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mysql怎么查找数据源 mysql数据库怎么查询数据( 二 )

IT技术数据库


新)数据时即写操作需要锁定整个表，效率便会低一些 。不过和Innodb不同，MyIASM中存储了表的行数 ， 于是SELECT COUNT(*)
FROM
TABLE时只需要直接读取已经保存好的值而不需要进行全表扫描 。如果表的读操作远远多于写操作且不需要数据库事务的支持，那么MyIASM也是很好的选
择 。
两种引擎的选择
大尺寸的数据集趋向于选择InnoDB引擎，因为它支持事务处理和故障恢复 。数据库的大小决定了故障恢复的时间长短，InnoDB可以利用事务日志
进行数据恢复，这会比较快 。主键查询在InnoDB引擎下也会相当快，不过需要注意的是如果主键太长也会导致性能问题，关于这个问题我会在下文中讲到 。大
批的INSERT语句(在每个INSERT语句中写入多行，批量插入)在MyISAM下会快一些，但是UPDATE语句在InnoDB下则会更快一些 ， 尤
其是在并发量大的时候 。
Index——索引
索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构 。MyIASM和Innodb都使用了树这种数据结构做为索引，关于树我也曾经写过一篇文章树是一种伟大的数据结构 ， 只是自己的理解，有兴趣的朋友可以去阅读 。下面我接着讲这两种引擎使用的索引结构，讲到这里，首先应该谈一下B-Tree和B+Tree 。
B-Tree和B+Tree
B+Tree是B-Tree的变种，那么我就先讲B-Tree吧，相信大家都知道红黑树 ， 这是我前段时间学《算法》一书时，实现的一颗红黑树，大家
可以参考 。其实红黑树类似2,3-查找树，这种树既有2叉结点又有3叉结点 。B-Tree也与之类似，它的每个结点做多可以有d个分支（叉），d称为B-
Tree的度，如下图所示，它的每个结点可以有4个元素，5个分支，于是它的度为5 。B-Tree中的元素是有序的，比如图中元素7左边的指针指向的结点
中的元素都小于7，而元素7和16之间的指针指向的结点中的元素都处于7和16之间，正是满足这样的关系，才能高效的查找：首先从根节点进行二分查找，找
到就返回对应的值，否则就进入相应的区间结点递归的查找，直到找到对应的元素或找到null指针，找到null指针则表示查找失败 。这个查找是十分高效
的，其时间复杂度为O(logN)（以d为底，当d很大时，树的高度就很低），因为每次检索最多只需要检索树高h个结点 。
接下来就该讲B+Tree了，它是B-Tree的变种，如下面两张图所示：
vcHLx/i85LLp0a/Qp8LKoaM8L3A+DQo8aDMgaWQ9"myisam引擎的索引结构"MyISAM引擎的索引结构
MyISAM引擎的索引结构为B+Tree，其中B+Tree的数据域存储的内容为实际数据的地址 ， 也就是说它的索引和实际的数据是分开的，只不过是用索引指向了实际的数据 ， 这种索引就是所谓的非聚集索引 。
Innodb引擎的索引结构
MyISAM引擎的索引结构同样也是B+Tree ， 但是Innodb的索引文件本身就是数据文件 ， 即B+Tree的数据域存储的就是实际的数据，这种索引就是聚集索引 。这个索引的key就是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引 。
因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形 。
并且和MyISAM不同，InnoDB的辅助索引数据域存储的也是相应记录主键的值而不是地址，所以当以辅助索引查找时 ， 会先根据辅助索引找到主
键，再根据主键索引找到实际的数据 。所以Innodb不建议使用过长的主键，否则会使辅助索引变得过大 。建议使用自增的字段作为主键，这样B+Tree的

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