数据库篇--八股文学习第十六天| MySQL的执行引擎有哪些?;MySQL为什么使用B+树来作索引;说一下索引失效的场景?

1、MySQL的执行引擎有哪些?

答:

MySQL的执行引擎主要负责查询的执行和数据的存储, 其执行引擎主要有MyISAMInnoDBMemery 等。

  • InnoDB引擎提供了对事务ACID的支持,还提供了行级锁和外键的约束,是目前MySQL的默认存储引擎,适用于需要事务和高并发的应用。

  • MyISAM引擎是早期的默认存储引擎,支持全文索引,但是不支持事务,也不支持行级锁和外键约束,适用于快速读取且数据量不大的场景。

  • Memery就是将数据放在内存中,访问速度快,但数据在数据库服务器重启后会丢失。

2、MySQL为什么使用B+树来作索引 

答:

B+树是一个B树的变种,提供了高效的数据检索、插入、删除和范围查询性能。

  • 单点查询:B 树进行单个索引查询时,最快可以在 O(1) 的时间代价内就查到。从平均时间代价来看,会比 B+ 树稍快一些。但是 B 树的查询波动会比较大,因为每个节点既存索引又存记录,所以有时候访问到了非叶子节点就可以找到索引,而有时需要访问到叶子节点才能找到索引。B+树的非叶子节点不存放实际的记录数据,仅存放索引,所以数据量相同的情况下,相比存储即存索引又存记录的 B 树,B+树的非叶子节点可以存放更多的索引,因此 B+ 树可以比 B 树更「矮胖」,查询底层节点的磁盘 I/O次数会更少。

  • 插入和删除效率:B+ 树有大量的冗余节点,删除一个节点的时候,可以直接从叶子节点中删除,甚至可以不动非叶子节点,删除非常快。B+ 树的插入也是一样,有冗余节点,插入可能存在节点的分裂(如果节点饱和),但是最多只涉及树的一条路径。B 树没有冗余节点,删除节点的时候非常复杂,可能涉及复杂的树的变形。

  • 范围查询:B+ 树所有叶子节点间有一个链表进行连接,而 B 树没有将所有叶子节点用链表串联起来的结构,因此只能通过树的遍历来完成范围查询,这会涉及多个节点的磁盘 I/O 操作,范围查询效率不如 B+ 树。存在大量范围检索的场景,适合使用 B+树,比如数据库。而对于大量的单个索引查询的场景,可以考虑 B 树,比如nosql的MongoDB。

3、说一下索引失效的场景? 

 答:

索引失效意味着查询操作不能有效利用索引进行数据检索,从而导致性能下降,下面一些场景会发生索引失效。

  1. 使用OR条件:当使用OR连接多个条件,并且每个条件用到不同的索引列时,索引可能不会被使用。
  2. 使用非等值查询:当使用!=<>操作符时,索引可能不会被使用,特别是当非等值条件在WHERE子句的开始部分时。
  3. 对列进行类型转换: 如果在查询中对列进行类型转换,例如将字符列转换为数字或日期,索引可能会失效。
  4. 使用LIKE语句:以通配符%开头的LIKE查询会导致索引失效。
  5. 函数或表达式:在列上使用函数或表达式作为查询条件,通常会导致索引失效。
  6. 表连接中的列类型不匹配: 如果在连接操作中涉及的两个表的列类型不匹配,索引可能会失效。例如,一个表的列是整数,另一个表的列是字符,连接时可能会导致索引失效。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/394377.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Codeforces Round 963 (Div. 2)

A题&#xff1a;Question Marks 题目&#xff1a; Tim正在做一个由 4n 个问题组成的测试&#xff0c;每个问题都有 4 个选项&#xff1a;“A”、“B”、“C”和“D”。对于每个选项&#xff0c;有 n 个正确答案对应于该选项&#xff0c;这意味着有 n 个问题的答案为“A”。 n…

个人知识库与RAG的技术

构建个人知识库时&#xff0c;采用RAG结合LangChain的方法极为有效。RAG&#xff0c;即检索增强生成技术&#xff0c;是一种前沿的自然语言处理手段&#xff0c;它融合了信息检索的精确匹配与语言模型的高效文本生成&#xff0c;为处理自然语言相关任务提供了一种既灵活又准确的…

未来已来:人工智能如何重塑Facebook的用户体验?

在数字化时代的浪潮中&#xff0c;人工智能&#xff08;AI&#xff09;正成为推动技术进步和用户体验优化的核心力量。Facebook&#xff08;现Meta Platforms&#xff09;作为全球领先的社交媒体平台&#xff0c;正在充分利用人工智能技术&#xff0c;以重塑用户体验&#xff0…

Spring Boot 3.0 热部署

idea开发环境下的spring boot 3.0热部署启用非常简单&#xff0c;并没有网上教程讲的需要对idea做一些设置。 只需引入依赖&#xff1a; developmentOnly org.springframework.boot:spring-boot-devtools其他不需要做任何设置。 服务启动中&#xff0c;改了代码或配置后&…

振动分析-18-基于振动分析进行故障诊断的思路和步骤

参考树立正确的振动诊断思路 参考振动分析相关知识的储备及振动分析仪的局限性 参考如何进行振动分析诊断(译文) 1 正确的故障诊断意识 我们通常在学习班听到的是大学教授以及专家讲解的故障诊断的基础理论,对于刚接触这个专业的人来说,微分方程和复杂的矩阵却有点让人忘…

JeecgBoot低代码平台简单记录

BasicModal弹窗 Usage 由于弹窗内代码一般作为单文件组件存在&#xff0c;也推荐这样做&#xff0c;所以示例都为单文件组件形式 注意v-bind"$attrs"记得写&#xff0c;用于将弹窗组件的attribute传入BasicModal组件 attribute&#xff1a;是属性的意思&#xff0c;…

