文章目錄

• • 1：MySQL 索引的數據結構有那些
  • 2：MySQL的存儲引擎有哪些
  • 3：InnoDB 是否支持hash
  • 4：擾動函數
  • 5：hash表的索引結構
  • 6：二叉樹，紅黑樹的索引結構
  • 10：最左匹配
  • 12：MRR
  • 13：FIC

1：MySQL 索引的數據結構有那些

• B 樹
• B + 樹
• hash 索引

2：MySQL的存儲引擎有哪些

show engines;

• innoDB -B +
• MyISAM - B+
• MEMORY - hash

3：InnoDB 是否支持hash

• 支持自適應的hash
  • 索引是系統自動幫我們創建的
  • 用戶是沒辦法干預的
• InnoDB
  • emp.frm 存儲的數據的結構
  • emp.ibd 存儲的實際數據文件 {真實數據文件+ 索引}
• MyISAM
  • emp.frm 存儲的數據結構
  • emp.MYD mydata，實際的數據
  • emp.MYI myindex，實際的索引

4：擾動函數

• 16 個位置 ，實際上只需要了最后的四位
• 所以我們要讓高位向右移動，散列的更加均勻一些

5：hash表的索引結構

• hash需要將所有的數據文件添加到內存中，比較消耗內存空間
• 如果所有的查詢都是等值查詢，那么hash確定很快，但是實際工作中用的更多的是范圍查詢，而不是等值查詢，因此，這種hash就不太合適了
• MEMORY存儲引擎使用
  • 占內存，我不怕
  • hash算法比較麻煩，我是用一個比較通用的算法
  • 保證盡可能的都是等值查詢

6：二叉樹，紅黑樹的索引結構

• 樹的深度過深，而造成 I/O 的次數變多，影響數據的讀取效率
• AVL 樹和 紅黑樹基本是在基于內存情況才會使用的數據結構
• InnoDB 默認一次取得是 16K 的數據
• 減少 I/O 的次數
• 減少 I/O 的大小
• mysql 中有一個服務層，每次從存儲引擎中把數據取出來，在服務層進行篩選之后，返回客戶端

10：最左匹配

• 回表
  • 使用二級索引，或者是輔助索引的時候
  • 先查 name字段的B +樹，得到ID 之后
  • 再查 主鍵的 B+ 樹

• 索引覆蓋
  • select * from table where name = ‘jiang’ 需要回表
  • select id from table where name = ‘jiang’ 不需要回表
• 最左匹配
  • 在組合索引的時候使用，例如name 和 age 建立聯合索引
  • 1 2 4 走索引

• 優化器

  • CBO
  • RBO

12：MRR

• mult_rang read
• 給了一千個ID ，我們可以先進行排序，這樣我們就可以進行范圍的查詢
• 加快速度，不必要一個一個的進行查詢

13：FIC

• fast index create
• 插入和刪除數據
  • 先創建臨時的表格，把數據導入到臨時表
  • 把原始表刪除
  • 修改臨時表的名字
• 給當前添加一個Share鎖，不會有創建臨時文件的消耗，但是在操作源文件的時候，如果此時有人發起DML操作，就會造成數據的不一致現象。所以讀寫是沒有問題的，但是在DML還是有問題

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql 知识整理（待续）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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