在数据查询中,大多数情况都需要使用索引来加速数据的查找,而索引本身是一种数据存储的结构,通过特殊的数据的存储结果来对应数据的访问的算法,本身索引的高效率 = 算法 + 数据存储的方法 , 缺一不可,所以不同的索引页需要不同的数据存储的组织方式,这里统称为索引的类型。
最近的学习内容是数据库相关的一些知识,主要以MySQL为主,参考书籍——《MySQL必知必会》
索引:提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了。不用加内存,不用改程序,不用调 sql,只要执行正确的 create index ,查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的,这些写操作,增加了大量的IO。所以它的价值,在于提高一个海量数据的检索速度,即查找数据的速度。
主键(PRIMARY KEY)的完整称呼是“主键约束”,是 MySQL 中使用最为频繁的约束。一般情况下,为了便于 DBMS 更快的查找到表中的记录,都会在表中设置一个主键。
MySQL的服务器,本质是在内存中的,所有的数据库的CURD操作,全都是在内存中进行的,所以索引也是如此。索引的作用是提高查找的效率。
按照特定的数据结构来组织、存储和管理数据的仓库叫做数据库,MySQL是一种关系型数据库。数据库最重要的功能就是存储数据,而数据存储是需要依赖具体的介质的,它就是磁盘。
一、什么是MySQL索引? 想象一下,你正在图书馆找一本特定的书。如果没有索引,你需要走过每一个书架,查看每一本书的标题,这会非常耗时。但如果有一个索引卡片,告诉你每本书的位置,你就可以直接走到那本书所在的书架,快速找到你想要的书。在MySQL数据库中,索引就类似于这个索引卡片,它帮助数据库快速定位到存储在表中的数据。 索引的好处
关于互联网常见层次架构,由于小编还没整理完毕(预计周四推送),先来一篇数据库的干货,来满足下大家的胃口,关于mysql的行级锁、表级锁、页级锁的分析,这个在行业应用中设计数据库非常常见的场景。 1常见锁有哪些 在计算机科学中,锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制,即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 在 DBMS 中,可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB 引擎)、表级锁(MYISAM 引擎)和页级锁(BDB 引擎 )。 行级锁 行级锁是 Mysql 中锁定粒度最细的一种锁,表
表中t1~t5的(ID,grade)值分别为(1,70)、(2,80)、(3,90)、(4,100)和(5,110), 此时两棵索引树的示例示意图如下。
可以把没有索引的表理解为Java中的List,在没有索引的情况下,我们要查找指定的数据,只能遍历这个list,但是随着数据量的逐渐增大,遍历list产生的开销也随之增大。因此我们需要一个无需遍历整个list(ps:无需扫描整张表)就可以找到指定数据的方案,这个方案就是索引。(ps:遍历list可以理解为mysql的全表扫描)
《高性能MySQL》中:分区的一个主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中,这样做可以将相关的数据放在一起,另外,如果想一次批量删除整个分区的数据也会变得很方便。
索引是对数据库表中一个或多个列(例如,employee 表的姓名 (name) 列)的值进行排序的结构。如果想按特定职员的姓来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息。
我们之所以常常把 DB 等价位 DBMS,是因为我们使用 DBMS 来访问 DB,DB 对我们来说是透明的。
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引:而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息,您可以在索引中查找一个条目,该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中,B树(特别是InnoDB存储引擎使用的B+树)是索引的常用数据结构。
SQL是Structured Query Language的缩写,它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
索引是与效率挂钩的,所以没有索引,可能会存在问题 索引:提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了。不用加内存,不用改程序,不用调sql,只要执行正确的 create index ,查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的,这些写操作,增加了大量的IO。所以它的价值,在于提高一个海量数据的检索速度。
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
除了常见的普通索引,唯一索引,组合索引,大家还能说一下mysql中有哪些其他类型的索引吗?
