叶子节点除了包含键值以外，每个叶子节点中的索引行中还包含一个书签。该书签用来告诉 InnoDB 存储引擎哪里可以找到与索引相对应的行数据。...同样是基于索引的查询，查询结果也是相同的，那为什么查询效率不一样呢？举个例子来说明下，假设有数据表 T，表中包含三个字段 id、emp_no 和 gender，id 为主键，并且在 k 上有索引。...也就是说，基于非聚簇索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。 覆盖索引 上一节讲到，当使用非聚簇索引查询数据时，由于查询结果需要的数据只在主键索引上有，所以不得不回表。...使用覆盖索引的查询效率要高于没有使用覆盖索引的查询效率。在考虑建立冗余索引来支持覆盖索引时需要权衡考虑，因为索引字段的维护总是有代价的。...因为最左前缀原则，当已经有了 (a, b) 这个联合索引后，一般就不需要单独在 a 上建立索引了。
索引的出现其实是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样，根据目录可以快速定位到内容，类比于索引，根据索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，根据指针找到包含该值的行。...索引的常见模型 哈希表 有序数组 B+树 哈希表 哈希表模型是将待查询的值放入key中，value值放入数组中， 图片 当使用哈希表时，key值计算成确定位置，将value值放入该地址对应的哈希槽，取值通过...有序数组 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。 仅看查询效率，有序数组是最好的数据结构，使用二分法查询可以快速查询到目标值，时间复杂度是O(log(N))。...MySQL默认一个节点的长度为16K，一个整数(bigint)字段索引的长度为8B，另外每个索引还跟着6B的指向其子树的指针；所以16K/14B≈1170。...树高是4的时候，就可以存1200的3次方个值（17亿），树根的数据总是存在内存中的，一个10亿行的表上一个整数字段的索引，查找一个值最多只需要访问3次磁盘。
我们知道，在Python里面，要判断一个变量是不是某个类型，只需要使用isinstance这个关键词： def calc(param): if isinstance(param, int):...return param + 1 elif isinstance(param, str): return None Golang作为静态语言，虽然大多数情况下，一个变量的类型在它定义的时候就已经确定了...在Golang里面有如下几种做法。
使用视图查询数据时，数据库系统会从原来的表中取出对应的数据。 视图中的数据依赖于原来表中的数据，一旦表中数据发生改变，显示在视图中的数据也会发生改变。...MySQL中索引的存储类型有两种：BTREE(树)和 HASH(哈希)，具体和表的存储引擎有关。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引。...；INDEX 与 KEY为同义词，两者的作用相同，用来指定索引； (1)、普通索引(index)： 普通索引是MySQL的基本索引类型，允许在定义索引的列中插入重复值和空值 例： CREATE TABLE...：组合索引即是在多个列上创建索引。...：MySQL只有MyISAM存储引擎支持FULLTEXT索引，并且类类型为CHAR、TEXT、VARCHAR。
单列索引:索引中只包含一个列。 组合索引:在多个字段上建立的索引,只有在查询条件中顺序的使用了这些索引,索引才有效果。使用组合索引遵循最左前缀原则。...全文索引可以在CHAR、VARCHAR或者TEXT类型的列上创建 SPATIL(空间索引):空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MySQL中的空间数据类型有4种，分别是GEOMETRY、POINT...但是对于数据在磁盘等辅助存储的设备情况中(如:Mysql数据库),红黑树并不适用,因为红黑树相对很高。...图中的每个节点称为页,页就是我们上面说的磁盘块,在MySQL中数据读取的基本单位是页,所以我们这里叫做页更符合MySQL中索引的底层数据结构。...聚簇索引和非聚簇索引 在Mysql中B+树索引按照存储方式的不同分为聚集索引和非聚集索引。
