聚簇索引

所谓聚簇索引，就是将索引和数据放到一起，找到索引也就找到了数据，B+树索引就是一种聚簇索引， 而非聚簇索引就是将数据和索引分开，查找时需要先查找到索引，然后通过索引回表找到相应的数据。 InnoDB有且只有一个聚簇索引，而MyISAM中都是非聚簇索引。 更多详细索引介绍参考: https://mp.weixin.qq.com/s/ygsG_B4fQmSxNinIpAq72A 来源： https://www.cnblogs.com/gczmn/p/12017482.html

前言 Hello我又来了，快年底了，作为一个有抱负的码农，我想给自己攒一个年终总结。自上上篇写了 手动搭建Redis集群和MySQL主从同步(非Docker) 和上篇写了 动手实现MySQL读写分离and故障转移 之后，索性这次把数据库中最核心的也是最难搞懂的内容，也就是索引，分享给大家。 这篇博客我会谈谈对于索引结构我自己的看法，以及分享如何从零开始一层一层向上最终理解索引结构。 从一个简单的表开始 create table user( id int primary key, age int, height int, weight int, name varchar(32) )engine = innoDb; 相信只要入门数据库的同学都可以理解这个语句，我们也将从这个最简单的表开始，一步步地理解MySQL的索引结构。 首先，我们往这个表中插入一些数据。 INSERT INTO user(id,age,height,weight,name)VALUES(2,1,2,7,'小吉'); INSERT INTO user(id,age,height,weight,name)VALUES(5,2,1,8,'小尼'); INSERT INTO user(id,age,height,weight,name)VALUES(1,4,3,1,'小泰'); INSERT INTO user(id

关于数据库的index要重点总结一下，包括聚簇索引和非聚簇索引。本次没有总结好。 还有联合索引等。 聚簇索引：将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据 非聚簇索引：将数据存储于索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行，myisam通过key_buffer把索引先缓存到内存中，当需要访问数据时（通过索引访问数据），在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘相应数据，这也就是为什么索引不在key buffer命中时，速度慢的原因 关于锁 ThreadLocal 为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本，所以每一个线程都可以独立地改变自己的副本，而不会影响其它线程所对应的副本。 ThreadLocal 的经典使用场景是数据库连接和 session 管理等。 3.说一下 synchronized 底层实现原理？ synchronized 是由一对 monitorenter/monitorexit 指令实现的，monitor 对象是同步的基本实现单元。在 Java 6 之前，monitor 的实现完全是依靠操作系统内部的互斥锁，因为需要进行用户态到内核态的切换，所以同步操作是一个无差别的重量级操作，性能也很低。但在 Java 6 的时候，Java 虚拟机 对此进行了大刀阔斧地改进，提供了三种不同的 monitor 实现，也就是常说的三种不同的锁：偏向锁（Biased

前言 今天是1024程序员节，博主是2020届硕士，就在前几天刚刚结束了2019年的秋招，借此机会分享一下秋招的一些历程和心得。 秋招情况 先总体介绍一下秋招的情况，岗位是java后端，大概是投了 30多家公司，简历挂掉的只有陌陌一家，还有几个投了一直在筛选，笔试挂掉的有360，网易，拼多多（太菜了拼多多笔试了三次都没过），远景智能（这个有个英语测评，我得了个最低分估计是这个给我挂了），还有来学校的几个猫眼，绿盟，金山云等，大部分笔试还是都过了的。面试的20多家拿到了五家的offer，按时间顺序来有映客直播，华为，阅文集团（腾讯文学），瓜子二手车，百度。博主最后选择是百度，AT和其他大厂基本上都没投，一方面毕业在即另一方面自己准备也不算太充分，拿到了百度就选择结束秋招了。 备战秋招过程 下面讲一下自己准备的过程，说起秋招准备，我是属于那种起了个大早干了个晚集的那种。我是在18年年底在算法和开发纠结了一番，最后选择了开发。然后19年年初就开始准备了，因为本身有java基础，所以直接从javaweb开始看的，先看了一些jsp，servlet，session，html,js等相关的基础知识，并跟着视频做了个简单的商城项目。春节过后，先是在实验室忙了一些毕设相关的事情，然后又做了一些其他的工作，业余时间我刷了两遍剑指offer，到了五一那会儿，我开始决定做一个SSM的商城项目xx商城

