Mysql索引

本文详细介绍了MySQL中索引的概念,包括其数据结构B+Tree,以及两种主要的索引类型——聚集索引和非聚集索引。探讨了MyISAM和InnoDB存储引擎的区别,特别是InnoDB为何需要主键及其推荐使用整型自增主键的原因。

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1、索引定义:是一种帮助mysql高效获取数据的数据结构。

使用用户任意指定的字段对数据进行排序的一种数据结构。

2、mysql索引使用的数据结构:B+Tree

3、索引分类:

聚集索引:叶节点包含了完整的数据记录(索引与数据行存在一起)。
非聚集索引:索引与数据行分开存放。
存储引擎是表维度上的概念。一个数据库可以创建不同存储引擎的数据表。

3.1 myisam存储引擎(非聚簇索引):索引文件和数据文件分离。

data目录下以.frm 、.MYD、.MYI结尾的三个文件。
.frm:表的表结构。
.MYD:表的数据记录(表的数据行)。
.MYI:表的索引。
查找过程:根据myi文件中索引找到数据在myd文件中的位置(B+tree的叶节点存储了数据的位置)。
3.2

innodb存储引擎(聚簇)(支持事务):

data目录下以.frm和.ibd(index、data)结尾的两个文件。
ibd文件存储了索引和数据。该存储引擎要求存储数据文件时就是以B+Tree存储的。
表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构文件。
与myi比少了一次磁盘I/O。
问题:为什么innoDB必须有主键?为什么推荐使用整型的自增主键。
答:必须有一个B+Tree来组织数据文件。如果不指定主键,mysql也会自动生成一个主键(使用唯一列或自动加一列)。
整型所占用的存储空间较小,而且整型数据容易做比较(检索)。
使用自增主键更便于插入,避免或减少了B+Tree的调整。

聚集索引就是数据的物理存储顺序与列顺序一致。通俗讲就是物理上在前面的在表中也位于前面。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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