在MySQL中，只有Memory存储引擎支持显式的哈希索引，但是可以按照InnoDB使用的方式模拟自己的哈希索引。这会让你得到某些哈希索引的特性，例如很大的键也只有很小的索引。...想法非常简单：在标准B-Tree索引上创建一个伪哈希索引。它和真正的哈希索引不是一回事，因为它还是使用B-Tree索引进行查找。然而，它将会使用键的哈希值进行查找，而不是键自身。...你所要做的事情就是在where子句中手动地定义哈希函数。 一个不错的例子就是URL查找。URL通常会导至B-Tree索引变大，因为它们非常长。...//www.mysql.com'); 这种方式很不错，因为MysSQL查询优化器注意到url_crc列上有很小的、选择性很高的索引，并且它会使用里面的值进行索引查找。...替代方案是把完整的URL索引为字符串，它要慢得多。 这个办法的一个缺点是要维护哈希值。你可以手工进行维护，在MySQL 5.0及以上版本中，可以使用触发器来进行维护。
哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时保存指向每个数据行的指针。 ? 如果多个列的哈希值相同，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去。...哈希索引限制 哈希索引只保存哈希码和指针，而不存储字段值，所以不能使用索引中的值来避免读取行。...自定义哈希索引 在InnoDB中，某些索引值被使用的非常频繁的时候，它会在内存中基于B+Tree的基础上再创建一个哈希索引，使其不必要在从根节点就行查找。...在where条件处手动指定使用哈希函数。 ?...Mysql 的GIS并不完善，大部分人不会使用到这个特性。开源关系数据库中对GIS的解决方案做得比较好的是PostgreSQL的PostGIS。
下面列出了目前 MySQL中与索引使用相关的限制 （1）MyISAM存储引擎索引键长度的总和不能超过1000字节 （2）BLOB和TEXT类型的列只能创建前缀索引 （3）MySQL目前不支持函数索引 （...=或者）的时候，MySQL无法使用索引 （5）过滤字段使用了函数运算（如abs（column））后，MySQL无法使用索引 （6）Join语句中Join条件字段类型不一致的时候，MySQL无法使用索引...（7）使用LIKE操作的时候如果条件以通配符开始（如'%abc...'）时，MySQL无法使用索引 （8）使用非等值查询的时候，MySQL无法使用Hash索引
mySQL中的哈希索引 在MySQL中，如果你使用的是Innodb存储引擎，那么经常会遇到B+树索引的概念，关于这个概念，之前的文章中我们讲过，除此之外，还有一种索引值得关注，那就是"哈希索引"。...这样做有一个比较直观的问题，就是有的数字映射到了集合中的同一个位置，把这种现象称之为哈希碰撞，解决这种碰撞最直接的办法就是使用链接法，就是映射到集合中同一位置的元素用链表进行链接，这样查询的时候，就可以直接去遍历这个链表进行查询了...2、Innodb会自动调优，如果判定自适应哈希索引能够提升效率，Innodb会自己建立相关的哈希索引，这个层面上讲，Innodb又支持哈希索引。 Innodb中哈希是怎样使用的呢？...从这个层面上来说，Innodb使用自适应哈希索引更像是对索引创建的一种索引，这种哈希索引为什么能加快查询速度？...、有与哈希索引是K-V模式的，多个数据在存储关系上完全是无序的，所以哈希索引不能用于排序； 3、哈希索引不能支持多列联合索引的最左匹配规则，因为不同的值对应的hash结果不一样； 4、如果有大量的重复键值
正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础，本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。...，因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换，另外使用索引时还需注意字段类型的问题，如果字段类型不一致，同样需要进行索引列的计算，导致索引失效，例如 explain select...对于BLOB和TEXT类型，MySQL必须使用前缀索引，具体使用多少个字符建立前缀，需要对其索引选择性进行计算。...前缀字符个数 区分度 3 0.0546 4 0.3171 5 0.8190 6 0.9808 7 0.9977 8 0.9982 9 0.9996 10 0.9998 多列索引 MySQL支持“索引合并...); Using where 复制代码 如果是在AND操作中，说明有必要建立多列联合索引，如果是OR操作，会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。
