MySQL高频面试题，学完吊打面试官--聚簇索引与非聚簇索引

    聚簇索引对于主键的排序查找和范围查找速度非常快。 按照聚簇索引排列顺序，查询显示一定范围数据的时候，由于数据都是紧密相连，数据库可以从更少的数据块中提取数据，节省了大量的IO操作 。...多列索引：可以在一个表中创建多个非聚簇索引，这些索引可以是单列或多列的。 性能：因为非聚簇索引需要额外的指针查找数据行，所以查询性能通常比聚簇索引慢。...注意事项 唯一性：聚簇索引的索引列（即主键）通常是唯一的，以保证数据记录的唯一性和索引的有效性。 存储引擎支持：不同的数据库存储引擎对聚簇索引的支持程度可能不同。...在每一层中，都重复进行关键字的比较和遍历方向的确定，直至到达叶子节点。 在叶子节点中查找匹配项： 当查询操作到达叶子节点时，叶子节点中存储的是数据的地址或主键值。...举例 **例如：**根据c2列的值查找c2=4的记录，查找过程如下： 根据根页面44定位到页42（因为2 ≤ 4 < 9） 由于c2列没有唯一性约束，所以c2=4的记录可能分布在多个数据页中，又因为 2

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    mysql慢查询日志

    =mysqlpassword --host=localhost /var/lib/mysql/izwz9hiye4lft7f85poremz-slow.log // 从慢查找数据库表中重复的索引 pt-duplicate-key-checker...not null,唯一索引和主键是多列时,只有所有的列都用作比较时才会出现eq_ref ref: 不像eq_ref那样要求连接顺序,也没有主键和唯一索引的要求,只要使用相等条件检索时就可能出现,常见与辅助索引的等值查找或者多列主键...、唯一索引中,使用第一个列之外的列作为等值查找也会出现,总之,返回数据*不唯一的等值*查找就可能出现 fulltext: 全文索引检索,全文索引的优先级很高,若全文索引和普通索引同时存在时,mysql不管代价...中的in形式子查询,子查询返回不重复唯一值 index_subquery: 用于in形式子查询使用到了辅助索引或者in常数列表,子查询可能返回重复值,可能使用索引将子查询去重 range: 索引范围扫描...,常见于where字句含有in()类型的子查询,如果内表的数据量比较大的,就可能出现这个 loosescan(m..n): 5.6.x之后引入的优化子查询的新特性之一,在in()类型的子查询中,子查询返回的可能有重复记录时

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    MySQL还能这样玩---第三篇之索引也可以如此easy

    高性能索引策略 独立的列 前缀索引和索引选择性 后缀索引 多列索引 选择合适的索引顺序 在Innodb中按主键顺序插入行 覆盖索引 延迟关联 使用索引扫描来做排序 更多示例 压缩前缀索引 冗余和重复索引...为了最大化利用一次IO空间，一个简单的想法是在每个节点存储多个元素，在每个节点尽可能多的存储数据。...查找到值等于28的索引项。 根据磁盘地址从数据文件中获取行记录缓存到结果集中。（1次磁盘IO） 我们的查询语句时范围查找，需要向后遍历底层叶子链表，直至到达最后一个不满足筛选条件。...值得一提的是，Memory引擎是支持非唯一哈希索引的，这在数据库世界里面是比较与众不同的。如果多列的哈希值相同，索引会以链表的方式存放多个记录指针到同一个哈希条目中。...，以便优化器能使用尽可能多的索引列。

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    MySQL 三万字精华总结 + 面试100 问，吊打面试官绰绰有余（收藏系列）

    主索引是指主键索引，键值不可能重复；辅助索引则是普通索引，键值可能重复。 通过索引查找数据的流程：先从索引文件中查找到索引节点，从中拿到数据的文件指针，再到数据文件中通过文件指针定位了具体的数据。...哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则，如果有大量重复键值得情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题。...在不损失精确性的情况下，长度越短越好 key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的 ref（显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话...哪些列或常量被用于查找索引列上的值） rows（根据表统计信息及索引选用情况，大致估算找到所需的记录所需要读取的行数） Extra（包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息） using filesort...分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。

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    MySQL 三万字精华总结 + 面试100 问，吊打面试官绰绰有余

    主索引是指主键索引，键值不可能重复；辅助索引则是普通索引，键值可能重复。 通过索引查找数据的流程：先从索引文件中查找到索引节点，从中拿到数据的文件指针，再到数据文件中通过文件指针定位了具体的数据。...哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则，如果有大量重复键值得情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题。...在不损失精确性的情况下，长度越短越好 key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的 ref（显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话...哪些列或常量被用于查找索引列上的值） rows（根据表统计信息及索引选用情况，大致估算找到所需的记录所需要读取的行数） Extra（包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息） using filesort...分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。

