Mysql探秘之索引

最新推荐文章于 2025-05-24 23:08:07 发布
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Mysql探秘之索引

引言

正确的创建合适的索引
是提升数据库性能查询的基础

索引的定义

索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散存储的数据结构
在这里插入图片描述

为什么要用索引

索引能极大的减少存储引擎需要扫描的数据量
索引可以把随机IO变成顺序IO
索引可以帮助我们在进行分组、排序等操作时，避免使用临时表

为什么选择B+Tree

二叉查找树，Binary Search Tree

在这里插入ss描述
二叉查找树又有一个缺点，例如下图
在这里插入图片描述
这种的也是二叉查找树，由于分布的不均匀，导致程线性列表的存在，如果用二叉查找树来作为索引的话，还是有不足的，因此引出下一个数据结构

平衡二叉树

在这里插入图片描述
【完全平衡二叉树的定义:整颗数的高度差都不会超过1】
【平衡二叉树的定义:某一个节点的高度差不会超过1】

缺点

太深了
数据处的（高）深度决定着它的IO操作次数，IO操作耗时大
太小了
每一个磁盘块（节点）保存的数据量太小了
没有很好的利用操作磁盘IO的数据交换性
也没有利用好磁盘IO的预读能力（空间局部性原理），从而带来了频繁的IO操作