介绍了mysql的两种存储引擎的索引信息和mysql在不同查询语句中访问索引的方式 MySql学习——MySql中的索引详解 1....在MySQL，存储引擎采用类似的方法使用索引，高效获取查找的数据。...： 将表中的记录按照记录的插入顺序单独存储在一个文件中，称之为数据文件。...MySql中的索引的使用条件 全值匹配：如果我们的搜索条件中的列和索引列一致的话，这种情况就称为全值匹配 匹配左边的列：在我们的搜索语句中也可以不用包含全部联合索引中的列，只包含左边的就行。...索引的访问方式 在MySql中执行查询语句时，查询的执行方式大致分为两种： 使用全表扫描进行查询 这种执行方式很好理解，就是把表的每一行记录都扫一遍嘛，把符合搜索条件的记录加入到结果集就完了。
介绍了mysql的两种存储引擎的索引信息和mysql在不同查询语句中访问索引的方式 MySql学习——MySql中的索引详解 1....在MySQL，存储引擎采用类似的方法使用索引，高效获取查找的数据。...： 将表中的记录按照记录的插入顺序单独存储在一个文件中，称之为数据文件。...2.3 MySql中的索引的使用条件 全值匹配：如果我们的搜索条件中的列和索引列一致的话，这种情况就称为全值匹配 匹配左边的列：在我们的搜索语句中也可以不用包含全部联合索引中的列，只包含左边的就行。...例如，where 'A'<c1 and c1<'C' 还有更多的使用情况就不一一列举，都大同小异 2.4 索引的访问方式 在MySql中执行查询语句时，查询的执行方式大致分为两种： 使用全表扫描进行查询
以前只是简单听说过Mysql有全文索引，但是一直没有认真去了解过。最近在《MYSQL必知必会》中学习到这个知识点，做下记录。 首先，什么是全文索引？...开启以后我们就能对note_text使用全文索引，并且在增加更新删除行的时候，Mysql会自动帮我们更新索引。...那么如果是上面这条语句，Mysql会把所有note_text中含有rabbit的行记录选出来。...此时Mysql会对数据和索引做两次扫描来完成搜索，步骤如下： ①首先，进行基本的全文索引，找出满足条件行。 ②检查上诉结果，并选出所有有用的词。...③Mysql再次进行全文索引，并且 不仅使用原查询词语，而且加上步骤②选出的词。
MySQL中SQL语句的索引分析 了解过 索引 的概念以及 B+树 的概念之后，我们就来看看怎么分析一条查询语句的索引使用情况。...---+------+---------+------+---------+----------+-------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) 在结果中...目前，我们的表中没有建立任何索引，只有一个主键索引，因此，上面的查询中，大部分的分析结果都是 NULL ，同时 rows 显示的行数也是全部数据的数量，也就是说，在没走索引的情况下，现在我们的查询是一个全表扫描...很明显，在上面的这些类型中，const 和 ref 都是非常理想的查询状态，range 则是要看情况，毕竟它不是索引命中，而是范围查找，但是在日常的业务开发中，列表查询很难不使用范围查询。...不过某些情况下，MySQL 的优化器在计算到走索引还不如走全表时，也会直接使用全表扫描，以后我们踫到这种问题了再单独拿出来说吧。
information_schema.COLUMNS WHERE TABLE_SCHEMA = '数据库名' AND EXTRA = UPPER('AUTO_INCREMENT') ORDER BY TABLE_NAME ASC; 索引...导出所有索引 SELECT CONCAT('ALTER TABLE `',TABLE_NAME,'` ', 'ADD ', IF(NON_UNIQUE = 1, CASE UPPER(INDEX_TYPE...TABLE_SCHEMA = '数据库名' GROUP BY TABLE_NAME, INDEX_NAME ORDER BY TABLE_NAME ASC, INDEX_NAME ASC; 删除所有索引
