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2024-03-21 23:02
B树、B+树索引算法原理（下）
在上一篇文章中，介绍了数据库索引的简单概念，以及B树的结构及核心算法，这一篇将继续介绍B树的变形B+树。
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2024-03-21 23:01
B树、B+树索引算法原理（上）
这一段时间由于在阅读boltdb代码的缘故，找机会学习了B树及B+树的算法原理，这个系列会花两个篇幅分别介绍这两种数据结构的实现，其用于数据库索引中的基本原理。
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2024-01-13 23:28
SQL优化(3)-索引与优化原理(上)
这一篇我们回归现实中的MySQL数据库，初步学习具体的SQL优化原则，并尝试从索引底层原理出发，分析为什么会有那么多的“规则”。
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2024-01-13 23:28
SQL优化(2)-索引与B+树
对于60%的程序员而言，Java的三层架构Controller、Service、Dao可以说是“越往后走天越黑”，特别是到了Dao层，提着灯笼也只能看到脚边一米开外的河边小石子，只闻对岸风啸马嘶却不知到底是人是鬼，只能借着MyBatis或JPA这些ORM框架隔着宽宽的河举行一场又一场的刺刀战，你砍我一刀，我刺你一剑。
诚然，很多人对MySQL数据库的印象就是一个模糊的大铁柜，闭上眼睛深吸一口气仿佛还能嗅到一股铁锈味。只知柜子里藏着很多张表，表里面存着很多行数据，再详细一点的呢？不知道。
MySQL有太多太多细节，根本无法用四、五篇文章说透，但我仍希望这个系列的文章能成为非常好的入门教程，让从来没接触过SQL优化的同学也能快速建立较为系统的知识框架，方便日后学习其他专栏时进一步拓展。
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2023-07-04 23:28
基于AI+数据驱动的慢查询索引推荐
目前，美团内部的日均慢查询数量已经超过上亿条，如何对对这些慢查询进行分析并建立合适的索引，是美团数据库研发中心面临的一项挑战。美团数据库平台研发组与华东师范大学展开了科研合作，通过基于AI+数据驱动的索引推荐，来与基于代价的方法并行地为慢查询推荐索引，以提升推荐效果。
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2021-09-30 21:44
一次关于Mysql索引优化的思考
查看系统性能监控，发现有十多条慢查询，决定将其优化。挑选其中一条典型Sql记录其优化历程。
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2019-08-09 15:25
只需一步，DLA开启TableStore多元索引查询加速！
目前，Table Store的宽数据表结构中的列， 主要分成两部分：主键（所有主键都不可改，也不为空；其中第一主键是物理分区键），非主键列（可改可覆盖可为空，可有可无）：
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2019-02-19 16:49
云HBase发布全文索引服务,轻松应对复杂查询
云HBase发布了“全文索引服务”功能，自2019年01月25日后创建的云HBase实例，可以在控制台免费开启此“全文索引服务”功能。使用此功能可以让用户在HBase之上构建功能更丰富的搜索业务，不再局限于KV简单查询，不再苦恼于设计各种rowkey，不再后怕日益变化的HBase复杂查询业务。“全文索引服务”为云HBase增强查询能力而设计，自动同步数据，用户只需重点关注如何使用强大的检索功能来丰富自己的业务架构。
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2019-01-01 20:14
如何获取 MySQL innodb 的 B+tree 的高度
MySQL 的 innodb 引擎之所以使用 B+tree 来存储索引，就是想尽量减少数据查询时磁盘 IO 次数。树的高度直接影响了查询的性能。一般树的高度在 3~4 层较为适宜。数据库分表的目的也是为了控制树的高度。那么如何获取树的高度呢？下面使用一个示例来说明如何获取树的高度。
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2018-11-19 23:22
一个案例彻底弄懂如何正确使用 mysql inndb 联合索引
画了一个示意图，说明第一步的查询过程，粉红色部分表示最后需要回表查询的数据行。
图中我按照索引存储规律来YY伪造填充了一些数据，如有不对请留言指出。希望通过这张图大家能够看到联合索引存储的方式和索引查询的方式。
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