mysql索引

本文详细探讨了MySQL中索引的概念及其存储方式,包括hash和B+树两种主要类型。重点介绍了B+树的特性,如三层结构满足千万级别数据索引存储,减少磁盘IO次数,以及支持范围查询的能力。同时,文章对比了MyISAM和InnoDB存储引擎的索引实现,解释了InnoDB为何推荐使用整形自增主键。

索引

概念:索引是帮助mysql高效查找数据且排序好的一种数据结构

mysql存储索引使用2种方式:

1,hash:hash方式等值查询效率很高,但是范围查询效率退化成全表扫描。

2,B+树(外排序的一种实现)

​ mysql 一般使用 B+树,建立索引结构,3层即可满足千万级别数据索引的存储,大大减少了磁盘io的次数。同时b+树叶子结点顺序存储了所有索引元素,相当于一个顺序表,根据树结构查找到对应的元素上下界后,可以很好的支持范围查找。

mysql 支持的B+树:

  • 非叶子节点不存储data,只存储索引,所以每个树节点可以存储更多的索引。(树的一个节点一般为16k)
  • 叶子节点不用存储指针
  • 叶子节点提供了顺序访问的指针,可提高区间访问的性能,更好的支持了范围查询

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mysql常用引擎:

mylSAM存储引擎:其索引实现为:

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data种存放的是每一列数据的地址信息。

InnoDB索引实现(聚集索引):

  • 表数据文件本身就是按照B+tree组织的一个索引结构文件

  • 聚集索引-节点包含了完整的数据记录

  • 问题1:为什么InnoDB表必须有主键?并且推荐使用整形的自增主键?

    答:是因为这样可以使插入一条数据永远为最后一条数据(如果使用的是varchar类型的作为主键,则新插入一条数据,有可能是在中间插入,可能会增加分裂次数,增加维护开销),在叶子链表的最后,减少b+树分裂的次数,这样就降低了维护代价

  • 问题2:为什么非主键索引结构的叶子节点存储的是主键值?

    答:为了一致性(个人理解:防止当增加一条数据时,需要在多个索引结构中进行多数据的添加)。节省存储空间。

:防止当增加一条数据时,需要在多个索引结构中进行多数据的添加)。节省存储空间。

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植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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