上一篇文章《MySQL索引那些事》主要讲了MySQL索引的底层原理,且对比了B+Tree作为索引底层数据结构相对于其他数据结构(二叉树、红黑树、B树)的优势,最后还通过图示的方式描述了索引的存储结构。但都是基于单值索引,由于文章篇幅原因也只是在文末略提了一下联合索引,并没有大篇幅的展开讨论,所以这篇文章就单独去讲一下联合索引在B+树上的存储结构。
数据在数据库中的存储方式就是数据存储结构。传统数据库由上到下,可以分为网络接入层、计算引擎层、存储引擎层、系统文件层,数据存储结构就是在存储引擎层,数据库通过存储引擎实现CRUD操作。不同的存储引擎决定了数据库的性能和功能,所以存储引擎层是数据库的核心。另外,在数据库中数据是以表的形式存储,所以存储引擎也可以称为表类型。
Elasticsearch(ES) 是一个基于 Apache Lucene 开源的分布式、高扩展、近实时的搜索引擎,主要用于海量数据快速存储,实时检索,高效分析的场景。通过简单易用的 RESTful API,隐藏 Lucene 的复杂性,让全文搜索变得简单。
数据和索引存储在innodb_data_home_dir和innodb_data_file_path定义的表空间中
这里写的是一个系列,这是系列的第三篇,这个系列主要是针对SQL优化,前两篇的地址下文字的最下方。
一位6年经验的小伙伴去字节面试的时候被问到这样一个问题,为什么MySQL索引结构要采用B+树?这位小伙伴从来就没有思考过这个问题。只因为现在都这么卷,后面还特意查了很多资料,他也希望听听我的见解。
大家对 MySQL 的存储结构应该是很清楚的,所以咱们在学习 ES 存储结构时,同时类比 MySQL,这样理解起来会更透彻。MySQL 的数据模型由数据库、表、字段、字段类型组成,自然 ES 也有自己的一套存储结构。
我们都知道关于全文检索大多公司的选型都是ElasticSearch,为什么是它?可能有的人会回复Es利用倒排索引适用于全文检索,倒排索引怎么存的?倒排索引为什么这么优秀?为什么不是MySql和Redis等(这里只拿代表的关系型数据库MySql和内存型数据库Redis举例子?
这一节本来计划开始索引的学习,但是在InnoDB存储引擎的索引里,存在一些数据存储结构的概念,这一节先了解一下InnodDB的逻辑存储结构,为索引的学习打好基础。
MySQL的数据存储结构主要分两个方面:物理存储结构与内存存储结构,作为数据库,所有的数据最后一定要落到磁盘上,才能完成持久化的存储。内存结构为了实现提升数据库整体性能,主要用于存储临时数据和日志的缓冲。本文主要讲MySQL的物理结构,以及MySQL的内存结构,对于存储引擎也主要以InnoDB为主。
Elasticsearch(ES) 是一个基于 Apache Lucene 开源的分布式、高扩展、近实时的数据搜索与分析引擎,主要用于海量数据快速存储,实时检索,高效分析的场景。通过简单易用的 RESTful API,隐藏 Lucene 的复杂性,让全文搜索变得简单。
本节为分区高级篇,主要针对分区底层原理进行介绍,建议不了解分区概念的先看下面的分区入门篇:
本文为《数据密集型应用系统设计》的读书笔记第一部分第三章的笔记整理,也是个人认为的这本书第一部分最重要的内容。本文将会针对目前数据库系统两个主要阵营进行展开,分别是采用日志型存储结构高速读写的LSM-Tree和面向OLTP的事务数据库BTree两种数据结构对比。
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
在我们日常的测试过程中,大部分的测试人员几乎不会去关注数据库表的结构、字段的属性、主外键关系等测试
稍不注意,可能你写的查询语句是会导致索引失效,从而走了全表扫描,虽然查询的结果没问题,但是查询的性能大大降低。
本文主要介绍在MySQL 5.7.7开始引入的非结构化数据类型JSON的特性以及具体的实现方式(包括存储方式)。首先介绍为什么要引入JSON的原生数据类型的支持;接着介绍MySQL给用户提供的JSON操作函数,以及JSON路径表达式语法,结合两者,用户可以在数据库级别操作JSON的任意键值和数据。
哈希索引基于哈希表实现,仅支持精确匹配索引所有列的查询。对于每行数据,存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码。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。
