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...
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...
聚集索引在 sys.partitions区中有一行,其中,索引使用每个分区的index_id = 1,默认情况下,聚集索引是单个分区。如果聚集索引有四个分区,就有四个 B-tree 结构,每个分区中有一个 B-tree结构,关于分区在sql server 分区(上)中有讲到。由于数据页链只能按一种方式排序,因此表只有一个聚集索引,一般情况查询优化器非...
(8)Distinct的字段需要追加索引(index) MySQL : B+Tree索引 Oracle : B-Tree索引 查询慢的SQL方法 (1)show variables like '%slow%'; (2)show variables like '%query_time%'; -- 单位(秒) (3)show variables like 'log_output'; (4)Select * From 'mysql'.slow_log Where sql_text like '%join...
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...
在InnoDB 存储引擎中,是以索引组织表的方式存放数据的,也就是表中数据是根据主键顺序以索引的形式存放的。数据存储在 B+ 树中,每一个索引对应一棵 B+ 树。 大家好,我是君哥。 MySQL 默认存储引擎是 InnoDB,跟 MyISAM 相比,InnoDB 支持事务、支持行级锁、支持主键和外键、索引存储上使用 B+ 树。
multilevel indexing B树操作源代码 // Searching a key on a B-tree in Java public class BTree { private int T; // Node creation public class Node { int n; int key[] = new int[2 * T - 1]; Node child[] = new Node[2 * T]; ...
information given about different indexes in each part. a) Compute the estimated result size for the query, and the reduction factor of each filter.(1 mark) b) Compute the estimated cost of the best plan assuming that a clustered B+ tree index ...
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。