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MySQL 5.6系列到达了一个新的里程碑,自此之后Oracle便能舒服地为它的付费客户发布更新的MySQL企业版了. 5.6版本中包含的企业版组件包括:. MySQL企业安全(PAM和Windows认证插件). 之前只有MySQL5.5的用户才能使用这些扩展. MySQL 5.6改进了安全功能,例如对关键配置文件和用户密码的加密方式,但是 对InnoDB的提升才是大新闻.
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这段时间在维护产品的搜索功能,每次在管理台看到 elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的. 这甚至比在我本地使用 MySQL 通过主键的查询速度还快. 这类问题网上很多答案,大概意思呢如下:. Lucene 的全文检索引擎,它会对数据进行分词后保存索引,擅长管理大量的索引数据,相对于.
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B+树是一种经典的数据结构,由平衡树和二叉查找树结合产生,它是为磁盘或其它直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树,在B+树中,所有的记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层的叶节点中,叶节点间用指针相连,构成双向循环链表,非叶节点(根节点、枝节点)只存放键值,不存放实际数据. 保持树平衡主要是为了提高查询性能,但为了维护树的平衡,成本也是巨大的,当有数据插入或删除时,需采用拆分节点、左旋、右旋等方法.
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MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的. 下面介绍几种常见的MySQL索引类型. 在数据库表中,对字段建立索引可以大大提高查询速度. 假如我们创建了一个 mytable表:. CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL ); 我们随机向里面插入了10000条记录,其中有一条:5555, admin.
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1、尽量为用来搜索、分类或分组的数据列编制索引,不要为作为输出显示的数据列编制索引. 最适合有索引的数据列是那些在where子句中数据列,在联结子句中出现的数据列,或者是在Group by 、Order by子句中出现的数据列. select 后的数据列最好不要用索引. 2、综合考虑各数据列的维度.
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本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题. 特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等. 为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论.
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数据在磁盘中是以 “块”的形式存储的,所以一张表涉及的数据可能会存在多个块中,而在磁盘中查询数据则会根据字段是否为有序与无序来区分,. 无序情况:1.数值具有唯一性则需要查找 总块数/2. 2.无序+无唯一性则需要查找 总块数. 有序情况:1.数值唯一性:log2(总块数/2) (log2是二分查找算法).
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本文配图来自《高性能MySQL(第二版)》. 在数据库中,对性能影响最大的几个策略包括数据库的锁策略、缓存策略、索引策略、存储策略、执行计划优化策略. 索引策略决定数据库快速定位数据的效率,存储策略决定数据持久化的效率. MySQL中两大主要存储引擎MyISAM和InnoDB采用了不同的索引和存储策略,本文将分析它们的异同和性能.
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MySQL 索引底层数据结构. Mysql索引使用的数据结构主要有 BTree索引 和 Hash索引. 对于Hash索引来说,底层数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候,使用Hash索引查询性能最快. 其余大多数场景建议使用BTree索引. 为什么索引能够提高查询速度.
- - 掘金后端
这是读书笔记,Mysql,innodb系列一共3篇. Mysql-innodb-B+索引(本篇). Mysql-innodb-锁(预计20200523). Mysql-innodb-事务预计20200530). CREATE TABLE `aid_***_detail` (
//省略所有字段
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `range_idx` (`range_id`,`is_delete`,`range_detail_num`,`goods_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4复制代码.