이전 글에서는 B-TREE의 여러 구조와 저장 방식에 대해서만 간략하게 소개했지만, 인덱스와 데이터의 관계는 여전히 연결되어 있는 느낌이 들지 않습니다.
그래서 이번 글에서는 실제 B-TREE의 예를 통해 데이터 행. 인덱스를 생성한 후 B+TREE에서 정렬되는 순서는 무엇입니까?
1. 원본 데이터 시뮬레이션 및 생성
아래 그림에서 왼쪽은 편의상 시뮬레이션한 데이터입니다. 엔진은 mysiam~
오른쪽은 EXCEL을 이용하여 무작위로 배열한 후의 일반 시뮬레이션 데이터 테이블입니다. 그러면 기본 키는 1~27에 따라 배열됩니다. 인덱스를 추가하면 인덱스 정렬 과정을 보기가 어렵습니다.)
즉, 테스트하려는 원본 데이터인 오른쪽 데이터는 이전에 이렇게 정렬되어 있었습니다. 인덱스가 생성되고 이후의 모든 데이터는 표준에 따라 정렬되므로 인덱스가 생성된 후 정렬 효과를 더 잘 확인할 수 있습니다.
테이블에는 4개의 필드(id, a, b, c)가 있고 총 27개의 데이터 행이 있습니다.
2. 인덱스 a를 생성합니다
아래 그림과 같이 인덱스 a를 생성한 후 인덱스 구조가 기본 키 ID에 따른 원래 정렬에서 새로운 규칙으로 변경됩니다. 그런 다음 새 구조를 생성하는 인덱스 a를 생성하고 필드 a의 규칙에 따라 정렬합니다. 기본 키 ID가 나타내는 첫 번째 데이터 행은 1, ID=3이 나타내는 두 번째 데이터 행, 세 번째 데이터 행입니다. ID=5 데이터 행으로 표시됩니다. . .
새 정렬 기본 키 ID(ID는 데이터 행을 나타냄): 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
a 필드가 동일할 경우 배열 전후 기본키 ID에 따라 배열되는 것을 찾는 것은 어렵지 않습니다. 예를 들어 동일한 값은 a=1.1이지만 순서는 ID 값 1, 3, 5, 6입니다. . 해당 행은 기본 키 ID와 유사한 순서로 정렬됩니다. (즉, 같은 값을 사용할 경우에는 작은 ID가 앞에 오게 됩니다.)
3. 인덱스(a, b)를 생성합니다
아래 그림과 같이 유니온 생성 시 (a,b) 인덱싱 이후 인덱스 구조에서 원래 기본 키 ID에 따른 정렬이 새로운 규칙으로 변경되었으며, 그 다음에는 필드에 따른 정렬이 이루어졌습니다. a를 기준으로 필드 b에 따라 정렬합니다. 즉, 인덱스 a를 기준으로 필드 b도 정렬됩니다.
새 정렬 기본 키 ID(ID는 데이터 행을 나타냄): 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
a와 b 필드의 값이 동일할 때 배열이 동일하다는 것을 찾는 것은 어렵지 않습니다. 또한 기본 키 ID에 의해 결정됩니다. 예를 들어 a=1.1 및 b=2.1인 동일한 행(18,6,23)이지만 순서는 6,18,23입니다.
필드(a,b) 인덱스, 먼저 인덱스로 정렬한 다음 a를 기준으로 b로 정렬
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
4. 인덱스(a,b,c)
필드(a,b , c) 인덱스, 먼저 a, b 인덱스로 정렬한 다음 (a, b)를 기준으로 c로 정렬
새 정렬 기본 키 ID(ID 데이터로 표시) 라인): 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. >
이전 글과 동일 Mysql-Index-BTree Type [Simplified], B-TREE tree 는 리프 노드의 마지막 행은 이 순서로 왼쪽에서 오른쪽으로 배열됩니다. 주문을 하면 검색이 훨씬 편리하고 빨라지지 않을까요?
데이터를 읽는 과정(방을 찾는 과정과 동일), Index(방 등록 테이블)가 있는 경우 먼저 해당 인덱스의 데이터 구조를 읽고(데이터가 작고 읽기 속도가 빠르기 때문에) 해당 구조의 리프 노드에서 실제 물리 디스크의 저장 위치를 찾습니다. 집번호 찾기), 가져오기 집번호가 있는 디스크로 가서 직접 데이터를 읽어오는 과정입니다. 색인이 없으면 목적지를 모른다는 의미입니다. 방에서 방으로 검색하면 됩니다.
인덱스가 없는 경우 기본 키 ID는 실제로 해당 인덱스이며, 기본 키 ID 규칙에 따라 작은 것부터 큰 것까지 정렬됩니다.
인덱스가 있는 경우 인덱스 a, 조인트 인덱스(a, b), 조인트 인덱스(a, b, c)는 3개의 B+TREE 구조에 해당하며, 리프 노드 끝이 가리키는 물리 디스크는 서로 다릅니다.
결론:
1. 인덱스가 설정되어 있지 않으면 ID 기본 키에 따라 오름차순으로 정렬됩니다
2 . 인덱스 a가 생성되면 새로운 구조적 규칙을 기록하기 위해 새로운 구조 인덱스(B+TREE)가 생성됩니다
3. 인덱스 a, 인덱스 ab, 인덱스 abc 3개를 생성합니다. 해당 데이터가 정렬되어 있습니다.
4. 인덱스 abc는 인덱스 ab와 인덱스 a를 모두 고려하므로 전자가 있으면 후자 두 개를 생성할 필요가 없습니다
5. 인덱스가 생성되면 기본적으로 인덱스가 없는 열은 ID가 증가하는 순으로 정렬됩니다.
추가 결론: Mysql-index 요약: http://blog .csdn.net/ty_hf/article/details/53526405
새 데이터가 삽입되면 데이터를 저장하는 동안 이 테이블의 복사본이 생성됩니다. 또한 색인을 생성하여 적절한 위치에 보관하십시오. 특히 데이터 양이 많을 때 인덱스가 부정적인 영향을 미칠 수 있는 이유를 설명합니다. 인덱스된 테이블에 대한 INSERT 및 DELETE가 느려지고, 데이터를 자주 삽입하고 삭제하면 인덱스 유지에 시간이 소모됩니다. ? 500W? 확인해야합니다.
위는 Mysql-index 데이터 정렬 내용입니다. 더 많은 관련 내용은 PHP 중국어 홈페이지(www.php.cn)를 참고해주세요!

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장 및 관리에 적합한 효율적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 장점에는 고성능 쿼리, 유연한 트랜잭션 처리 및 풍부한 데이터 유형이 포함됩니다. 실제 애플리케이션에서 MySQL은 종종 전자 상거래 플랫폼, 소셜 네트워크 및 컨텐츠 관리 시스템에서 사용되지만 성능 최적화, 데이터 보안 및 확장성에주의를 기울여야합니다.

SQL과 MySQL의 관계는 표준 언어와 특정 구현의 관계입니다. 1.SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하고 운영하는 데 사용되는 표준 언어로, 데이터 추가, 삭제, 수정 및 쿼리를 허용합니다. 2.MySQL은 SQL을 운영 언어로 사용하고 효율적인 데이터 저장 및 관리를 제공하는 특정 데이터베이스 관리 시스템입니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB


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