mysql主从复制原理是大厂后端的高频面试题,了解mysql主从复制原理非常有必要。
本次分享的案例是关于存储的数据恢复,存储上RAID崩溃导致存储无法启动。存储内部共有6台以上虚拟机,其中LINUX虚拟机3台为客户重要数据。 工程师初步分析得出存储结构为所有物理磁盘均在一个存储池内,再由存储池分出几个LUN,LUN1是vmfs卷,三台LINUX虚拟机也是在这个里面。 1、重组RAID 重组过程中发现本RAID5缺失2块盘(第一掉线盘掉线后热备盘顶替,之后又掉线一块盘使得RAID5处于降级状态。最后在掉线第三块盘时盘片划伤RAID崩溃),无法通过校验直接获取丢失盘的数据,所以只能使用磁盘同等大小的全0镜像进行重组(此方法只可用于紧急情况,因为依赖空镜像组成的RAID文件系统结构会被严重破坏,相当于每个条带都会缺失两个块的数据)。 2、提取LUN 分析存储结构,获取存储划分的MAP块。在找到MAP块之后解析得到各个LUN的数据块指针,编写数据提取程序提取LUN碎片。提取完成后进行碎片拼接,组成完整LUN。导出LUN内所有虚拟机,尝试启动。导出虚拟机后尝试启动,同预想相同,操作系统被破坏虚拟机无法启动。 3、提取虚拟机内文件 在虚拟机无法启动的情况下只能退而求其次,提取虚拟机内文件。在取出文件后进行测试,发现大多数文件都被破坏,只有少部分小文件可以打开。在与客户沟通后得知虚拟机内有MYSQL数据库,因为数据库底层存储的特殊性,可以通过扫描数据页进行数据提取。在找到此虚拟机后发现虚拟机启用快照,父盘和快照文件都被损坏的情况下常规合并操作无法完成,使用北亚自主研发VMFS快照合并程序进行快照合并。 4、获取MYSQL数据页并分析 根据MYSQL数据页特征进行数据页扫描并导出(innodb引擎可以使用此方案,myisam因为没有“数据页”概念所以不可用),分析系统表获取各用户表信息,根据各个表的ID进行数据页分割。 5、提取表结构 因为数据库使用时间已久,表结构也曾多次变更,加上系统表在存储损坏后也有部分数据丢失,记录提取过程遇到很大阻力。首先获取最初版本数据库各个表的表结构:合并快照前的父盘因为写入较早,使用第一块掉线盘进行校验获取到这个文件的完整数据,然后提取出其中数据库各个表的表结构,之后客户方提供了最新版的数据库建表脚本。提取记录:分别使用两组不同表结构对数据记录进行提取并导入恢复环境中的MYSQL数据库内,然后剔除各个表中因为表结构变更造成的乱码数据,最后将两组数据分别导出为.sql文件。 6、数据恢复结果 因为两个版本的数据库表结构不同,所以联系了客户方的应用工程师进行调试。调试完成后导入平台,经验证,数据可用本次数据恢复成功。
访问的速度快,对事务完整性没有要求,以 SELECT、INSERT 为主的应用基本上都可以使用这个存储引擎来创建表
可视化可以借助kibana实现。这里就体现出elkstack的优势,logstash完成基础数据同步,es完成数据存储和检索,kibana完成数据可视化。
使用这个问题来测试一下chatgpt和文心一言:“假设你是一个研发团队负责人,现在你要为一个业务项目做数据库设计,请详细说明你会如何做好这个事情”。
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。
关系型数据库(Relational Database)是建立在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。它也由一组表格组成,每个表格包含了一系列行和列,这些行和列被称为表(Table),一组表组成了数据库。下面详细介绍关系型数据库的一些重要特性和组成部分:
数据的布局结构深刻的影响着数据处理的效率与性能,在底层的存储系统之中如何组织数据。如何对数据进行布局会直接影响数据查询引擎的设计与实现,并且也影响着存储空间的利用效率。好的数据存储与布局能够更好的利用好存储空间,并且契合业务应用场景的查询实践。接下来,我们来看看存储数据的格式是如何随着数据需求的不同进行变迁的。
来自:blog.csdn.net/u013142781/article/details/51706790
初学者认为这两个关键字的没啥关系,一个是用于字符串的精确匹配查询,一个是数字类型的字段用在计数的场景,比如说博客的点赞数,订单金额等。
你都工作3年了,怎么还不知道MyISAM和InnoDB有什么区别?一位粉丝被面试官这样一个问题。当时,这位粉丝直接回复“不知道”,这位粉丝自己也怪不好意思的。
