内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 MySQL 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,这一节的内容是对于InnoDb的存储结构进阶了解,同时介绍为什么会使用B+索引作为最终数据结构,但是实际上InnoDb在具体实现中也并没有完全遵循B+的格式,而是在内部做了很多“手脚”,这也是所谓理论和实践之间的差异。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。
MySQL是目前业界最为流行的关系型数据库之一,而索引的优化也是数据库性能优化的关键之一。所以,充分地了解MySQL索引有助于提升开发人员对MySQL数据库的使用优化能力。 MySQL的索引有很多种类型,可以为不同的场景提供更好的性能。而B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型,一般谈论MySQL索引时,如果没有特别说明,就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构,使用原则和特性。 为了节约你的时间,本文的主要内容如下:
索引有很多种类型,为不同的场景提供更好的性能。在MySQL中,索引是在存储引擎层而不是服务器层实现。不同存储引擎的索引其工作方式并不一样。也不是所有存储引擎都支持所有类型的索引。即使多个存储引擎支持同一种类型的索引,其底层实现也可能不同。
调用EXPLAIN可以获取关于查询执行计划的信息,以及如何解释输出。EXPLAIN命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法,但该动能也有局限性,它的选择并不总是最优的,展示的也并不一定是真相。
正确的创建合适的索引,是提升数据库查询性能的基础。在正式讲解之前,对后面举例中使用的表结构先简单看一下:
来源:https://blog.csdn.net/b_x_p/article/details/86434387
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原
用来加快查询的技术很多,其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引,MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大,花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能,以及索引可能降低性能的情况。
给面试官讲一下 MySQL 的逻辑架构,有白板可以把下面的图画一下,图片来源于网络。
你是否真的理解这些优化技巧?是否理解它背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。
mysql存储引擎有以下几种类型:myisam、innodb、csv、memory等,当然常用的还是myisam和innodb
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
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)
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。
索引有很多种类型,可以为不同的应用场景提供更好的性能。在 MySQL 中,索引是在存储引擎层实现的。接下来重点介绍四种常见的索引类型:B-Tree 索引、哈希索引、空间数据索引(R-Tree)、全文索引。这部分内容分为上下两个小节,本小节重点介绍 B-Tree 索引。
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
你好,我是田哥。这篇文章是因为一位朋友前天出去面试了,然后面试上来就一顿MySQL所以追问,幸好她和我有深入的探讨MySQL索引,熬过此劫,也成功进入二面,同时也希望本文对你有所帮助。
最近接受了深圳开源中国(也就创作和运营马云中国gitee网络的公司)科技公司面试官的电话面试,面试过程中面试官要求我谈一谈Mysql的数据结构。笔者当时只记得Mysql数据库的InnoDB存储引擎底层用到了B+树,对于什么是B+树以及InnoDB数据页结构的了解也不多,所以当时面试回答得很肤浅。很明显结果凉凉了,所以决定写篇文章系统地总结这个问题给自己加深印象,下次面试官再问这一块的问题,保证绝对不再翻车!
在群里看到有小伙伴面试时,被问到 MySQL 该怎么优化的问题,不知道该如何回答。
说起MySQL的查询优化,相信大家积累一堆技巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?
在关系数据库中,索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。
如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器。下图展示了MySQL的逻辑架构图。
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前言 说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理? 在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。 一、MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器。下图展示了MySQL的逻辑架构图。
说起 MySQL 的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用 SELECT *、不使用 NULL 字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
原文:www.jianshu.com/p/d7665192aaaf转载自:架构之路
说起MySQL的查询优化,相信大家积累一堆技巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在实际场景下性能真有提升吗?我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要,希望本文能让你重新审视这些优化建议,并在实际业务场景下合理的运用。
本文主要讨论MySQL索引的部分知识。将会从MySQL索引基础、索引优化实战和数据库索引背后的数据结构三部分相关内容,下面一一展开。
索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。因此良好的性能非常关键。尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对性能的影响愈发重要。在数据量较小且负载较低时,不恰当的索引对性能的影响可能不明显,但当数据量逐渐增大时,性能则会急剧下降。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,“最优”的索引有时比一个“好的”索引性能要好两个数量级。
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型….. 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型…
EXPLAIN: 为 SELECT语句中使用到的每个表返回一条信息。它按照MySQL在处理语句时读取它们的顺序列出这些表。MySQL使用循环嵌套算法解析所有连接。意味着MySQL从第一个表中读取一行,然后在第二个表,第三个表中找到匹配的行,等等。
用来加快查询的技术很多,其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引,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,花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么,如何使用索引来改善性能,以及索引可能降低性能的情况。
前面我们说了innoDB有很多页类型,主要介绍了index索引页,包含七个主要部分。File header里有效验和和file_page_prev和file_page_next吧所有的页联系起来,组成双向链表。Page header里有当前页的槽点和记录数,还有next record来吧每个数据连接起来,组成单链表。查询的时候有page directory。File trailer里的效验和能检验数据是否完成。如果上面说的这些你都不明白,建议吧前面的文章再看一看,接下来的知识不适合你。什么?前面内容太多,太生涩看不懂?好的,等我!
上节课给大家介绍了数据库的基本概念以及如何创建数据库,具体可回顾MySQL创建数据库(一)。从本节课开始,我们将对MySQL中的基本知识点进行分别介绍。本节课先向大家介绍MySQL数据插入insert into与where条件查询的基本用法。
我在 MySQL优化必备之执行计划explain,索引基本知识,索引数据结构推演 里,提到了索引的一些基本概念,提到MySQL优化,很多人第一时间会想到建索引。
MySQL一直是面试中的热点问题,也难道了很多的面试者。其实MySQL没那么难,只是大家没有系统化、实战性的过去学习、总结。同时很多开发者在实际的开发过程中也很少去接触一些偏向底层的知识。
本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等。为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。
基于哈希表实现,只有匹配所有列的查询才有效。对于每一行数据,存储引擎都会对所有索引列计算一个哈希码,哈希码是一个较小的值,不同键值的行计算出的哈希码也不一样。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。
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