前の記事では、B-TREE のいくつかの構造と保存方法を簡潔に紹介しましたが、インデックスとデータの関係はまだ結びついていないように見えます
そこで、この記事では、データ行の実際の例を通して、インデックスを作成した後、B+TREE でソートされる順序は何ですか。
1. シミュレーションしてオリジナルデータを作成します
下の図では、便宜上、左側がシミュレーションされたデータです。エンジンはmysiam〜
右側はEXCELでランダムに並べたあとの通常のシミュレーションデータテーブルです。主キーを1~27に従って並べています(ランダムでない場合はシミュレーション時に順番に書きます)。データを作成し、インデックスを追加して確認します。インデックスの並べ替えのプロセスは明らかではありません)
つまり、右側のデータ、つまりテストしたい元のデータは、インデックスが構築される前にこのように並べ替えられており、後続のすべてのデータは、次のようにこれに基づいて作成されます。インデックス生成後の並べ替え効果を確認することをお勧めします。
テーブルには 4 つのフィールド (id、a、b、c) があり、合計 27 行のデータがあります
2. 以下に示すように、インデックス a を作成した後、インデックス構造内にインデックス a を作成します
。 , from 主キー ID によるソートが新しいルールになりました。インデックスは実際にはデータ構造であると言えます。次に、新しい構造を作成するインデックス a を作成し、フィールド a の規則に従って並べ替えます。主キー ID で表される最初のデータ行は 1、2 番目のデータ行は ID=3 で表され、3 番目のデータ行はID=5 のデータ行で表されます。 。 。
新しい並べ替え主キー ID (ID はデータの行を表します): 1 3 5 6 9 16 18 23 26 2 10 11 12 13 14 15 20 25 4 7 8 17 19 21 22 24 27
フィールド a が同じ場合、配列の前後で主キー ID でソートされることは難しくありません。たとえば、a=1.1 という値もありますが、そのソートは ID 値です。は 1、3、5、6 です。 。対応する行は主キー ID と同様の順序でソートされます。 (つまり、同じ値の並べ替えでは、ID が小さい方が前になります)
3. 以下のようにインデックス (a, b) を作成します。
結合インデックス (a, b) を作成した後、インデックス構造は、元の主キー ID によるソートから、最初にフィールド a に従ってソートし、次に a に基づいてフィールド b に従ってソートする新しいルールになりました。つまり、インデックス a に基づいて、フィールド b もソートされます。
新しい並べ替え主キー ID (ID はデータ行を表します): 6 18 23 10 15 20 7 22 27 1 3 26 2 11 25 4 8 24 5 9 16 12 13 14 17 19 21
フィールド a と b の値が同じ場合、それらの配置も次のように決定されることを見つけるのは難しくありません。主キー ID (例: a=1.1 および b=2.1 の行 (18,6,23) でもありますが、その順序は 6,18,23 です。
フィールド (a,b) インデックス、最初にインデックスで並べ替え、次に a に基づいて b で並べ替えます
6 18 23 10 15 20 7 22 27 1 3 26 2 11 25 4 8 24 5 9 16 12 13 14 17 19 21
IV. インデックス (a,b,c)
フィールド (a,b,c) インデックスを作成し、最初に a,b インデックスで並べ替え、次に (a,b) に基づいて並べ替えます。 ) 上記では、c
新しいソート主キー ID (ID はデータの行を表します) に従って並べ替えます: 23 6 18 15 20 10 27 22 7 1 26 3 11 2 25 24 4 8 5 16 9 12 14 13 17 19 21
5. 結論:
と前の記事 Mysql -index-BTree タイプ [簡略化] では、B-TREE ツリーの最後の行のリーフ ノードがこの順序で左から右に配置されます。この順序があれば、データを読み込む処理(部屋を探す処理に相当)は、インデックス(部屋登録テーブル)がある場合は、それを最初に読み込む必要があることがわかります。インデックス データ構造 (データが小さく、読み取りが速いため) のリーフ ノードで、実際の物理ディスクの記憶場所を検索し (ハウス番号を見つけるのと同じ)、ハウス番号を使用してディスクに移動してデータを直接取得します。これはデータを読み取るプロセスです。インデックスがない場合は、部屋から部屋へと検索するだけで目的地がわかりません。
インデックスがない場合、主キー ID は実際にはそのインデックスであり、主キー ID の規則に従って小さいものから大きいものまで配置されます。
結論:
1. インデックスが作成されていない場合は、ID の主キーに従って昇順に配置されます
5. インデックスが確立されると、インデックスのない列はデフォルトで ID の昇順でソートされます
その他の結論: Mysql-index の概要: http://blog.csdn.net/ty_hf/article/details/ 53526405
新しいデータが挿入されると、データの保存中に、このテーブルのインデックスも維持され、適切な場所に配置されます。データの量が特に多い場合、インデックスが頻繁に挿入および削除されると、インデックスの維持に時間がかかることになる理由について説明します。 ? 500W?検証する必要があります。
上記は Mysql-index データソートの内容です。さらに関連する内容については、PHP 中国語 Web サイト (www.php.cn) に注目してください。