在MySQL中,索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以没用统一的索引标准,不同存储引擎的索引工作方式并不相同。
MYSQL数据库-索引 零、前言 一、索引概念 二、认识磁盘 三、理解索引 1、如何理解Page 2、B+ vs B 3、聚簇索引 VS 非聚簇索引 4、普通索引 5、总结 四、索引操作 1、创建索引 2、查询索引 3、删除索引 零、前言 本章主要讲解MYSQL数据库中的索引这一重要知识点 一、索引概念 索引的价值: 提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了:不用加内存,不用改程序,不用调sql,只要执行正确的create index ,查询速度就可能提高成百上千倍,但是查询速度的提高是以插入、更新
数据库优化可以说是后台开发中永恒的话题,数据库的性能通常是整个服务吞吐量的瓶颈之所在。
01 索引 以MySQL中的索引为例子总结。 数据库查询是数据库的最主要功能之一,实现高效的查询速度一定是MySQL非常关心的事情。 索引(Index)正是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构,因此先看下这两种树的基本概念,至于B-Tree/B+Tree涉及的主要操作比如,裂变等,大家可以进一步参阅其他书籍或博客学习。 02 B-树 m阶B-树也称作(ceil(m), m)树,如(2,3)树,称为3阶B树,(2,4)树称
索引的优点:1. 天生排序。2. 快速查找。 索引的缺点:1. 占用空间。2. 降低更新表的速度。
第二范式:在第一范式的基础上,非主键列完全依赖于主键,而不能是依赖于主键的一部分。
mysql小结(1) MYSQL索引特性小结
实践是检验真理的唯一途径,本篇只是站在索引使用的全局来定位的,你只需要通读全篇并结合具体的例子,或回忆以往使用过的地方,对整体有个全面认识,并理解索引是如何工作的,就可以了。在后续使用索引,或者优化索引时,可以从这些方面出发,进一步来加深对索引正确高效的使用。
1、创建索引 索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行,也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引。以下命令语句分别展示了如何创建主键索引(PRIMARY KEY),联合索引(UNIQUE)和普通索引(INDEX)的方法。 mysql>ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名 列名; mysql>ALTER TABLE 表名 ADD UNIQUE 索引名 列名; mysql>ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY 索引名 列名;
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统,在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统)应用软件之一。
问题1:char、varchar的区别是什么? varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的,你会得到更好的性能。
Mysql是最流行的关系型数据库管理系统,在WEB应用方面MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统)应用软件之一。 ---- RDBMS 术语 数据库: 数据库是一些关联表的集合。. 数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。 列: 一列(数据元素) 包含了相同的数据, 例如邮政编码的数据。 行:一行(=元组,或记录)是一组相关的数据,例如一条用户订阅的数据。 冗余:存储两倍数据,冗余降低了
#alter添加语法:alter table 表名 add primary key(列名)
在 MySQL 数据库中,支持上面四种隔离级别,默认的为 Repeatable read (可重复读);而在 Oracle 数据库中,只支持 Serializable (串行化)级别和 Read committed (读已提交)这两种级别,其中默认的为 Read committed 级别。
2.表是一种结构化的文件,可用来存储某种特定类型的数据。表可以保存顾客清单、产品目录,或者其他信息清单;
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。
左边的数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物理地址。为了加快Col2的查找,可以维护一个右边所示的二叉查找树,每个节点分别包含索引键值,和一个指向对应数据记录物理地址的指针,这样就可以运用二叉查找在一定的复杂度内获取到对应的数据,从而快速检索出符合条件的记录。
事务:事务是访问和更新数据库的程序执行的一个逻辑单元;事务中可能包含一个或多个sql语句,这些语句要么都执行,要么都不执行。作为一个关系型数据库,MySQL支持事务。
数据库如何判定,当前这一条记录是重复的?先查找,再插入。但是加上约束之后,数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构。类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置吗,然后直接获取
共享锁也称为读锁,相互不阻塞,多个客户在同一时刻可以同时读取同一个资源而不相互干扰。
MySQL的索引分类问题一直让人头疼,几乎所有的资料都会给你列一个长长的清单,给你介绍什么主键索引、单值索引,覆盖索引,自适应哈希索引,全文索引,聚簇索引,非聚簇索引等……给人的感觉就是云里雾里,好像MySQL索引的实现方式有很多种,但是都没有一个清晰的分类。所以本人尝试总结了一下如何给MySQL的索引类型分类,便于大家记忆,由于MySQL中支持多种存储引擎,在不同的存储引擎中实现略微有所差距,下文中如果没有特殊声明,默认指的都是InnoDB存储引擎。
问题27:简述MySQL分表操作和分区操作的工作原理,分别说说分区和分表的使用场景和各自优缺点。
通过主键或者唯一二级索引列来定位一条记录的访问方法定义为: const ,意思是常数级别的,代 价是可以忽略不计的。不过这种 const 访问方法只能在主键列或者唯一二级索引列和一个常数进行等值比较时才 有效,如果主键或者唯一二级索引是由多个列构成的话,索引中的每一个列都需要与常数进行等值比较,这个 const 访问方法才有效(这是因为只有该索引中全部列都采用等值比较才可以定位唯一的一条记录)。
索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,比如当我们要查 “mysql” 这个单词,我们肯定需要定位到 ‘m’ 字母,然后从下往下找到 ‘y’ 字母,再找到剩下的 “sql”。如果没有索引,那么我们可能需要把所有单词看一遍才能找到想要的。
关于之前有人提到的Python如何操控MySQL,其实很简单,以pymysql的库为例。
cout(*)和count(1) 没区别,但是cout(列名) 不统计为 null 的
相信大家在面试时候也会遇到如何进行查询优化的问题,其中索引相关的策略就是重点考察项,比如怎么设置索引列等。
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