Spring全家桶(三):Spring AOP

Spring AOP面向切面编程 1.面向切面编程思维&#xff08;AOP&#xff09; 1.1.面向切面编程思想AOP AOP&#xff1a;Aspect Oriented Programming面向切面编程 AOP可以说是OOP&#xff08;Object Oriented Programming&#xff0c;面向对象编程&#xff09;的补充和完善。O…

一键生成专业PPT:2024年AI技术在PPT软件中的应用

不知道你毕业答辩的时候有没有做过PPT&#xff0c;是不是也被这个工具折磨过。没想到现在都有AI生成PPT的工具了吧&#xff1f;这次我就介绍几款可以轻松生成PPT的AI工具吧。 1.笔灵AIPPT 连接直达&#xff1a;​​​​​​​https://ibiling.cn/ppt-zone 这个工具我最早是…

Nature Medicine:基于图像的深度学习和语言模型用于原发性糖尿病护理

首个糖尿病诊疗多模态大模型DeepDR-LLM已成功发表在Nature子刊。 这是全球首个面向糖尿病诊疗的视觉-大语言模型集成系统&#xff0c;结合了语言模型和基于眼底图像的深度学习技术。该系统旨在为基层医生提供个性化的糖尿病管理建议和辅助诊断结果&#xff0c;特别对中低收入国…

【实现100个unity特效之12】Unity中的冲击波 ——如何使用ShaderGraph制作一个冲击波着色器

最终效果 文章目录 最终效果新增LitShaderGraph圆环扭曲效果优化冲击波效果屏幕全屏冲击波圆形冲击波最终连线图代码控制补充源码完结 新增LitShaderGraph 圆环扭曲效果 让我们从一个UV节点开始 创建一个Vector2变量RingSpawnPosition表示冲击波生成位置,在X和Y上将其默认值…

PyTorch基于深度神经网络的语音情绪识别

【图书推荐】《PyTorch语音识别实战》-CSDN博客 《PyTorch语音识别实战&#xff08;人工智能技术丛书&#xff09;》(王晓华)【摘要 书评 试读】- 京东图书 (jd.com) 情绪数据的获取与标签的说明 首先是语音情绪数据集的下载&#xff0c;在这里使用瑞尔森情感语音和歌曲视听数…

sourcemap使用

sourcemap是什么以及怎么生成就不过多阐述了&#xff0c;这是之前看到的一篇文章感觉介绍的很详细&#xff1a;弄懂 SourceMap&#xff0c;前端开发提效 100% 浏览器加载sourcemap 我们线上代码一般不会开启sourcemap&#xff0c;在排查线上的问题时&#xff0c;可以通过浏览器…

DataX PostgreSQL 读写支持Geometry类型

这里写目录标题 简要说明依赖代码 简要说明 通过简单修改源码中关于相关的reader、writer和DBUtil工具类&#xff0c;实现表到表之间的Geometry字段类型数据的输送&#xff0c;目前修改仅测试过在postgresql的postgis插件下的Geometry类型可行。 依赖 1.通过gitclone 或者 到…

用户规模NO.1之后,钉钉还有多大的成长空间?

近日&#xff0c;第三方数据机构QuestMobile发布的《2024半年度中国移动互联网实力价值榜》显示&#xff0c;钉钉与微信、淘宝、抖音等一同入榜 “TOP50赛道用户规模NO.1 App”&#xff0c;蝉联效率办公赛道榜首。 可以看出&#xff0c;现阶段钉钉打开了较大的市场空间&#x…

Qt 跨平台APP单实例运行实现

一.调用方法 支持coreApplication和简单的application两种继承&#xff1a; 二.源码地址&#xff1a; SingleApp: Qt 单实例实现

android13 串口编号修改 串口名修改

总纲 android13 rom 开发总纲说明 目录 1.前言 2.技术分析 别名定义的语法规则 3.修改示例 使用别名 注意事项 4.不生效分析 5.编译查看 6.其他方法 7.彩蛋 1.前言 更改Android设备的串口编号涉及对系统深层次的配置进行修改,通常是为了解决硬件兼容性问题或满足特…

选择文件鼠标右键自定义菜单

注册表路径 计算机\HKEY_CLASSES_ROOT\*\shell 效果 操作 1.定位 winr&#xff0c;输入regedit, 地址栏输入以下路径&#xff0c;并回车。 计算机\HKEY_CLASSES_ROOT\*\shell 2.在shell上右键&#xff0c;新建项 3右键新建字符串值&#xff0c;Icon,Position 4 右键新建c…

LabVIEW压电陶瓷阻抗测试系统

开发了一种基于LabVIEW软件与PXI模块化仪器的压电陶瓷阻抗测试系统。该系统能在高电压工作条件下测量压电陶瓷的阻抗特性&#xff0c;包括阻抗模值与阻抗角的频率特性&#xff0c;为压电陶瓷的进一步分析与应用提供了重要参考。 项目背景 现有的阻抗测试仪大多只能在低电压条件…

【多模态】Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning

链接&#xff1a;https://arxiv.org/pdf/2204.14198 论文&#xff1a;Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning Introduction Motivation&#xff1a;仅使用少量标注样本来快速适应新任务的建模方式是多模态机器学习研究的一个挑战与难点定位&#xff1a;a …

案例分享-国外UI设计界面赏析

国外UI设计倾向于简洁的布局和清晰的排版&#xff0c;减少视觉干扰&#xff0c;提升用户体验。通过合理的色彩搭配和图标设计&#xff0c;营造舒适愉悦的使用氛围。 设计师不拘泥于传统框架&#xff0c;勇于尝试新元素和理念&#xff0c;使界面独特有趣。同时&#xff0c;强调以…