酸性属性には、原子性、一貫性、分離、耐久性が含まれ、データベース設計の基礎です。 1.原子性は、トランザクションが完全に成功するか、完全に失敗することを保証します。 2.一貫性により、データベースがトランザクションの前後に一貫性を保証します。 3.分離により、トランザクションが互いに干渉しないようにします。 4.永続性により、トランザクションの提出後にデータが永久に保存されることが保証されます。

MySQLは、データベース管理システム(DBMS)であるだけでなく、プログラミング言語にも密接に関連しています。 1)DBMSとして、MySQLはデータを保存、整理、取得するために使用され、インデックスを最適化するとクエリのパフォーマンスが向上する可能性があります。 2)SQLとPythonに埋め込まれたプログラミング言語とSQLalchemyなどのORMツールを使用すると、操作を簡素化できます。 3)パフォーマンスの最適化には、インデックス、クエリ、キャッシュ、ライブラリ、テーブル分割、およびトランザクション管理が含まれます。

MySQLはSQLコマンドを使用してデータを管理します。 1.基本コマンドには、select、挿入、更新、削除が含まれます。 2。高度な使用には、参加、サブクエリ、および集計関数が含まれます。 3.一般的なエラーには、構文、ロジック、パフォーマンスの問題が含まれます。 4。最適化のヒントには、インデックスの使用、Select*の回避、制限の使用が含まれます。

MySQLは、データの保存と管理に適した効率的なリレーショナルデータベース管理システムです。その利点には、高性能クエリ、柔軟なトランザクション処理、豊富なデータ型が含まれます。実際のアプリケーションでは、MySQLはeコマースプラットフォーム、ソーシャルネットワーク、コンテンツ管理システムでよく使用されますが、パフォーマンスの最適化、データセキュリティ、スケーラビリティに注意を払う必要があります。

SQLとMySQLの関係は、標準言語と特定の実装との関係です。 1.SQLは、リレーショナルデータベースの管理と操作に使用される標準言語であり、データの追加、削除、変更、クエリを可能にします。 2.MYSQLは、SQLを運用言語として使用し、効率的なデータストレージと管理を提供する特定のデータベース管理システムです。

INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

説明コマンドのキーメトリックには、タイプ、キー、行、および追加が含まれます。 1)タイプは、クエリのアクセスタイプを反映しています。値が高いほど、constなどの効率が高くなります。 2)キーは使用されているインデックスを表示し、nullはインデックスがないことを示します。 3)行はスキャンされた行の数を推定し、クエリのパフォーマンスに影響します。 4)追加の情報を最適化する必要があるというFilesortプロンプトを使用するなど、追加情報を提供します。

Temporaryを使用すると、MySQLクエリに一時テーブルを作成する必要があることが示されています。これは、異なる列、またはインデックスされていない列を使用して順番に一般的に見られます。インデックスの発生を回避し、クエリを書き直し、クエリのパフォーマンスを改善できます。具体的には、expliect出力に使用を使用する場合、MySQLがクエリを処理するために一時テーブルを作成する必要があることを意味します。これは通常、次の場合に発生します。1)個別またはグループビーを使用する場合の重複排除またはグループ化。 2)Orderbyに非インデックス列が含まれているときに並べ替えます。 3)複雑なサブクエリを使用するか、操作に参加します。最適化方法には以下が含まれます。1)OrderbyとGroupB


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