2014阿里实习生面试题MySQL如何实现索引的
【相关专题推荐:mysql面试题(2020)】
在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,比如MyISAM和InnoDB存储引擎。
MyISAM索引实现:
MyISAM存储引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的,之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。
InnoDB索引实现:
虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构,但具体实现方式却与MyISAM截然不同。
第一个重大区别是:InnoDB的数据文件本身就是索引文件。
第二个与MyISAM索引的不同是:InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效,,但是辅助索引搜索需要检索两遍索引:首先检索辅助索引获得主键,然后用主键到主索引中检索获得记录。
其实,数据库索引的实现可以采用红黑树,B-Tree树数据结构。
但是为什么实际上采用的B+Tree呢?
这要从计算机存储原理和操作系统相关知识说起。因为数据表的索引比较大,不能常驻内存,所以以文件形式存储在磁盘中。所以当查询数据的时候就需要I/O操作。高效率查询的目标是较少I/O次数。一次I/O一般读取一页(一般为4k)大小的数据(局部性原理)。如此,在B-树中,每当申请一个新结点时,就以页的大小来申请。也就是说一次I/o可以读取一个一个结点(包含很多key)的数据;而在红黑树结构结构中,逻辑相邻的结点物理上不一定相邻,就是说,读取同等的数据需要多次I/O。所以选择B-树效率更好。
那为何最终选了B+树呢?
因为B+树内节点去掉了data域,因此可以拥有更大的出度,就是说一个结点可以存储更多的内结点,那么I/O效率更高。
了解不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助,例如知道了InnoDB的索引实现后,就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键,因为所有辅助索引都引用主索引,过长的主索引会令辅助索引变得过大。再例如,用非单调的字段作为主键在InnoDB中不是个好主意,因为InnoDB数据文件本身是一颗B+Tree,非单调的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整,十分低效,而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。
聚集索引与非聚集索引之分:
InnoDB是聚集索引,因为它的B+树的叶结点包含了完整的数据记录。而MyISAM方式B+树的叶结点只是存储了数据的地址,故称为非聚集索引。
索引使用策略及优化
MySQL的优化主要分为结构优化(Scheme optimization)和查询优化(Query optimization)。
相关学习推荐:mysql教程

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









一般的な状況: 1. 関数または演算を使用する; 2. 暗黙的な型変換; 3. 等しくない (!= または <>) を使用する; 4. LIKE 演算子を使用し、ワイルドカードで始める; 5. OR 条件; 6. NULL値、7. 低いインデックス選択性、8. 複合インデックスの左端の接頭辞の原則、9. オプティマイザーの決定、10. FORCE INDEX および IGNORE INDEX。

MySQL インデックスは、インデックス カラムを使用せずにクエリを実行した場合、データ型が一致していない場合、プレフィックス インデックスが不適切に使用された場合、クエリに関数や式を使用した場合、インデックス カラムの順序が正しくない場合、データ更新が頻繁に行われる場合、インデックスが多すぎるか少なすぎる場合に失敗します。 1. クエリにはインデックス列を使用しないでください。この状況を回避するには、クエリで適切なインデックス列を使用する必要があります。2. データ型が一致しません。テーブル構造を設計するときは、インデックス列がクエリの構造と一致していることを確認する必要があります。クエリのデータ型; 3. 、プレフィックス インデックスの不適切な使用、プレフィックス インデックスを使用できます。

MySQL インデックスの左端の原則とコード例 MySQL では、インデックス作成はクエリ効率を向上させる重要な手段の 1 つです。その中でも、インデックスの左端の原則は、インデックスを使用してクエリを最適化するときに従う必要がある重要な原則です。この記事では、MySQL インデックスの左端の原則を紹介し、具体的なコード例をいくつか示します。 1. インデクス左端原則の原則 インデクス左端原則とは、インデクスにおいて問合せ条件が複数の列で構成される場合、問合せ条件を完全に満たすにはインデクスの左端の列のみを問合せできることを意味します。

MySQL インデックスは次のタイプに分類されます: 1. 通常のインデックス: 値、範囲、またはプレフィックスに一致します。 2. 固有のインデックス: 値が一意であることを確認します。 3. 主キー インデックス: 主キー列の一意のインデックス。キー インデックス: 別のテーブルの主キーを指します。 5. フルテキスト インデックス: 全文検索。 7. 空間インデックス: 地理空間検索。列。

PHP および MySQL インデックスのデータ更新とインデックス保守のためのパフォーマンス最適化戦略と、それらがパフォーマンスに与える影響 概要: PHP および MySQL の開発において、インデックスはデータベース クエリのパフォーマンスを最適化するための重要なツールです。この記事では、インデックスの基本原則と使用法を紹介し、データの更新とメンテナンスに対するインデックスのパフォーマンスへの影響を検討します。同時に、この記事では、開発者がインデックスをよりよく理解して適用できるように、いくつかのパフォーマンス最適化戦略と具体的なコード例も提供します。インデックスの基本原則と使用法 MySQL では、インデックスは特別な番号です。

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。

MySQL インデックスを合理的に使用し、データベースのパフォーマンスを最適化するにはどうすればよいでしょうか?技術系の学生が知っておくべき設計プロトコル!はじめに: 今日のインターネット時代では、データ量は増加し続けており、データベースのパフォーマンスの最適化が非常に重要なテーマになっています。最も人気のあるリレーショナル データベースの 1 つである MySQL では、データベースのパフォーマンスを向上させるためにインデックスを合理的に使用することが重要です。この記事では、MySQL インデックスを合理的に使用し、データベースのパフォーマンスを最適化し、技術系の学生向けにいくつかの設計ルールを提供する方法を紹介します。 1. なぜインデックスを使用するのでしょうか?インデックスは、以下を使用するデータ構造です。

タイトル: データの一意性を確保するために MySQL で一意のインデックスを作成する方法とコード例 データベース設計では、データの一意性を確保することが非常に重要です。これは、MySQL で一意のインデックスを作成することで実現できます。一意のインデックスを使用すると、テーブル内の特定の列 (または列の組み合わせ) の値が一意であることが保証されます。重複する値を挿入しようとすると、MySQL はこの操作を阻止し、エラーを報告します。この記事では、MySQL で一意のインデックスを作成する方法を、具体的なコード例を示しながら紹介します。一意のインデックスとは何ですか? 一意のインデックスは、インデックスの一種です。
