1.在使用联合索引时需要注意,order by子句后面的列的顺序也必须按照索引的顺序来。 2.当记录数很多却不用limit限制查询返回的记录数时,极有可能不走索引 3.asc、desc混用无法完全利用索引,除非你的数据库是MySQL 8.0+ 4.排序中不能包含非同一索引的列,否则不走索引 5.排序列是某个联合索引的索引列,但是这些排...
B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构。在B+Tree中，所有数据记录节点都...
举个例子:比如没有索引,数据全部都存在磁盘上, 有上百万条数据,那么数据库在查找某一个数据的时候,是不是要按顺序遍历,这样会导致大量的IO操作,这也是导致查找变慢的原因,因此B+树就很好的控制了这个查找次数。 B+ 树是一种树数据结构,通常用于数据库和操作系统的文件系统中。B+ 树的特点是能够保持数据稳定有...
当我们根据非主键字段进行查找的时候,先查找 二级索引对应的B+树,找到对应的数据记录页中的主键,然后使用主键去聚簇索引的B+树中查找出完整的用户记录, 这个过程称之为回表。 联合索引 ——属于非聚簇索引 InnoDB中B+树索引的注意事项 根页面位置万年不动 B+树的形成过程并不是按照上面的推演,从叶子数据页,自...
知道了索引的基本该概念,再来讲讲树索引。 1. 二叉树索引 二叉树可以加速数据的查找,查找的时间复杂度可以达到O(log2(n)),二叉树结构如图3。 图3 二叉树 二叉树相当于一个二分查找,可以提升查询的速度,但是二叉树有一个局限问题,它会出现图4情况:二叉树以第一个数据作为根节点进行插入就会变成一个线性链表,...
一、B-树索引 1. 理论部分 数据库索引是存储在磁盘上的,当数据量大时,就不能把整个索引全部加载到内存了,只能逐一加载每一个磁盘块(对应索引树的节点),索引树越低,越矮胖,磁盘IO次数就少 MySQL支持两种索引,一种的B-树索引,一种是哈希索引,B-树和哈希表在数据查询时的效率是非常高的。这里我们主要讨论一...
其实上图中画的B+树就是聚簇索引的B+树，这里我们再看二级索引的B+树，如下图：通过和上图聚簇...
4.索引列不能参与计算,保持列“干净”,比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’); ...
change buffer功能是临时缓冲辅助索引需要的数据更新 当我们需要查询新的insert数据,会在内存中进行merge(合并)操作,此时辅助索引就是最新的 B+Tree索引树高度影响因素? 1.索引字段较长: 前缀索引 2.数据行过多:分区表,归档表(pt-archive),分布式架构 3.数据类型:选择合适的数据类型* 为什么不能乱建索引? 如果冗...
B+ 树是对 B 树的一个小升级。大部分数据库的索引都是基于 B+ 树存储的。MySQL 的 MyISAM 和 InnoDB 引擎的索引都是基于 B+ 树存储。 B+ 树最大的几个特点: 1. 非叶子节点只保留 KEY,放弃 DATA; 2. KEY 和 DATA一起,在叶子节点,并且保存为一个有序链表(正序,反序,或者双向); ...