• Trang Chủ
  • Soi cầu Xổ số Siêu Tốc 2 phút
  • Dự đoán Kqxs Hà Nam
  • Kqxs Yên Bái
  • Vị Trí:Soi cầu Xổ số Siêu Tốc 2 phút > Kqxs Yên Bái > Soi Cau Xsmb 2/2/2021 Chính xác thì cây B+ của MySQL InnodB trông như thế nào và tại sao MySQL được thiết kế như thế?

    Soi Cau Xsmb 2/2/2021 Chính xác thì cây B+ của MySQL InnodB trông như thế nào và tại sao MySQL được thiết kế như thế?

    Cập Nhật:2022-07-16 12:51    Lượt Xem:87

    Soi Cau Xsmb 2/2/2021 Chính xác thì cây B+ của MySQL InnodB trông như thế nào và tại sao MySQL được thiết kế như thế?

    nền Dễ quá! gần đây, có thể các hoạt động của công ty chúng ta quá tuyệt vời, và lượng dữ liệu kinh doanh đã tăng lên nhanh chóng, nên chúng ta cần cân nhắc cải thiện cơ sở dữ liệu. chúng ta đều biết rằng dữ liệu là nguồn sống của chúng ta. Những gì chúng ta làm là xử lý dữ liệu, và tăng trưởng dữ liệu là vấn đề mà chúng ta phải đối mặt thường xuyên. Description Dừng lại Trình độ triển khai MySQL Dễ quá! Thông thường, khả năng của cơ sở dữ liệu cần được thực hiện từ bốn chiều sau: Phần hệ thống cấu hình Thiết lập bảng dữ liệu SQL và chỉ mục The most direct is SQL and Chỉ số importation. The most significant effect and the highest pride Tỷ lệ is Chỉ số expectiation. Description Ma giác Tên Mũ/ Chỉ số! là cấu trúc dữ liệu được đặt sẵn, giúp cơ sở dữ liệu (MySQL) kiếm được dữ liệu hiệu quả. Description nguyên tắc chúng tôi luôn khóa dữ liệu bằng cùng một phương pháp tìm kiếm. Những sự kiện ngẫu nhiên sẽ được tạo ra trong các sự kiện tương tự. Description Các cấu trúc dữ liệu của

    Chỉ số MySL) như sau:1) Bàn mưu Cây B+ Sử dụng thuật toán Has như chỉ mục có các vấn đề sau đây, nên hầu hết chúng ta chọn BTREE. Description Có va chạm cần sa. Nó chỉ có thể được dùng để tìm kiếm chính xác, không phải để tìm kiếm địa phương và tìm kiếm cự ly. Cây MySQL b+ Let's first review the B+tree in the University data structureSoi Cau Xsmb 2/2/2021, which looks like this./ 2Yeah; Description Dừng. Số B+in

    MySQL là một sự tiến b ộ trên cây B+ Description The Data one-way trỏ of the leaf bây giờ chuyển thành một con trỏ hai chiềuSoi Cau Xsmb 2/2/2021, và the tree high is 2. Description The MySQL sẽ tìm ra một trang dữ liệu (16K) mỗi khi nó kiểm tra một phần dữ liệu, và sau đó chuyển qua nó trong bộ nhớ để giảm hiệu quả IP và tăng tốc độ truy vấn. Description Sau khi nhập dữ liệu, tôi sẽ tự động phân loại chúng tôi. Sao anh lại làm thế? Description Dừng. Hãy xem qua một ví dụ để truy vấn một phần dữ liệu không tồn tại. 2Yeah; Description Nóng rác! Nếu bạn chỉ cần băng qua đĩa thứ t ư sau khi phân loại, bạn không cần tìm nó. Nếu bạn không phân loại, bạn cần phải chuyển qua mọi dữ liệu. Description Không. Thêm các câu hỏi dữ liệu, hoặc một trang dữ liệu. 2Yeah; Description chụp một tấm The data deposited at the bottom of the page Mode uses the structure of bind List, which is tương đối fast to chèn, but slow to query. Khi the amount of data is tương đối large, you need to use space for time, add a directory to the page, and first check the page directory (search by dictomy). Nếu bạn không thêm một thư mục, bạn cần phải kiểm tra nó hàng ngàn lần. Nếu bạn thêm một thư mục, bạn chỉ có thể tìm dữ liệu trong ba lần. Đây là lý do chính để phân loại. Description Không. Với sự tăng thêm số lượng dữ liệu, sẽ xuất hiện nhiều dữ liệu trang, và rồi dữ liệu đa trang sẽ được sắp xếp theo thư mục, tức là mục thư mục trong thư mục của thư mục trang được dùng để quản lý các trang, trong khi thư mục trang quản lý các hàng. 2Yeah; Description Dừng Bản chất của trang thư mục. (0) cũng là một trang, và dữ liệu đã lưu là địa chỉ của trang thường. Vì vậy, cả trang thư mục và thư mục trang đều được lưu giữ cùng với dữ liệu. Đây là nguồn gốc của những chỉ mục đã phân tích (tức là, chỉ mục chính và dữ liệu được ghép lại với nhau). Nó là cây B+ Description Số lượng dữ liệu lưu trong một cây Nếu kích thước của dữ liệu được lưu trong một hàng được tính toán là 1K, thì 16 các dòng dữ liệu được lưu giữ trong một trang. A B+cây có chiều cao 3, một chìa khóa chính của to (tính toán các byte 8) và một con trỏ Innoduyên (6 byte), có thể lưu (16*1024/8+6)* (16*1024/8/6)* (16*1024/8+6)* 16.=tốhơn 20triệu tập tin dữ liệu. Đây là lý do thông thường không nên dùng thư mục khi dữ liệu trên một bảng vượt quá 20triệu, và cần phải phân tách dữ liệu và bảng. Một cấu trúc như vậy có thể khiến 20triệu dữ liệu chỉ cần có ba Description Lý do con trỏ đi Khi tìm kiếm khoảng cách này! Nếu bạn muốn tìm các đĩa ít hơn một giá trị nhất định, bạn cần phải đảo ngược tìm kiếm theo con trỏ, vì vậy bạn cần phải đảo ngược con trỏ. Description Về bàn Khi có nhiều trường tạo ra một chỉ mục kết hợp, chỉ mục trong thời gian này là một chỉ mục không phân loại. Nút lá không lưu dữ liệu, mà là địa chỉ hàng dữ liệu, vì lượng dữ liệu tương đối lớn. Sau một câu hỏi như vậy, có thể ghi lại toàn bộ bằng đĩa PK. Đây là bàn sau. Description cẩn thận Khi không có chỉ mục đặc biệt, chỉ số chìa khóa chính phải là mục lục. Nếu không có chỉ mục đặc biệt, chỉ mục đặc biệt sẽ được dùng làm chỉ mục chìa khóa chính. Nếu không có chỉ mục đặc biệt, mật mã nằm trong cơ sở dữ liệu sẽ được dùng làm chỉ mục chìa khóa chính. Chỉ có một chỉ mục lục. Chưa xếp số thư mục phải được trả lại lên bàn. Description