发布时间:2023-09-24 16:00
目录
一、索引篇
InnoDB 是如何存储数据的?
B+ 树是如何进行查询的?
数据页很多时怎么办?建立页索引
B+ 树的特点:
聚簇索引和二级索引
总结
为什么 MySQL 采用 B+ 树作为索引?
怎样的索引的数据结构是好的?
什么是二分查找树?
什么是自平衡二叉树(AVL树)?
什么是 B 树?
什么是 B+ 树?
1、单点查询
2、插入和删除效率
3、范围查询
MySQL 中的 B+ 树
总结
索引失效有哪些?
索引存储结构长什么样?
对索引使用左或者左右模糊匹配
对索引使用函数
对索引进行表达式计算
对索引隐式类型转换
联合索引非最左匹配
WHERE 子句中的 OR
总结
MySQL 使用 like “%x“,索引一定会失效吗?
题目一
题目二
count(*) 和 count(1) 有什么区别?哪个性能最好?
哪种 count 性能最好?
为什么要通过遍历的方式来计数?
如何优化 count(*)?
学习资料来源:小林coding
仅用于个人学习,侵权删除
记录是按照行来存储的,但是数据库的读取并不以「行」为单位,否则一次读取(一次 I/O 操作)只能处理一行数据,效率会非常低。
因此,InnoDB 的数据是按「数据页」为单位来读写的,也就是说,当需要读一条记录的时候,并不是将这个记录本身从磁盘读出来,而是以页为单位整体读入内存。
数据库的 I/O 操作的最小单位是页,InnoDB 数据页的默认大小是 16KB,意味着数据库每次读写都是以 16KB 为单位的,一次最少从磁盘中读取 16K 的内容到内存中,一次最少把内存中的 16K 内容刷新到磁盘中。
数据页包括七个部分,结构如下图:
在 File Header 中有两个指针,分别指向上一个数据页和下一个数据页,连接起来的页相当于一个双向的链表,如下图所示:
数据页中的记录按照「主键」顺序组成单向链表,单向链表的特点就是插入、删除非常方便,但是检索效率不高,最差的情况下需要遍历链表上的所有节点才能完成检索。
因此,每个数据页中有一个页目录,起到记录的索引作用,就像书本一样,针对书中内容的每个章节设立了一个目录,想看某个章节的时候,可以查看目录,快速找到对应的章节的页数,而数据页中的页目录就是为了能快速找到记录。
那 InnoDB 是如何给记录创建页目录的呢?页目录与记录的关系如下图:
页目录创建的过程如下:
从图可以看到,页目录就是由多个槽组成的,槽相当于分组记录的索引。然后,因为记录是按照「主键值」从小到大排序的,所以我们通过槽查找记录时,可以使用二分法快速定位要查询的记录在哪个槽(哪个记录分组),定位到槽后,再遍历槽内的所有记录,找到对应的记录,无需从最小记录开始遍历整个页中的记录链表。
疑问
StoneDB 宣布开源,一体化实时 HTAP 架构为何是当前最优解
vika维格表 8 月版本更新:API 面板新增调试入口,权限管理新增「只可更新」权限角色,记录卡片优化升级,使用更丝滑
论文解读(ValidUtil)《Rethinking the Setting of Semi-supervised Learning on Graphs》
kubernetes资源对象介绍及常用命令(五)-(ConfigMap&Secret)
从零开始实现lmax-Disruptor队列(四)多线程生产者MultiProducerSequencer原理解析