MyisAM顺序储存数据,索引叶子节点保存对应数据行地址,辅助索引很主键索引相差无几;InnoDB主键节点同时保存数据行,其他辅助索引保存的是主键索引的值; MyisAM键值分离,索引载入内存(key_buffer_size),数据缓存依赖操作系统;InnoDB键值一起保存,索引与数据一起载入InnoDB缓冲池;MyisAM主键(唯一)索引按升序来存储存储,InnoDB...
再次强调,通过index、index-only或bitmap扫描,btree访问方法可以返回有序的数据。因此如果表的排序条件上有索引,优化器会考虑以下方式:表的索引扫描;表的顺序扫描然后对结果集进行排序。 排序顺序 当创建索引时可以明确指定排序顺序。如下所示,在range列上建立一个索引,并且排序顺序为降序: demo=# create index on a...
B+Tree 的第一个性质能够保证一个BTree索引的大多数的key 可以被存储在内存中,查找过程就不需要像BTree一样从磁盘读取中间节点的数据了,合理的配置下只需要极少的随机io操作就可以从磁盘读取到要查找的数据。比如 一个 BTree 的 t = 512,也就是一个节点内部最多存储 1023个key,这样的三层B+Tree 能够保存 10...
非主键索引的叶子节点存储主键值而非全部数据,主要也是为了一致性和节省空间。如果二级索引储存的也是数据,那么每次插入MySQL都不得不更新每棵索引树,这样就加剧了新增编辑时的性能损耗,并且这样一来空间利用率也不高,必然产生了大量冗余数据 四、InnoDB 联合索引底层数据结构 联合索引又叫复合索引,假设我们有一个用户表...
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Btree 索引 索引是帮助数据库⾼效获取数据的⼀种数据结构，通过提取句⼦主⼲，就可以得到索引的本质。m-way查找树 如果想了解Btree，需要⾸先了解m-way数据结构。m-way查找树是是⼀种树形的存储结构，主要特点如下，每个节点存储的key数量⼩于m个 每个节点的度⼩于等于m 节点key按顺序排序 ⼦树key...
btree索引创建 索引创建1:扫描元组,把需要创建索引的元组放到缓存 创建索引的第一步,我们要知道要为哪些元组创建索引。 首先扫描表,确定哪些元组需要创建索引 然后把这些需要创建索引的元组加入到缓冲池中 扫描表使用什么快照? 在正常的index构建中,我们使用的是SnapshotAny类型的快照,因为我们要对所有存活的元组创建...
一般来说B+Tree比BTree更适合实现外存的索引结构,因为存储引擎的设计专家巧妙的利用了外存(磁盘)的存储结构,即磁盘的最小存储单位是扇区(sector),而操作系统的块(block)通常是整数倍的sector,操作系统以页(page)为单位管理内存,一页(page)通常默认为4K,数据库的页通常设置为操作系统页的整数倍,因此索引结构的节点...
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。
对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置 很多时候Hash索引要比B+ 树索引更高效 仅能满足 “=”,“IN”,不支持范围查询 hash冲突问题 B-Tree 叶节点具有相同的深度,叶节点的指针为空; 所有索引元素不重复; 节点中的数据索引从左到右递增排列; ...