SQL 语句优化是数据库优化的重要内容;无论开发人员还是 DBA,在工作中都不可避免需要解决一些 SQL 性能问题。 SQL 优化的方法有多种,其中最有效、最常用的方法就是索引(Indexing)。因此,我们就来详细讨论一下索引(B-树)的原理,以及如何利用索引编写高性能的 SQL 语句。 本文内容适用于各种数据库,包括但不限于 M...
The B-tree enables the database to find a leaf node quickly. The tree traversal is a very efficient operation—so efficient that I refer to it as the first power of indexing. It works almost instantly—even on a huge data set. That is primarily because of the tree balance, which allows...
SQL 技巧:B树索引 B-Tree索引是最常见的索引结构,默认创建的索引就是B-Tree索引。 一、B树索引的结构 B-树索引是基于二叉树结构的。B-树索引结构有3个基本组成部分:根节点、分支节点和叶子节点。其中根节点位于索引结构的最顶端,而叶子节点位于索引结构的最底端,中间为分子节点。 叶子节点(Leaf node):包含条目...
B-tree 是一种加速查找的数据结构,从主键索引或二级索引里查找一个记录(tuple)需要进行B-tree 遍历。通过 btr_cur_search_to_nth_level 这个函数完成 voidbtr_cur_search_to_nth_level(dict_index_t*index,/*!< in: index */ulintlevel,/*!< in: the tree level of search */constdtuple_t*tuple,/...
【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。
sql server 索引阐述系列四 表的B-Tree组织 一.概述 说到B-tree组织,就是指索引,它可以提供了对数据的快速访问。索引使数据以一种特定的方式组织起来,使查询操作具有最佳性能。当数据表量变得越来越大,索引就变得十分明显,可以利用索引查找快速满足条件的数据行。某些情况还可以利用索引帮助对数据进行排序,组合,...
首先大家还是先来熟悉一下典型 B*tree 索引的结构图: 很明显,从图中我们可以看到: 1. 整个索引结构由root,branch,leafblock构成。 2. 从root block到每一个leaf block的高度都是一样的。 3. 索引条目总是是唯一的且在逻辑上是有序的。 4. 索引的扫描除了iffs(索引快速全扫描)总是单块读的形式。
大部分人第一反应可能都是添加索引,在大多数情况下面,索引能够将一条SQL语句的查询效率提高几个数量级。 索引的本质:用于快速查找记录的一种数据结构。 索引的常用数据结构: 二叉树 红黑树 Hash 表 B-tree(B树,并不叫什么B减树😁) B+tree 数据结构图形化网址:https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualizati...
对于SQL 语句的执行来说,定位 B-TREE 索引中的一条记录,是个举足轻重的能力。 InnoDB 是基于索引组织数据的,更新、删除操作都需要先去索引中找到具体的记录。 插入操作也需要先找到记录要插入到索引的哪个位置。 查询语句的 WHERE 条件能够命中索引时,也需要先找到 WHERE 条件对应的扫描区间的第一条记录,然后从这...
结构:B-TREE 每个节点都是一个二元数组: [key, data],所有节点都可以存储数据。key为索引key,data为除key之外的数据。结构如下: 图2 检索原理:首先从根节点进行二分查找,如果找到则返回对应节点的data,否则对相应区间的指针指向的节点递归进行查找,直到找到节点或未找到节点返回null指针。