0.场景说明 centos7 mysql5.7 InnoDB引擎 0.1创建表 DROP TABLE IF EXISTS tbl_article_content; CREATE TABLE tbl_article_content ( id bigint(40) NOT NULL AUTO_INCREMENT, content text CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL, article_id bigint(40) NOT NULL COMMENT ‘对应文章ID‘, create_by datetime(0) NOT NULL COMMENT ‘创建时间‘, modifield_by datetime(0) NOT NULL COMMENT ‘更新时间‘, PRIM...
数据库索引的数据结构有很多种，比如：哈希索引、平衡二叉树索引、B树索引、B+树索引等等。 目前最流行的是B+树索引，那大家有没有想过为什么是B+树索引最流行，为什么其他索引应用不广泛。 就像为什么别人能拿2-3万的工资，我却只能拿一万的工资，大家有思考过吗？ 哈希索引 hash大家应该非常的熟悉，就是我们老生常谈的HashMap里用到的技术。Hash索引其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位。 可能很多人又有疑问了，既然Hash...
myisam使用非聚集索引，即主索引（B+树）的叶子节点存储数据的地址，myisam可以没有主键，数据也不是存储在B+主索引的叶子节点上的 回表 索引分类 唯一索引，不需要回表操作 普通索引，回表的时候可以通过覆盖索引优化 覆盖索引，选择id的时候，先查nameB+树，这棵树带着id，所以不需要回表 全文索引，myisam支持，mysql5.6之后的innodb开始支持 倒排索引， 组合索引，索引最左匹配原则（最左前缀） 选择合适的应用场...
mysql索引的各种概念 在学习索引的时候，常常会看到回表、覆盖索引、索引下推、页分裂等等概念，本篇就常见概念进行介绍和总结，希望能帮助大家快速掌握这些“高大上”的概念。 目录mysql索引的各种概念 回表 索引维护——页分裂 覆盖索引 最左匹配原则 前缀索引 索引下推 索引基于B+树，要想更好地理解这些概念建议先了解谈谈MySQL索引底层实现之数据结构和数据结构之B+树 回表 根据叶子节点的内容， 索引类型分为主键索引和非...
一、索引基本知识 1.1 索引的优点大大减少了服务器需要扫描的数据量，加快数据库的检索速度 帮助服务器避免排序和临时表 将随机io变成顺序io1.2 索引的用处速查找匹配WHERE子句的行 从consideration中消除行,如果可以在多个索引之间进行选择，mysql通常会使用找到最少行的索引 如果表具有多列索引，则优化器可以使用索引的任何最左前缀来查找行 当有表连接的时候，从其他表检索行数据 查找特定索引列的min或max值 如果排序或分组时...
这里最关键的参数就是prefix_length，这个值需要根据实际表的内容，得到合适的索引选择性（Index Selectivity）。索引选择性就是不重复的个数与总个数的比值。select 1.0*count(distinct column_name)/count(*)from table_name比如我们现在有个Employee表，其中有个FirstName字段，是varchar(50)的，我们查询该字段的索引选择性：select 1.0*count(distinct FirstName)/count(*)from Employee得到结果0.7500，然后我们希望对FirstN...
背景 我们在优化MySQL时，需要考虑到创建索引，对字符型的列建立索引时，必须使用前缀索引，那么选择多大的长度合适呢？ 数据表结构计算完整列的选择性 计算方式 select count(DISTINCT left(pu_id,3))/count(*) as a3, count(DISTINCT left(pu_id,5))/count(*) as a5, count(DISTINCT left(pu_id,9))/count(*) as a9, count(DISTINCT left(pu_id,12))/count(*) as a12, count(DISTINCT left(pu_id,14))/count(*) as a14, count(DI...
前言这段时间在维护产品的搜索功能，每次在管理台看到 elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的。 这甚至比在我本地使用 MySQL 通过主键的查询速度还快。 为此我搜索了相关资料： 这类问题网上很多答案，大概意思呢如下：ES 是基于 Lucene 的全文检索引擎，它会对数据进行分词后保存索引，擅长管理大量的索引数据，相对于 MySQL 来说不擅长经常更新数据及关联查询。说的不是很透彻，没有解析相关的原理；不过既然...
聚簇索引与非聚簇索引：取决于数据与索引是否是放在一起的。例如InnoDb就是只能有一个聚簇索引但可以有很多非聚簇索引（向InnoDb插入数据的时候必须要包含一个索引的key值，而且你创建表的时候如果不设置索引，索引的key值可以是主键，这也就是你平时创建表的时候为什么最好设置一个id字段，并且设置为主键自增。如果也没有主键的话，会使用唯一键作为索引，如果还没有唯一键的话，就会自生成一个，不同的数据库不同，但生成的这个...
Hash索引和B+树索引： 那为什么不使用其他的数据结构作为索引？ Hash索引：哈希表的特点就是可以快速的精确查询，但是不支持范围查询。如果做成了索引，那速度也是很慢的，要全部扫描。 平衡二叉树： 1、索引也不只是在内存里面存储的，还是要落盘持久化的，如果数据多了，树高会很高，查询的成本就会随着树高的增加而增加。如果采用的是机械硬盘，效率就会更低。 2、我们磁盘读取数据是按照磁盘块来读取的，所以我们需要把...
CREATE TABLE `uniontest` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`menuname` varchar(50) DEFAULT NULL,`url` varchar(200) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `u_index` (`menuname`,`url`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8先建立数据库，把menuname和url设置为联合索引 需要注意的几点： 1、在插入数据的时候Mysql 对menuname和url两列同时做了检查唯一性 如： INSERT INTO uniontest(`menun...
由于索引对数据库的查询性能有着至关重要的影响，下面是我的一些总结和体会：一个查询一次只能使用一个索引：select name from user where name=‘plantegg‘ and age>35 , 如果Index（name); Index(age)的话，MySQL查询优化器会自动选择一个索引来使用；MySQL选择哪个索引，可以这样来看：mysql> show index from photo;+-------+------------+------------------------+--------------+---------------+-----------+------------...
一、增量索引的理解： 向一个数据表插入数据时，这些新插入的数据，就是增量了，sphinx是根据索引来查找数据的，如果索引没有更新，新增数据是查不出来的，所以我们要更新主索引，更新增量索引,增量条件的设定就比较重要了。二、sphinx增量索引的设置:数据库中的已有数据很大，又不断有新数据加入到数据库中，也希望能 够检索到。全部重新建立索引很消耗资源，因为我们需要更新的数据相比较而言很少。例如。 ...
mysql> show index from tblname;mysql> show keys from tblname;· Table表的名称。· Non_unique如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。· Key_name索引的名称。· Seq_in_index索引中的列序列号，从1开始。· Column_name列名称。· Collation列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有‘A’（升序）或NULL（无分类）。· Cardinality索引中唯一的数目的估计。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为...
索引是数据的目录，能快速定位数据的位置，索引提高了查询速度，但降低了增，删，改的速度，一般在查询频率较高并且重复度较低的列上加。索引类型index--普通索引给已存在的表的列创建索引，create index 索引名称 on 表名称 (列名称(10));在建表时声明索引，create table 表名 (id int,name char(20),email char(20),index name(name(10))); name(10)中的10是索引长度，是从左到右的10个字符修改索引，alter table 表名 add index...