[转载] mysql 索引中的USING BTREE 的意义

索引是在存储引擎中实现的，因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同，并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。

根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。

大多数存储引擎有更高的限制。MySQL中索引的存储类型有两种：BTREE和HASH，具体和表的存储引擎相关；

MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引；MEMORY和HEAP存储引擎可以支持HASH和BTREE索引

B-tree索引是数据库中存取和查找文件(称为记录或键值)的一种方法.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度.

一个B-tree的典型例子就是硬盘中的结点.与内存相比,硬盘花成倍的时间来存取一个数据元素,这是硬盘的机械部件读写数据的速度远远赶不上纯 电子媒体的内存.与一个结点两个分支的二元树相比,B-tree利用多个分支（称为子树）的结点,减少获取记录时所经历的结点数,从而达到节省存取时间的 目的.

时间： 2024-10-15 09:38:50

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mysql 索引中的USING BTREE有什么用

创建索引时使用的索引方式,有btree和hash两种 CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX index_name [index_type] ON tbl_name (key_part,...) [index_option] [algorithm_option | lock_option] ... key_part: col_name [(length)] [ASC | DESC] index_option: KEY_BLOCK_SIZE [=] v

[转载]MySQL索引原理与慢查询优化

好文,以防丢失,故转之,另对排版做简单优化.原文地址:http://ourmysql.com/archives/1401 索引目的 索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查"mysql"这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql.如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的,如果我想找到m开头的单词呢?或者w开头的单词呢?是不是觉得如果没有索引,这个事情根本无法完成? 索引原理 除了词典,生活中随处可见索引的例子,如火车站的

转载：索引中丢失 IN 或 OUT 参数:: 3

org.springframework.jdbc.UncategorizedSQLException: Hibernate operation: could not execute query; uncategorized SQLException for SQL [select ** *** ? ))]; SQL state [null]; error code [17041]; 索引中丢失  IN 或 OUT 参数:: 3; nested exception is java.sql.SQLE

[转载]MySQL开发中常用的查询语句总结

1.查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=< 2.查询字符串 SELECT * FROM tb_stu  WHERE sname  =  ‘Cricode.com’ SELECT * FROM tb_stu  WHERE sname like ‘Uncle%Too’ SELECT * FROM tb_stu  WHERE sname like

mysql 索引和查询优化

对于任何DBMS,索引都是进行优化的最主要的因素.对于少量的数据,没有合适的索引影响不是很大,但是,当随着数据量的增加,性能会急剧下降.如果对多列进行索引(组合索引),列的顺序非常重要,MySQL仅能对索引最左边的前缀进行有效的查找. 例如:假 设存在组合索引it1c1c2(c1,c2),查询语句select * from t1 where c1=1 and c2=2能够使用该索引.查询语句select * from t1 where c1=1也能够使用该索引.但是,查询语句select * f

MySQL索引和查询优化

对于任何DBMS,索引都是进行优化的最主要的因素.对于少量的数据,没有合适的索引影响不是很大,但是,当随着数据量的增加,性能会急剧下降.如果对多列进行索引(组合索引),列的顺序非常重要,MySQL仅能对索引最左边的前缀进行有效的查找. 例如:假 设存在组合索引it1c1c2(c1,c2),查询语句select * from t1 where c1=1 and c2=2能够使用该索引.查询语句select * from t1 where c1=1也能够使用该索引.但是,查询语句select * f

【转】MySQL索引和查询优化

原文链接:http://www.cnblogs.com/mailingfeng/archive/2012/09/26/2704344.html 对于任何DBMS,索引都是进行优化的最主要的因素.对于少量的数据,没有合适的索引影响不是很大,但是,当随着数据量的增加,性能会急剧下降.如果对多列进行索引(组合索引),列的顺序非常重要,MySQL仅能对索引最左边的前缀进行有效的查找. 例如:假 设存在组合索引it1c1c2(c1,c2),查询语句select * from t1 where c1=1 a

MySQL索引（一）

1.索引的类型 1) B-Tree索引 (1)概念 人们常说的Mysql索引一般是指B-Tree索引,它使用B-Tree数据结构来存储数据.存储引擎以不同的方式使用B-Tree索引,性能也各有不同,各有优劣. MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小,但InnoDB则按照原数据格式进行存储. MyISAM索引通过数据的物理位置引用被索引的行,而InnoDB则根据主键引用被索引的行. B-Tree通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同. 下图展示了B-Tree索引的抽象

Mysql索引数据结构详解（1）

慢查询解决:使用索引 索引是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构 常见的存储数据结构: 二叉树 二叉树不适合单边增长的数据 红黑树(又称二叉平衡树) 红黑树会自动平衡父节点两边的节点数 B+树 Mysql底层用的是B+树 非叶子节点不存储data(data在Mysql中有可能是查询目标行的所有数据), 只存储索引(冗余),可以存放更多索引,减少io次数. 叶子节点包含所有索引字段 叶子节点用指针连接,提高区间访问的性能. B+树一个节点16kb,存储一个索引需要14字节 ,故一个节点可存