Redis 是一种键值( Key-Value )数据库。相对于关系型数据库(比如MySQL),Redis也被叫作 非关系型 数据库。
数据库相关 mysql索引的数据结构,加索引的原则 InnoDB和myiasm的区别,以及常见的mysql优化方案 sql查询优化 说说Mysql的sql优化 mysql的索引,b+树索引是否支持范围查询,联合索引的失效情况 开发中用了那些数据库?回答mysql,储存引擎有哪些?然后问了我悲观锁和乐观锁问题使用场景、分布式集群实现的原理。 数据库索引原理 mysql索引 B+树原理 mysql索引是怎么实现的?b+树有哪些特点?真实的数据存在哪里?哪些情况下建索引?解释下最左匹配原则?现在一个表有三列a
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
记录头信息里面有很多属性,最容易理解的就是next_record指针,单链表都会有next指针,这样才会找得到下一个结点,这对于页中的每条记录也是一样,上一条记录需要知道下一条记录在哪里。
InnoDB存储引擎的逻辑存储结构和 Oracle大致相同 ,所有数据都被逻辑地存放在一个空间中 ,我们称之为表空间 ( tablespace ) 。表空间又由段 ( segment ) 、区 ( extent ) 、页 ( page ) 组成 。 InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如图4-1所示。
表空间是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层, 如果用户启用了参数 innodb_file_per_table(在8.0版本中默认开启) ,则每张表都会有一个表空间(xxx.ibd),一个mysql实例可以对应多个表空间,用于存储记录、索引等数据。
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.
看了很多关于索引的博客,讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引....或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问!本文中有关存储引擎请查看MySQL存储引擎-InnoDB和MyISAM
但是,我们从来没见过,这个B+树到底在哪了?我执行了一条创建索引的语句,它到底创建在哪了?
看了很多关于索引的博客,讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引…或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问!本文中有关存储引擎请查看MySQL存储引擎-InnoDB和MyISAM
参考: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/storage-requirements.html
‘’MYSQL一直了解得都不多,之前写sql准备提交生产环境之前的时候,老员工帮我检查了下sql,让修改了一下存储引擎,当时我使用的是Myisam,后面改成InnoDB了。为什么要改成这样,之前都没有听过存储引擎,于是网上查了一下。
看了很多关于索引的博客,讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引....或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问!
1、索引越多越好吗? 2、为什么会有联合索引的最左前缀问题和like%走索引问题? 3、如何合理设计索引 4、如果索引都无法解决提高性能,还有什么方面能提升?
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看了很多关于索引的博客,讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引….
我叫《数据结构与算法》,是计算机世界的四大基石之一。 想来我应该是惹人怜爱的吧(认真脸),因为我仿佛听到了无数个初入计算机世界的同学的呐喊声(?)。 我作为一门简单学科,看到有很多的在半途弃我而去,我
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