MySQL(InnoDB)称之为二级索引(Secondary index),叶子节点存储的是聚集索引的键值(主键);通过二级索引查找时需要先找到相应的主键值,再通过主键索引查找数据。因此,创建聚集索引的主键字段越小,索引就越小;一般采用自增长的数字作为主键。 SQL Server 如果使用聚集索引创建表,非聚集索引的叶子节点存储的也是聚集索引的键...
继续上文 Skywalker:InnoDB:B-tree index(1)Persistent cursor(持久化游标)cursor 是一个逻辑的概念,产生于对 B-tree 遍历的需求。表示在 B-tree 上遍历至某一个位置(某个 block,其上的某个 record),包…
能把记录限制在一定查找范围内的字段,比如键,唯一键,主键等 B+ Tree更适合用来做索引原因: 1.B+ 树的磁盘读写代价更低。因为它的非叶子节点只存储索引而不存储具体数据,因此其内部节点相对B Tree 更小。如果把所有内部节点的关键字存放在同一盘块中,这个盘块能容纳的关键字数量就更多,一次性读入内存中的需要...
在B+Tree中,叶子节点不会去保存子节点的引用。 B+Tree叶子节点是顺序排列的,并且相邻的节点具有顺序引用的关系,如上图中叶子节点之间有指针相连接。 2.5 MySQL为什么最终要去选择B+Tree? B+Tree是B TREE的变种,B TREE能解决的问题,B+TREE也能够解决(降低树的高度,增大节点存储数据量) B+Tree扫库和扫表能力...
【MySQL】SQL文调优(B+Tree索引) 原则(最左前缀): (1)Group By / Order By 中的字段,需要追加索引(index) (2)join 的 on 关键字后的联合条件,需要追加索引(index) (3)Where中的条件,需要追加索引(index) (4)Like条件中, 右模糊查询(’XXX%‘),可以使用索引;左模糊查询(‘%XXX’),不可以使用索引。
InnoDB使用聚集索引,数据记录本身被存于主索引(一颗B+Tree)的叶子节点上。这就要求同一个叶子节点内(大小为一个内存页或磁盘页)的各条数据记录按主键顺序存放 因此每当有一条新的记录插入时,MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置,如果页面达到装载因子(InnoDB默认为15/16),则开辟一个新的页(节点)。
默认情况下,B-TREE索引将它的项以升序方式存储,并将空值放在最后。您可以在创建B-TREE索引时通过ASC、DESC、NULLS FIRST和NULLS LAST选项来改变索引的排序。 只使用索引扫描和覆盖索引 只查询索引相关字段,可以通过索引直接返回数据,无需访问具体的数据文件。
通过观察执行计划,CBO优化器执行了全表扫描,一致读取61222个块,61208个物理读,基于性能的考虑和表结构的分析,为其B-TREE索引: SQL> CREATE INDEX IND_TH01_ID ON TH01(ID) TABLESPACE TBS02; Index created. Elapsed: 00:00:33.03 SQL> execute dbms_stats.gather_table_stats('sywu','th01',cascade=>...
我们可以通过以下 SQL 语句为price字段添加一个 B-Tree 索引。 CREATEINDEXproducts_price_indexONproducts (price); 2哈希(Hash)索引 哈希索引是另一种流行的索引算法,用于加速查询。哈希索引使用哈希函数将键映射到索引位置。此索引算法对于精确匹配查询最有用,例如根...
大致意思就是当一个session向一个索引块中执行插入/更新时产生了索引块的split,而其他的session也要往该索引块中插入数据,此时,其他session必须要等待split完成,由此引发了该等待事件,其他session此时的等待时间就是enq: TX - index contention。 继续分析ASH,寻找等待enq: TX - index contention等待事件对应的SQL有哪...