最近在做的业务场景涉及到了数据库的递归查询。我们公司用的 Oracle ,众所周知,Oracle 自带有递归查询的功能,所以实现起来特别简单。
大部分人第一反应可能都是添加索引,在大多数情况下面,索引能够将一条 SQL 语句的查询效率提高几个数量级。
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=65 DEFAULT CHARSET=utf8;
1. 索引是什么 2. 索引的类型 3. BTree索引 概念 举例:以5阶数为列 4. B+Tree索引 概念 5阶B+Tree插入举例 B+树的优点 可以使用B+树索引的查询类型 B+Tree索引的限制
写一个查询语句,输出所有节点的编号和节点的类型, 并将结果按照节点编号排序。上面样例的结果为:
在数据库中,我们存储的通常是大量数据,因此没有办法一次把所有的数据都加载到内存中,从而利用内存的优势进行查询。那数据库是如何快速查询数据的呢?
辅助记忆,诗曰: 全值匹配我最爱, 最左前缀要遵守; 带头大哥不能死, 中间兄弟不能断; 索引列上少计算, 范围之后全失效; 模糊百分写最右, 覆盖索引不写星; 不等空值还有或, 索引失效要少用; 字符引号不可丢, 牢记以上就无忧。
大家知道 select * from t where col = 88 这么一条 SQL 语句如果不走索引进行查找的话,正常地查就是
PHP数据结构(十九)——B+树 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 B+树是B树的变种,在数据库系统、文件系统等方面,B+树的运用非常广泛。 1、B+树的要求 1)有n棵子树的结点中含有n个关键字。(B树是n-1个关键字。) 2)所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,及指向含有这些关键字记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接。这点意味着,叶子节点存在指向相邻叶子节点的指针。这个是在树形的数据结构中非常特殊的地方,使得B+
MySQL索引(index): 是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,所以索引的本质就是数据结构!
在介绍B+树之前, 先简单的介绍一下B树,这两种数据结构既有相似之处,也有他们的区别,最后,我们也会对比一下这两种数据结构的区别。
数据表类型(存储引擎) 数据库引擎用于存储、处理和保护数据的核心服务,利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务,利用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库,包括创建用于存储数据
那就是搞定面试官系列,我会把常见的面试知识通过这个专栏写出来,比如我们常见的 Java、MySQL、Redis、MQ 以及其他的一些技术框架。
假设此时用普通二叉树记录 id 索引列,我们在每插入一行记录的同时还要维护二叉树索引字段。
在开始讲这一小节之前,我们先来看一下在数据库没有加索引的情况下,SQL中的where字句是如何查找目标记录的。
在关系数据库中,索引是一种数据结构,为存储引擎提高访问速度的数据结构,它一般是以包含索引键值和一个指向索引键值对应数据记录物理地址的指针的节点的集合的清单的形式存在。
译注:cstack在github维护了一个简单的、类似sqlite的数据库实现,通过这个简单的项目,可以很好的理解数据库是如何运行的。本文是第七篇,主要是对B-tree的介绍
小编在看etcd存储(store)模块的时候,发现它在进行key和keyIndex转换的时候,用到了btree包(http://godoc.org/github.com/google/btree)。btree是Google开源的一个Go语言的BTree实现,整个代码不到1000行,实现的非常简练,组织分层也做的很好,并对gc和并发读写做了很多优化,值得一读。小编打算用两篇文章讲解BTree内容,本文上篇主要介绍实现原理,下篇主要介绍btree源码实现。
在现在的互联网时代,网上购物已经称为常态,当我们在各大电商平台购物的时候,不难发现这样一个现象。当你搜索某个上面进行浏览的时候,点击目标商品,之后返回到首页,很大概率你就可以发现,你刚才搜索的商品的相关产品已经在首页的推荐栏目。例如,你购买了一件护肤品面霜,回到首页推荐处,系统可能就会给你推荐口红或者相关护肤品。又例如当你搜索用户画像书籍的时候,推荐栏目就会出现有关用户画像的书籍。这些功能就叫做推荐,而完成这些行为的即为推荐系统。
注意:只支持单个查询,意思是不可以根据两个或者两个以上的子节点同时查询出所有父节点。我们可以看到,上面参数都是单个值进行递归查询的。 西面提供一个函数支持多个查询
前面的文章,我们已经介绍过其他的几种高级的动态数据结构,典型如红黑树,跳跃表等,今天我们再来学习另外一种高级数据结构B树,我们知道树的查询时间复杂度和其树的高度有直接关系,当我们向红黑树里面插入大量的数据时,有两个问题:
首先看一下,在数据库没有加索引的情况下,SQL中的where语句是如何查找目标记录的,首先看到下图的Col2字段,如果我们要查找where col2 = 89的记录,我们在没有加索引的情况下,数据库默认会从上往下按顺序查找记录,那么将会查找5次才能查到数据,如果对Col2字段加上索引之后,假设使用最简单的二叉树作为索引存储,那么带条件查询的话,就只需要查询2次即可查到了,效率有明显的提升
数据库引擎用于存储、处理和保护数据的核心服务,利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务,利用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库,包括创建用于存储数据的表和用于查看、管理、保护数据安全的数据库对象(索引、视图、存储过程)。
Online analytical processing (OLAP) is a system for performing multi-dimensional analysis at high speeds on large volumes of data. Typically, this data is from adata warehouse, data mart or some other centralized data store. OLAP is ideal fordata mining, business intelligence and complex analytical calculations, as well as business reporting functions like financial analysis, budgeting and sales forecasting.