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    MySQL 三万字精华总结 + 面试100 问，吊打面试官绰绰有余（收藏系列）

    主索引是指主键索引，键值不可能重复；辅助索引则是普通索引，键值可能重复。 通过索引查找数据的流程：先从索引文件中查找到索引节点，从中拿到数据的文件指针，再到数据文件中通过文件指针定位了具体的数据。...哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则，如果有大量重复键值得情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题。...在不损失精确性的情况下，长度越短越好 key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的 ref（显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话...哪些列或常量被用于查找索引列上的值） rows（根据表统计信息及索引选用情况，大致估算找到所需的记录所需要读取的行数） Extra（包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息） using filesort...分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。

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    MySQL 三万字精华总结 + 面试100 问，吊打面试官绰绰有余（收藏系列）

    主索引是指主键索引，键值不可能重复；辅助索引则是普通索引，键值可能重复。 通过索引查找数据的流程：先从索引文件中查找到索引节点，从中拿到数据的文件指针，再到数据文件中通过文件指针定位了具体的数据。...哈希索引不支持多列联合索引的最左匹配规则，如果有大量重复键值得情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题。...在不损失精确性的情况下，长度越短越好 key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的 ref（显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话...哪些列或常量被用于查找索引列上的值） rows（根据表统计信息及索引选用情况，大致估算找到所需的记录所需要读取的行数） Extra（包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息） using filesort...分区，区别在于KEY分区只支持计算一列或多列，且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。

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    MySQL8学习大纲总结

    降低了数据库内部的资源竞争，提高数据并发能力。 配置项 重做日志缓冲池 配置缓冲区大小：innodb_log_buffer_size Master线程每一秒将缓冲区的日志写入到重做日志文件。...作用：先将重做日志写入到重做日志缓冲区，在根据一定频率(一般是1s)将缓冲区的日志写入到缓冲日志文件中。 触发机制 配置项 额外内存池 内存管理 定义：缓冲池按照LRU算法，对缓存池中的页进行排序。...因此创建索引不是越多查询效率就越高，也不是越少越好。我们需要把我好其中的度。 数据量大，查询频繁。 针对条件查询时，创建索引。 尽可能的使用联合索引，而不是创建多个单列索引。...针对where查询条件的字段，创建索引。 查询频率高的字段，创建索引。 尽可能的使用唯一索引，因为唯一索引的key是唯一的，查询效率更快。 索引的名称尽可能的短，因为索引的名称也要占磁盘空间。...没有任何限制，就是单纯的一个索引，就是为了某一列的快速检索。 定义：索引列的值不能重复，但是可以为NULL。

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    《干货系列》SQL语句-知无不言言无不尽

    BitMap索引主要适用于字段值固定以及值的区分度非常低的情况，比如性别、状态等，散列索引根据对应键的hash值来找到最终的索引项，单值查询时会比较快；最常用的B树索引，在数据库中维护一个排序的树结构（...其实索引并不是建的越多越好，因为数据库其实是对索引维护了一个额外的数据结构来加快查找，如果建的索引太多肯定是有代价的，一方面增加数据库的存储空间，另一方面如果插入和修改数据比较频繁时，会花费较多的时间来重建索引...，操作包括函数、计算表达式等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。...能用UNION ALL 就不要使用UNION UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果，所以有些不会产生重复数据的情况下，尽量使用...即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。

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    【剑指 Java】第 2 弹：剑指大厂，这份数据库面试总结请收好

    不可重复读（Non-repeatable Read） 一个事务中两次查询数据不一致，有可能是因为两次查询过程中插入了一个更新原有数据的事务。...索引的原理也很简单，即 将无序数据变为有序的查询，根据索引查询数据的步骤如下： 将创建了索引的列的内容进行排序 对排序结果生成倒排表 在倒排内容上拼上数据地址链 在查询时，先拿到倒排表内容，然后取出数据地址链...底层实现的是 多路平衡查找树，每次查询都要从根节点出发，查找到叶子节点方可获得所查询的键值，然后根据查询判断是否需要回表查询数据。...，进行查找时，调用一次 Hash 函数就能获取到响应的键值，然后进行回表查询获取数据库中的数据； B+ 树索引 B+ 树底层实现是多路平衡查找树，对每次的查询均从根节点出发，查找到叶子节点就获得所要查询的键值...，效率极低； 读/写分离 最经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读； 垂直分区 即根据数据库中数据表的相关性进行拆分，简单来讲就是指数据表的拆分，将一张列较多的表分为多张表。