在绝大多数情况下，Mysql索引都是基于B+树的，而索引可以提高数据查询的效率。 但是Mysql是如何利用B+树进行查询的呢？索引的作用只是提高查询效率吗？ Mysql中的B+Tree索引 假设有一张教师表，里面有教师编号、名字、学科、薪资四个字段。 当你执行下面这条创建索引的sql语句时： create index id_name on teacher(name); Mysql就会在磁盘中构建这样一颗B+树： 这样一棵树有什么用呢？首先当然是加速查询。 举个简单的例子，假设现在要查找名字为“Mozart”的教师的数据： select * from teacher where name = "Mozart"; 既然我们已经建立了B+树，那么就要好好利用它来加速查询，而不是傻傻的去遍历整张表。 从根节点开始，我们发现，根节点就是”Mozart”，不过很可惜，根节点上面只有name字段的信息，没有其他字段的数据。 这是B+树的一个特点——只有叶子节点（leaf nodes）会指向行数据。 我们比较了要查找的值和搜索码值，发现相等，于是跳到搜索码右边的指针指向的节点，也就是“Srinivasan”所在的节点（注意，这里的节点是指下图红色框画出的区域）。 接着，我们遍历当前节点的搜索码值，和要查找的值做比较。 我们发现“Srinivasan”已经大于我们要查找的”Mozart”了

众所周知，索引是关系型数据库中给数据库表中一列或多列的值排序后的存储结构，SQL的主流索引结构有B+树以及Hash结构，聚集索引以及非聚集索引用的是B+树索引。这篇文章会总结SQL Server以及MySQL的InnoDB和MyISAM两种SQL的索引。 SQL Sever索引类型有：唯一索引，主键索引，聚集索引，非聚集索引。 MySQL 索引类型有：唯一索引，主键（聚集）索引，非聚集索引，全文索引。 （1） 聚集索引 聚集索引 是指数据库表行中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能有一个聚集索引，因为一个表的物理顺序只有一种情况，所以，对应的聚集索引只能有一个。如果某索引不是聚集索引，则表中的行物理顺序与索引顺序不匹配，与非聚集索引相比，聚集索引有着更快的检索速度。 （2） 非聚集索引 非聚集索引是一种 索引 ，该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。 参考博客： 聚簇索引和非聚簇索引的理解 来源： https://www.cnblogs.com/2019wxw/p/11919371.html

索引数据结构 ： 目前大部分数据库系统及文件系统都采用B Tree或者B+Tree作为索引结构 B树：每个节点存储m/2到M个关键字，非叶子节点储存指向关键字范围的子节点的指针或者某节点详细数据；所有关键字在整棵树中出现，且只出现一次，非叶子节点可以命中。 B+树：在B+树的基础上，为叶子节点增加链表指针，所有关键字都在叶子节点中出现，非叶子节点作为叶子节点的索引；B+树总是到叶子节点才能命中。 B*树：在B+树的基础上，为非叶子节点也增加链表指针，将节点的最低利用率从1/2提高到2/3 MySql（默认使用InnoDB引擎），将记录按照页的方式进行管理，每页大小默认为16k（这个值可以修改），Linux默认页大小为4k 3阶的B+树，包含2层索引，每个索引节点4bytes，最后一层要存数据，假设数据大小也是4bytes，最后一层一个叶子节点是4+4 = 8 （4*1024/4） * (4*1024/4) * (4*1024/8) = 500 000 000 约为5亿个key/value数据 为什么使用 B tree或者B+Tree 红黑树也可用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B Tree或者B+ Tree，为什么？ 一般来说，索引本身也很大，不可能全存内存，往往以索引文件的行驶存在磁盘 1.单节点能储存更多数据，使得磁盘IO次数更少 2.叶子节点形成有序链表