B-Tree 多路平衡查找树

在这里插入图片描述

路 可以理解为箭头；多路代表是比二条路要多的；
关键字 ： n-1 （n 代表就是路）

B+Tree 加强版多路平衡查找树

在这里插入图片描述

B+Tree 和 B-Tree的区别

  1. B+节点关键字搜索采用闭合区间
  2. B+非叶节点不保存数据相关信息，只保存关键字和子节点的引用
  3. B+关键字对应的数据保存在叶子节点中
  4. B+叶子节点是顺序排列的，并且相邻节点具有顺序引用的关系

为什么选用B+Tree作为Mysql的索引

  1. B+树是B-树的变种（PLUS版）多路绝对平衡查找树，拥有B-树的又是
  2. 扫库、表能力更强
  3. 磁盘读写能力更强
  4. 排序能力更强
  5. 查询效率更加稳定
MySQL之索引探秘：从基础到高性能优化
wj_rdk的博客
04-16 1017
大家好！在技术学习的道路上，我一直期望能和各位共同进步，一起探索MySQL数据库的奥秘。今天，咱们深入研究MySQL中的索引相关知识，这对于提升数据库性能至关重要。希望通过这篇文章，能帮助大家更好地理解索引的原理、类型以及如何创建高性能索引，在实际项目中让MySQL数据库运行得更加高效。
MySQL 索引进阶指南：深入探秘关键知识点
禅与计算机程序设计的艺术
03-24 3836
很多人可能认为某一些查询慢的问题也出现在客户端和服务端建立连接和断开连接这一部分，实际上MySQL的设计很少会出现这些问题，在某些版本的MySQL中对于简单查询，它支持1秒10w次，即使是千兆网卡，这一个数字也基本是2000左右，所以对于现如今的服务器配置，这里的开销基本可以忽略。下面笔者会介绍一些常见的错误类型的特定类型查询，我们先来说一个常见的查询，count，count常用于统计某列非null的总数量，所以某些情况下，我们可能常用于统计列的总数。不仅不会扩展所有的列，而且也能统计出当前表中所有的行。
MySQL探秘(八):InnoDB的事务
weixin_34326558的博客
12-23 219
 事务是数据库最为重要的机制之一，凡是使用过数据库的人，都了解数据库的事务机制，也对ACID四个基本特性如数家珍。但是聊起事务或者ACID的底层实现原理，往往言之不详，不明所以。所以，今天我们就一起来分析和探讨InnoDB的事务机制，希望能建立起对事务底层实现原理的具体了解。  数据库事务具有ACID四大特性。ACID是以下4个词的缩写： 原子性(atomicity) ：事务最小工作单元，要么...
InnoDB的内存结构和特性
鲁花花生油
11-09 281
MySQL区别于其他数据库的最为重要的特点就是其插件式的表存储引擎。而在众多存储引擎中，InnoDB是最为常用的存储引擎。从MySQL5.5.8版本开始，InnoDB存储引擎是默认的存储引擎。 InnoDB存储引擎支持事务，其设计目标主要面向在线事务处理(OLTP)的应用。其特点是行锁设计、支持外键，并支持非锁定读，即默认读操作不会产生锁。 InnoDB通过使用多版本并发控制(MVCC)来获取高并发性，并且实现了SQL标准的4中隔离级别，默认为REPEATABLE级别。同时，使用一种被称为next-key-
MySQL体系结构解密：深入探索数据库内部工作原理的奥秘
Lion_Long的博客
10-26 6120
了解SQL的命令术语DML、DDL、DCL、DQL、TCL。数据库专业术语：数据库、数据表、主键、外键、复合键、行、列、索引。MySQL体系架构由 连接池、系统管理和工具组件、SQL接口、分析器、优化器、缓冲组件、插件式存储引擎、物理文件 几个部分组成。
SQL语句执行过程详解
鲁花花生油
11-09 1639
当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时，最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的。一旦理解了这一点，很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则能够按照预想的合理的方式运行    如下图所示，当向MySQL发送一个请求的时候，MySQL到底做了什么： 1.客户端发送一条查询给服务器。 2.服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段。 3.服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划。 4.MySQL根据优化器生成的执行计划，再调用存储引擎的
mysql索引探秘
xiaxiaomao1981的博客
02-14 207
1.索引是什么东西？ 索引就是一个数据结构，我们把表中的记录用一个适合高效查找的数据结构来表示，目的就是让查询变得更高效。 2.它到底怎么运作的？ 这个问题就说来话长了，且听我慢慢道来： 在mysql中使用最广泛的数据引擎是InnoDB 引擎，它里面用的是 B+ 树索引。 我们重点分析一下这个索引的原理： 要想理解B+树索引要先从 二叉查找树，平衡二叉树和 B 树说起因为B+树索引就是...
Mysql性能优化：探秘索引失效问题和实践分析
weixin_40642302的博客
03-06 963
对索引使用左匹配，是指like查询条件使用like '%xx'或会让索引失效。对索引使用函数，是指在查询条件中对索引字段使用mysql自带的函数进行计算会导致索引失效。对索引使用表达是，是指在查询条件中对索引字段进行计算会导致索引失效。对索引隐式转换，遇到字符串和数字进行比较时，mysql会将字符串转换为数字，索引在条件左侧为字符串。时，使用了Cast函数对索引字段转换，索引会导致索引失效。联合索引非最左匹配，在联合索引的使用中，需要遵循最左匹配原则，否则也是导致索引失效。
MySQL 基础探秘
mml12的博客
05-24 582
本文从数据库基础概念出发，逐步深入到 MySQL 的安装操作、架构设计与核心组件。通过学习，我们明确了：数据库解决了文件存储在安全性、查询效率等方面的缺陷MySQL 是基于 C/S 架构的网络服务，采用分层设计SQL 语言按功能分为 DDL、DML、DQL 和 DCL 四类存储引擎是 MySQL 的存储核心，不同引擎适用于不同场景对于进阶学习，建议重点关注索引优化、事务管理、性能调优及主从复制等高级主题。
MySQL InnoDB存储引擎的深入探秘
12-15
同时，良好的SQL编写习惯、索引的合理使用、事务的妥善管理，以及避免全表扫描等方法，都能显著提高MySQL数据库的性能。 总结起来，MySQL的InnoDB存储引擎是高性能、支持事务处理和高并发的关键所在。了解并掌握其...
5. 复合索引设计与实践：MySQL技巧探秘
本章将介绍数据库索引的基础知识，包括索引的作用和原理、单列索引与复合索引的区别与使用场景，以及索引设计的最佳实践。 ## 1.1 索引的作用和原理 数据库索引是一种数据结构，用于快速查询数据库中的记录。它...
mysql 创建索引
weixin_34375251的博客
10-12 116
完整版创建索引如下：CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [index_type] ON tbl_name (index_col_name,...) [index_option] [algorithm_option | lock_option] ... index_col_name: ...
sharding-jdbc示例代码
12-19
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ENVI+Deep+Learning+V1.0深度学习操作教程
12-19
内容概要：本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程，重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用，以实现遥感图像中特定目标（如集装箱）的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练，到执行分类及结果优化的完整流程，并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架，采用ENVINet5（U-Net变体）架构，支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据，适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群：具备遥感图像处理基础，熟悉ENVI软件操作，从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员，尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标：①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标（如车辆、建筑、道路、集装箱等）；②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置（如Patch Size、Epochs、Class Weight等）；③通过模型调优与结果反馈提升分类精度，实现高效自动化信息提取。; 阅读建议：建议结合实际遥感项目边学边练，重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节，充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化，同时注意软硬件环境（特别是NVIDIA GPU）的配置要求以保障训练效率。
QPdfiumDemo
12-19
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【网络安全竞赛】基于DVWA的代码级攻防技术：SQL注入至RCE利用链的实战设计与自动化防御方案研究
最新发布
12-19
内容概要：本文通过改造DVWA漏洞靶场，构建了一条从SQL注入到文件上传再到远程命令执行（RCE）的完整攻击链，重点展示代码级攻防技术。文中详细解析了二次注入、图片马精制、竞争上传和LD_PRELOAD沙箱逃逸等高阶技巧，并提供了完整的Python利用脚本与官方修复补丁，强调在真实竞赛场景下的实战应用与防御策略。同时展望了自动化Patch评估、微服务漏洞链和合规审计等未来发展方向。; 适合人群：具备一定Web安全基础，参加CTF竞赛或从事渗透测试工作的安全从业者，以及蓝队防守人员和安全培训讲师。; 使用场景及目标：①在高校CTF比赛中作为高难度Web题型，检验选手综合攻防能力；②用于企业招聘中考察候选人实战编码与应急响应能力；③辅助安全培训中进行攻击复现与防御规则编写。; 阅读建议：学习者应结合DVWA环境动手实践每个攻击环节，深入理解Payload构造原理与系统底层机制，同时对比官方Patch掌握安全编码规范，提升攻防双向能力。
量子信息科学入门
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本书全面介绍量子信息科学的核心概念，涵盖量子计算、量子通信与退相干机制。从基本的量子比特出发，深入探讨纠缠、量子门、测量及错误校正等关键技术。结合理论与实验视角，解析量子隐形传态、量子密码学与量子算法的实现原理。书中融合多位领域专家的讲义，兼顾初学者与研究前沿，是进入量子信息技术领域的理想指南。
企业传播全渠道新闻发稿策略与GEO优化效果评估：基于AI驱动的媒体投放及多维度ROI分析系统设计
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内容概要：本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化（GEO）时代下的全渠道策略与效果评估体系，涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战，并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势，包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略，提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法，并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外，结合“传声港”工具实操指南，提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案，并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群：企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者，具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标：①制定科学的新闻发稿策略，实现从“流量思维”向“价值思维”转型；②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵；③利用AI工具实现精准投放与GEO优化，提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性；④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议：建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习，重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标，在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略，并定期复盘优化，以实现品牌传播的长期复利效应。
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