2.3. 方式三 MySQL 8.0 版本以上 使用 WITH RECURSIVE 实现递归
ZSet用过吗 用过 zset 实现排行榜的功能。以博文点赞排名为例,小林发表了五篇博文,分别获得赞为 200、40、100、50、150。
左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
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。
如果一本新华字典假如没有目录,想要查找某个字,就不得不从第一页开始查找,一直找到最后一页(如果要找的字在最后一页),这个过程非常耗时,这种场景相当于数据库中的全表扫描的概念,也就是循环表中的每一条记录看看该记录是否满足条件,扫描次数为表的总记录数。
分类之间的关系是怎样的? 很明显,一个分类下面可以是多个下级分类。反过来呢,一个下级分类能够属于几个上级分类呢?这个并不确定,得看具体的业务需求。如果是多个实现上会更加复杂,为了讨论层级设计,这里先限定每个分类仅有一个上级分类。
其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生长的树,由基本数据结构中的树(或者二叉树)的定义可知,每棵树都有且仅有一个根节点,其余的节点都是非根节点。每个节点表示一个记录类型对应与实体的概念,记录类型的各个字段对应实体的各个属性。各个记录类型及其字段都必须记录。
二叉树有诸多便利之处,但是当二叉树节点极多时,二叉树的构建速度就会受影响,而且过高的层数也会导致对树的操作效率降低。
相信很多人对于MySQL的索引都不陌生,索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
上篇文章我们主要介绍了线性数据结构,本篇233酱带大家康康 无所不在的非线性数据结构之一:树形结构的特点和应用。
相信很多人都用不惯mysql,小编也是,oracle的递归查询很简单。就一句sql就可以搞定,还有不清楚或者突然忘记需要温习的小伙伴们,大家可以看小编发的以前的关于oracle递归查询的方法,戳这里:【oracle递归查询方法介绍】
提到“索引”这个概念,读者大致都能说出“提升查询速度”,但若是更进一步的问“如何实现提升查询速度?底层原理是什么?”,读者也许就止步于此了。那么本篇文章就带领读者探寻一下索引是如何做到快速查询的。
目录 1. 从根遍历到叶 2. 从叶遍历到根 3. 确定叶子节点、分支节点和根节点 (1)使用相关子查询 (2)更高效的写法(一次外连接) ---- 表数据: mysql> select * from t1; +------+------+ | id | pid | +------+------+ | 7788 | 7566 | | 7902 | 7566 | | 7499 | 7698 | | 7521 | 7698 | | 7900 | 7698 | | 7844 | 7698 | | 7654
网上已经有了很多相关mysql索引原理的文章,但是都存在一些问题,有的是直接复制别人的比较老的文章,有的直接开篇讲B+Tree的原理,过程不是很清楚,即使原理讲清楚了,没有各种数据结构的对比也很难体现出B+Tree的优越性,其实我觉得从一些问题来看,然后根据发现问题解决问题的思路来看,这样可能学习效果会更好,所以写了这篇文章,希望你能喜欢
B 树就是常说的“B 减树(B- 树)”,又名平衡多路(即不止两个子树)查找树,它和平衡二叉树的不同有这么几点:
在生活中我们经常会使用到搜索的功能。在我们数据量不大的情况下,可以使用每次遍历全部数据,查询我们的目标数据。当数据量增加时,我们遍历的方式就有些力不从心了;也可以将数据的数据排序,使用比较高效的二分查找方式,但是在插入或删除数据时,数组表现就会很慢。所以我们可以结合二分查找查询的高效 + 链表添加删除的高效性来实现高效搜索(符号表)的情况
有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能就都非常优秀 , 但是如果插入 删除操作成本高,适合数据不变化或只新增.
由于哈希表的索引不是递增的,所以新增的时候会很快,但是因为不是有序的,所以哈希索引做区间查询的速度是很慢的。
Oracle的start with connect by prior是根据条件递归查询"树",分为四种使用情况:
谈到索引,大家并不陌生。索引本身是一种数据结构,存在的目的主要是为了缩短数据检索的时间,最大程度减少磁盘 IO。
有读者在 mysql索引为啥要选择B+树 (上) 上篇文章中留言总结了选择 B+ 树的原因,大体上说对了,今天我们再一起来看看具体的原因。
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