Pengenalan
Ringkasnya, pulangan jadual bermakna MySQL mesti menanyakan indeks kunci utama dahulu, dan kemudian menggunakan indeks kunci utama untuk mencari data.
Di bawah, beberapa soalan dianalisis dan dijawab:
Apakah itu indeks berkelompok? Apakah indeks bukan berkelompok?
Mengapa kita perlu mencari indeks kunci utama dahulu apabila mengembalikan jadual?
Apakah perbezaan antara indeks kunci utama dan indeks bukan kunci utama?
Bagaimana untuk mengelakkan pemulangan borang?
Apakah itu indeks berkelompok dan indeks tidak berkelompok?
Indeks MySQL dikelaskan daripada perspektif yang berbeza, seperti: mengikut struktur data, mengikut perspektif logik dan oleh storan fizikal.
Antaranya, terdapat dua jenis indeks mengikut storan fizikal: indeks berkelompok dan indeks bukan berkelompok .
Ringkasnya, indeks berkelompok ialah indeks kunci utama .
Di luar indeks kunci utama ialah indeks bukan berkelompok juga dipanggil indeks tambahan atau indeks sekunder.
Apakah perbezaan antara indeks kunci utama dan indeks kunci bukan utama?
Mata yang sama: Kedua-duanya menggunakan B+Tree.
Perbezaan: Nod daun menyimpan data berbeza
Nod daun menyimpan indeks kunci utama baris data lengkap;
Nod daun bagi indeks bukan kunci utama menyimpan nilai kunci utama. Nod daun tidak mengandungi semua data rekod Selain kunci yang digunakan untuk mengisih, nod daun bukan kunci utama juga mengandungi penanda buku (penanda halaman), yang menyimpan kunci indeks berkelompok.
Jadi apakah perbezaan dalam penggunaan kedua-dua indeks ini?
Pertanyaan menggunakan indeks kunci primer:
# 主键索引的的叶子节点存储的是**一行完整的数据**, # 所以只需搜索主键索引的 B+Tree 就可以轻松找到全部数据 select * from user where id = 1;
Pertanyaan menggunakan indeks bukan kunci utama:
rreeeIa boleh dilihat bahawa indeks bukan kunci utama digunakan Gunakan B+Tree sekali lagi daripada indeks kunci primer.
Pemahaman mudah tentang B-Tree dan B+Tree
Kunci untuk memahami indeks berkelompok dan indeks tidak berkelompok terletak pada pemahaman B+Tree.
Gunakan gambar untuk mewakilinya dan saya tidak akan menerangkan yang lain terlalu banyak:
Ini mudah sahaja Mari perkenalkan perbezaan antara B-Tree dan B+Tree:
Dalam pokok B+, hanya nod daun mempunyai penunjuk kepada rekod, manakala dalam B-tree, semua nod mempunyai , item indeks yang muncul dalam nod dalaman tidak lagi akan muncul dalam nod daun.
Semua nod daun dalam pokok B+ disambungkan bersama melalui penunjuk, tetapi tidak dalam pokok B.
Bagaimana untuk mengelakkan pemulangan borang?
Gunakan indeks penutup Apa yang dipanggil indeks penutup bermakna indeks mengandungi semua medan dalam pertanyaan dalam kes ini, tidak perlu melakukan pertanyaan kembali ke jadual.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah yang dimaksudkan dengan pulangan jadual MySQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

MySQL menggunakan lesen GPL. 1) Lesen GPL membolehkan penggunaan percuma, pengubahsuaian dan pengedaran MySQL, tetapi taburan yang diubah suai mesti mematuhi GPL. 2) Lesen komersial boleh mengelakkan pengubahsuaian awam dan sesuai untuk aplikasi komersil yang memerlukan kerahsiaan.

Keadaan ketika memilih innoDB dan bukannya myisam termasuk: 1) sokongan transaksi, 2) persekitaran konkurensi tinggi, 3) konsistensi data yang tinggi; Sebaliknya, keadaan apabila memilih myisam termasuk: 1) terutamanya membaca operasi, 2) Tiada sokongan transaksi diperlukan. InnoDB sesuai untuk aplikasi yang memerlukan konsistensi data yang tinggi dan pemprosesan urus niaga, seperti platform e-dagang, manakala MyISAM sesuai untuk aplikasi bacaan dan bebas transaksi seperti sistem blog.

Di MySQL, fungsi kunci asing adalah untuk mewujudkan hubungan antara jadual dan memastikan konsistensi dan integriti data. Kekunci asing mengekalkan keberkesanan data melalui pemeriksaan integriti rujukan dan operasi cascading. Perhatikan pengoptimuman prestasi dan elakkan kesilapan biasa apabila menggunakannya.

Terdapat empat jenis indeks utama dalam MySQL: Indeks B-Tree, Indeks Hash, Indeks Teks Penuh dan Indeks Spatial. 1. B-Tree Index sesuai untuk pertanyaan, penyortiran dan pengelompokan, dan sesuai untuk penciptaan pada lajur Nama Jadual Pekerja. 2. Indeks hash sesuai untuk pertanyaan yang setara dan sesuai untuk penciptaan pada lajur ID jadual hash_table enjin penyimpanan memori. 3. Indeks teks penuh digunakan untuk carian teks, sesuai untuk penciptaan pada lajur kandungan jadual artikel. 4. Indeks spatial digunakan untuk pertanyaan geospatial, sesuai untuk penciptaan pada lajur geom jadual lokasi.

TOCREATEANINDEXINMYSQL, USETHECreateIndexStatement.1) forasingLecolumn, gunakan "createIndexidx_lastNameonemployees (lastName);" 2) foracompositeIndex, gunakan "createindexidx_nameonemployees (lastName, firstName)

Perbezaan utama antara MySQL dan SQLite adalah konsep reka bentuk dan senario penggunaan: 1. MySQL sesuai untuk aplikasi besar dan penyelesaian peringkat perusahaan, menyokong prestasi tinggi dan kesesuaian yang tinggi; 2. SQLITE sesuai untuk aplikasi mudah alih dan perisian desktop, ringan dan mudah dibenamkan.

Indeks dalam MySQL adalah struktur yang diperintahkan satu atau lebih lajur dalam jadual pangkalan data, yang digunakan untuk mempercepat pengambilan data. 1) Indeks meningkatkan kelajuan pertanyaan dengan mengurangkan jumlah data yang diimbas. 2) Indeks B-Tree menggunakan struktur pokok yang seimbang, yang sesuai untuk pertanyaan dan penyortiran pelbagai. 3) Gunakan pernyataan createIndex untuk membuat indeks, seperti createIndexidx_customer_idonorders (customer_id). 4) Indeks komposit boleh mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, seperti createIndexidx_customer_orderonorders (customer_id, order_date). 5) Gunakan Jelaskan untuk menganalisis rancangan pertanyaan dan elakkan

Menggunakan transaksi dalam MySQL memastikan konsistensi data. 1) Mulakan transaksi melalui starttransaction, dan kemudian laksanakan operasi SQL dan serahkannya dengan komit atau rollback. 2) Gunakan SavePoint untuk menetapkan titik simpan untuk membolehkan rollback separa. 3) Cadangan Pengoptimuman Prestasi termasuk memendekkan masa urus niaga, mengelakkan pertanyaan berskala besar dan menggunakan tahap pengasingan yang munasabah.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.