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    备战春招，这份数据库面试总结请收好

    不可重复读（Non-repeatable Read） 一个事务中两次查询数据不一致，有可能是因为两次查询过程中插入了一个更新原有数据的事务。...索引的原理也很简单，即 将无序数据变为有序的查询，根据索引查询数据的步骤如下： 将创建了索引的列的内容进行排序 对排序结果生成倒排表 在倒排内容上拼上数据地址链 在查询时，先拿到倒排表内容，然后取出数据地址链...底层实现的是 多路平衡查找树，每次查询都要从根节点出发，查找到叶子节点方可获得所查询的键值，然后根据查询判断是否需要回表查询数据。...，进行查找时，调用一次 Hash 函数就能获取到响应的键值，然后进行回表查询获取数据库中的数据； B+ 树索引 B+ 树底层实现是多路平衡查找树，对每次的查询均从根节点出发，查找到叶子节点就获得所要查询的键值...，效率极低； 读/写分离 最经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读； 垂直分区 即根据数据库中数据表的相关性进行拆分，简单来讲就是指数据表的拆分，将一张列较多的表分为多张表。

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    2021春招 | 一口气搞懂MySQL索引所有知识点

    前言 国庆期间看了数据库的很多资料和书籍，这点我在总结的数据库文章里面也提过了，然后我发现我对索引的介绍不全，所以整理了一下自己的笔记，决定来个索引完整版，老规矩可能还是没我正常文章风格那么跳，但是干货一定也能让你有所收获...索引类型 主键索引 索引列中的值必须是唯一的，不允许有空值。 普通索引 MySQL中基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值。...Hash表在等值查询时效率很高，时间复杂度为O(1)；但是不支持范围快速查找，范围查找时还是只能通过扫描全表方式。 显然这种并不适合作为经常需要查找和范围查找的数据库索引使用。...为了最大化利用一次IO空间，一个简单的想法是在每个节点存储多个元素，在每个节点尽可能多的存储数据。...查找到值等于28的索引项。 根据磁盘地址从数据文件中获取行记录缓存到结果集中。（1次磁盘IO） 我们的查询语句时范围查找，需要向后遍历底层叶子链表，直至到达最后一个不满足筛选条件。

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    关于MySQL索引选择，先看看这十条建议

    根据查询频率选择索引如果某个字段在查询中经常被用作过滤条件，那么在这个字段上创建索引可能会提高查询性能。例如，如果你经常根据员工的姓氏查询，那么在姓氏字段上创建索引可能是有益的。...根据数据唯一性选择索引如果表中的某个字段包含唯一值（例如，员工ID或社会保障号），那么在这个字段上创建索引可能会提高查询性能。唯一索引不仅可以提高查询性能，还可以防止插入重复的数据。...如果你的应用经常需要根据员工姓名来查找员工，那么在employee_name上创建索引可能仍然是有益的。你应该根据你的应用的实际需求来选择索引。5....然而，这种方法的缺点是，如果你需要根据地址的后半部分来查找员工，那么这个索引可能就不太有用了。你应该根据你的应用的实际需求来选择索引。6....多列索引（联合索引）如果经常需要通过多个列来进行查询，那么可以考虑创建多列索引。但是要注意，多列索引并不等于多个单列索引。

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    浅谈数据库Join的实现原理

    hash算法中为了解决冲突，hash bucket可能会链接到其它的hash bucket，probe动作会搜索整个冲突链上的hash bucket，以查找匹配的记录。...HASH:()谓词以及一个用于创建哈希值的列的列表出现在Argument列内。然后，该谓词为每个探测行（如果适用）使用相同的哈希函数计算哈希值并在哈希表内查找匹配项。...如果多个联接使用相同的联接列，这些操作将分组为一个哈希组。 (2)对于非重复或聚合运算符，使用输入生成哈希表（删除重复项并计算聚合表达式）。生成哈希表时，扫描该表并输出所有项。...(3)对于 union 运算符，使用第一个输入生成哈希表（删除重复项）。使用第二个输入（它必须没有重复项）探测哈希表，返回所有没有匹配项的行，然后扫描该哈希表并返回所有项。...，是数据库服务器内存和CPU的头号杀手之一，尤其是涉及到分区（数据量太大导致内存不够的情况，或者并发访问很高导致当前处理线程无法获得足够的内存，那么数据量不是特大的情况下也可能需要进行分区），为了尽快的完成所有的分区步骤

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