总结： InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分； 　　一般建表会用一个自增主键做 聚簇索引，没有的话MySQL会默认创建，但是这个主键如果更改代价较高，故建表时要考虑自增ID不能频繁update这点。 　　我们日常工作中，根据实际情况自行添加的索引都是辅助索引，辅助索引就是一个为了需找主键索引的二级索引，现在找到主键索引再通过主键索引找数据； 本文链接：https://blog.csdn.net/lm1060891265/article/details/81482136 参考博客：http://www.admin10000.com/document/5372.html 聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而 是一种数据存储方式 。具体细节依赖于其实现方式。 MySQL数据库中innodb存储引擎，B+树索引可以分为聚簇索引（也称聚集索引，clustered index）和辅助索引（有时也称非聚簇索引或二级索引，secondary index，non-clustered index）。这两种索引内部都是B+树，聚集索引的叶子节点存放着一整行的数据。 Innobd中的主键索引是一种聚簇索引

在数据库的增删改查操作中，使用最频繁的就是查询操作。 而在所有查询操作中，统计数量操作更是经常被用到。 关于数据库中行数统计，无论是MySQL还是Oracle亦或者是SqlServer，都有一个函数可以使用，那就是COUNT。 而对于COUNT，有几个问题很值得去思考： 1、COUNT有几种用法？ 2、COUNT(字段名)和COUNT()的查询结果有什么不同？ 3、COUNT(1)和COUNT()之间有什么不同？ 4、COUNT(1)和COUNT()之间的效率哪个更高？ 5、为什么《阿里巴巴Java开发手册》建议使用COUNT() 6、MySQL的MyISAM引擎对COUNT()做了哪些优化？ 7、MySQL的InnoDB引擎对COUNT()做了哪些优化？ 8、上面提到的MySQL对COUNT()做的优化，有一个关键的前提是什么？ 9、SELECT COUNT() 的时候，加不加where条件有差别吗？ 10、COUNT()、COUNT(1)和COUNT(字段名)的执行过程是怎样的？ 如果以上10道题，全部准确无误的回答的话，那说明你真的很了解COUNT函数了，如果有哪些知识点是不了解的，那么本文正好可以重新帮你认识一下Count，也为数据库优化做一些思考。 认识COUNT 关于COUNT函数的介绍： 1、COUNT(expr)

sqlserver性能优化之索引的使用和优化 在应用系统中,尤其在联机事务处理系统中,对数据查询及处理速度已成为衡量应用系统成败的标准。而采用索引来加快数据处理速度也成为广大数据库用户所接受的优化方法。 在良好的数据库设计基础上，能有效地使用索引是SQL Server取得高性能的基础，SQL Server采用基于代价的优化模型，它对每一个提交的有关表的查询，决定是否使用索引或用哪一个索引。因为查询执行的大部分开销是磁盘I/O，使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫描，因为全表扫描需要从磁盘上读表的每一个数据页，如果有索引指向数据值，则查询只需读几次磁盘就可以了。所以如果建立了合理的索引，优化器就能利用索引加速数据的查询过程。但是，索引并不总是提高系统的性能，在增、删、改操作中索引的存在会增加一定的工作量，因此，在适当的地方增加适当的索引并从不合理的地方删除次优的索引，将有助于优化那些性能较差的SQL Server应用。实践表明，合理的索引设计是建立在对各种查询的分析和预测上的，只有正确地使索引与程序结合起来,才能产生最佳的优化方案。本文就SQL Server索引的性能问题进行了一些分析和实践。 一、聚簇索引(clustered indexes)的使用 　　聚簇索引是一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序。由于聚簇索引的索引页面指针指向数据页面