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java面试-数据库索引全面解析

索引是什么? 数据库中查找操作非常普遍,索引就是提升查找速度的一种手段。 索引分类 B+树索引它就是传统意义上的索引,它是最常用、最有效的索引。 哈希索引哈希索引是一种自适应的索引,数据库会根据表的使用情况自动生成哈希索引,我们人为是没办法干预的。 全文索引用于实现关键词搜索。但它只能根据空格分词,因此不支持中文。若要实现搜索功能,可选择lucene。 RTree索引在mysql很少使用,仅支持geometry数据类型;相对于BTREE,RTREE的优势在于范围查找。 B+树索引 数据库以页为存储单元,一个页是8K(8192Byte),一页可以存放N条记录。页在B+树中分为:数据页和索引页。B+树的高一般为2-4层,因此查找某一键值的行记录只需2-4次IO,效率较高。 聚集索引 和 非聚集索引 不管是聚集索引还是非聚集索引,它们的逻辑结构都一棵是B+树,它们的唯一区别在于: 聚集索引的数据页存放的是完整的记录;也就是说,聚集索引决定了表的物理存储顺序; 非聚集索引的数据页只存指向记录的地址信息,它真正的数据已经在聚集索引中存储了。 联合索引 和 覆盖索引 联合索引当查询条件涉及多列时,可以使用联合索引。 覆盖索引只需通过辅助索引就能获取要查询的信息,而无需再次通过聚集索引查询具体的记录信息。由于覆盖索引并不包含整行的记录,因此它的大小远远小于聚集索引。它比较适合做一些统计操作。 MyISAM索引实现 主键索引在主键索引中,索引页中存放的是主键和指向数据页的偏移量;数据页中存放的是主键和该主键所属行记录的地址空间。 辅助索引在MyISAM中,主索引和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别,只是主索引要求key是唯一的,而辅助索引的key可以重复。 综上所述,在MyISAM中,索引文件和数据文件分开存放,不管是主键索引还是辅助索引,都属于非聚集索引。 InnoDB索引实现 主键索引索引页仍然存放主键和和指向数据页的偏移量,但数据页存放的是完整的记录。也就是在InnoDB中,数据和主键索引是存放在一起的。 辅助索引索引节点存放的内容一样,仍然是键值信息和指向数据页的偏移量;但数据页中存放的是键值信息和该键值对应的主键。然后通过主键查询主键索引就能找到该条记录。 综上所述: 聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效,但是辅助索引搜索需要检索两遍索引:首先检索辅助索引获得主键,然后用主键到主索引中检索获得记录。 InnoDB的辅助索引也会包含主键列,所以,如果主键定义的比较大,其他索引也将很大。如果想在表上定义 、很多索引,则争取尽量把主键定义得小一些。InnoDB 不会压缩索引。 索引的优点 第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。 第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。 索引的缺点 第一,创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。 第二,索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。 第三,当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。 哪些情况需要加索引? 在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度; 在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构; 在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度; 在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的; 在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间; 在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。 哪些情况不需要加索引? 第一,对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为,既然这些列很少使用到,因此有索引或者无索引,并不能提高查询速度。相反,由于增加了索引,反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。 第二,对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为,由于这些列的取值很少,例如人事表的性别列,在查询的结果中,结果集的数据行占了表中数据行的很大比例,即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引,并不能明显加快检索速度。 第三,对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为,这些列的数据量要么相当大,要么取值很少。第四,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。这是因为,修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时,会提高检索性能,但是会降低修改性能。当减少索引时,会提高修改性能,降低检索性能。因此,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。

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java面试-数据库三大范式

第一范式 第一范式(1NF)要求数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项,同一列中不能有多个值。 若某一列有多个值,可以将该列单独拆分成一个实体,新实体和原实体间是一对多的关系。 在任何一个关系数据库中,第一范式(1NF)是对关系模式的基本要求,不满足第一范式(1NF)的数据库就不是关系数据库。 第二范式 满足第二范式(2NF)必须先满足第一范式(1NF)。 第二范式要求实体中没一行的所有非主属性都必须完全依赖于主键;即:非主属性必须完全依赖于主键。 完全依赖:主键可能由多个属性构成,完全依赖要求不允许存在非主属性依赖于主键中的某一部分属性。 若存在哪个非主属性依赖于主键中的一部分属性,那么要将发生部分依赖的这一组属性单独新建一个实体,并且在旧实体中用外键与新实体关联,并且新实体与旧实体间是一对多的关系。 第三范式 满足第三范式必须先满足第二范式。 第三范式要求:实体中的属性不能是其他实体中的非主属性。因为这样会出现冗余。即:属性不依赖于其他非主属性。 如果一个实体中出现其他实体的非主属性,可以将这两个实体用外键关联,而不是将另一张表的非主属性直接写在当前表中。

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Java并发编程的艺术(二)——重排序

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_34173549/article/details/79612475 当我们写一个单线程程序时,总以为计算机会一行行地运行代码,然而事实并非如此。 什么是重排序? 重排序指的是编译器、处理器在不改变程序执行结果的前提下,重新排列指令的执行顺序,以达到最佳的运行效率。 重排序分类 重排序分为:编译器重排序 和 处理器重排序。 数据依赖 编译器和处理器并不会随意的改变指令的执行顺序,因为有些指令之间是有依赖关系的,若改变了他们的执行顺序,就会出现错误的结果。因此,编译器和处理器只会对没有依赖关系的指令进行重排序。 数据依赖:若相邻的两条指令访问同一个变量,并且其中有一条指令执行写操作,那么这样的两条指令之间存在数据依赖。对于有数据依赖关系的指令,不会发生重排序。 数据依赖关系总结一下为以下三种情况: 指令 示例 读后写 a=b;b=1; 写后写 a=1;a=2; 写后读 a=1;b=a; as-if-serial 在单线程开发中,程序员不需要知道指令是如何重排序的,只要简单地认为指令是按照顺序依次执行的即可。这就是as-if-serial的语义,即:貌似是串行的。

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Nacos

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Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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