InnoDB的索引结构 在InnoDB中是通过一种多路搜索树——B+树实现索引结构的。在B+树中是只有叶子结点会存储数据，而且所有叶子结点会形成一个链表。而在InnoDB中维护的是一个双向链表。 ?...而使用B+树是因为如果使用B树在进行一个范围查找的时候每次都会进行重新检索，而在B+树中可以充分利用叶子结点的链表。...MySQL在辅助索引上找到对应的主键值并通过主键值在聚簇索引上查找所要的数据就叫回表。 索引维护 我们知道索引是需要占用空间的，索引虽能提升我们的查询速度但是也是不能滥用。...当然B+树为了维护索引的有序性会在删除，插入的时候进行一些必要的维护(在InnoDB中删除会将节点标记为“可复用”以减少对结构的变动)。...索引下推 我给你挖了个坑。刚刚的操作在 MySQL5.6 版本以前是需要进行回表的，但是5.6之后的版本做了一个叫 索引下推 的优化。
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引，MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大，查询数据所花费的时间就越多，如果表中查询的列有一个索引，MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件...二、MySQL中索引的优点和缺点和使用原则 优点： 2、所有的MySql列类型(字段类型)都可以被索引，也就是可以给任意字段设置索引 3、大大加快数据的查询速度...1.1.1、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，纯粹为了查询数据更快一点。 ...注意，key_len的值可以告诉你在联合索引中mysql会真正使用了哪些索引。...Key_name：索引名称 Seq_in_index 表示该字段在索引中的位置，单列索引的话该值为1，组合索引为每个字段在索引定义中的顺序(这个只需要知道单列索引该值就为
有时候需要索引很长的字符字段列，这会增加索引的存储空间以及降低索引的查询效率，一种策略是可以使用哈希索引，还有一种就是使用前缀索引。...前缀索引的选择性 使用前缀索引，在一些场景下可能使得重复的索引值变多，索引的选择性变低，查找时需要过滤更多的行，因此建立前缀索引也要考虑前缀的索引选择性不能太低。...Tips：index_column 代表要添加前缀索引的列 在数据增长很快的表中，上述方式计算就不准确了，原因在于数据增长很快的表 index_column 字段重复的记录和总记录数据变化都比较快，那么计算出来的前缀索引长度也是随着变化很快的...MySQL 无法使用前缀索引做 ORDER BY 和 GROUP BY , 也无法使用前缀索引做覆盖扫描。...后缀索引 MySQL 没有提供后缀索引，事实上，一些业务场景对后缀匹配选择性更高，比如我曾经参与过的项目，手机的入网标示imei号，前缀都是86等固定的国家编号开头，这个时候可以将字符反转后存储，就可以建立选择性较高的前缀索引
一般情况下，我们会在一个索引上较多的使用等值查询或者范围查询，此时索引大多可以帮助我们极快的查询出我们需要的数据。那当我们在where条件中对索引列使用!=查询，索引还能发挥他的作用吗？...= 6; 复制代码MySQL会如何执行这个SQL呢？是直接全表扫描吗？其实，走不走索引，只取决于一个因素，那就是成本。...简单解释一下：每个颜色代表一个数据页（MySQL与磁盘交互是以页为单位，默认一个页是16kb，这里我们假设一个页存两条数据，并且MySQL规定页中的数据会有序排放并组成一个单向链表）。...=是否可以使用索引，要看具体的场景。总结一下就是，MySQL判断某个sql是否走索引，其实取决于成本分析。如果使用二级索引的成本更低，MySQL就会倾向于使用二级索引。...如果使用二级索引扫描的行数占比过高，导致需要频繁的回表，MySQL经过计算之后觉得走二级索引的代价太大了，就会使用全表扫描。
今天正在吃饭，一个朋友提出了一个他面试中遇到的问题，MySQL允许在唯一索引字段中添加多个NULL值。...允许在唯一索引字段中添加多个NULL值。...对于其他引擎，唯一索引允许包含空值的列有多个空值。...网友给出的解释为： 在sql server中，唯一索引字段不能出现多个null值 在mysql 的innodb引擎中，是允许在唯一索引的字段中出现多个null值的。...至于，sqlserver和MySQL其他引擎还有待验证。 Q.E.D.
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