关系型与非关系型数据库对比及MySQL执行流程解析
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更新于2024-08-04
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本文主要探讨了关系型与非关系型数据库的区别,MySQL语句执行的步骤,MySQL使用索引的原因,以及索引的常见底层数据结构及其优缺点,并简要介绍了索引的常见类型。
1. **关系型与非关系型数据库的区别**
- **关系型数据库** 采用关系模型,易于理解和保证数据一致性,支持复杂的SQL查询,更新数据的开销较小,例如MySQL。适合需要高度结构化和事务处理的场景。
- **非关系型数据库(NoSQL)** 提供高读写效率,无需SQL解析,易于扩展,支持多种类型数据存储,如键值对、文档、图形数据等。适用于大数据、高并发、分布式存储,如Redis、MongoDB、HBase。
2. **MySQL语句执行的步骤**
- **连接器**:验证用户身份,授予相应权限。
- **查询缓存**:检查是否有已缓存的查询结果,如果有则直接返回。
- **分析器**:对SQL进行词法和语法分析,确定查询结构。
- **优化器**:选择最优执行计划。
- **执行器**:检查用户权限,调用存储引擎接口获取数据,如有查询缓存则会存储结果。
3. **MySQL使用索引的原因**
- **提高查询效率**:索引类似于书籍的目录,方便快速定位数据。
- **唯一性保证**:创建唯一索引确保每行数据的唯一性。
- **避免排序和临时表**:索引可帮助快速排序,减少额外操作。
- **降低磁盘I/O**:通过索引,将随机读取变为顺序读取,提高性能。
4. **索引的常见底层数据结构及优缺点**
- **哈希表**:适用于等值查询,不支持范围查询,插入和查找速度快,但不适合频繁更新。
- **有序数组**:等值和范围查询性能好,但插入和删除操作昂贵。
- **搜索树(如B树或B+树)**:兼顾查找、插入和删除,适用于数据库引擎,适应磁盘访问模式。
5. **索引的常见类型**
- **主键索引**:叶子节点存储完整的数据行,确保数据唯一性,用于标识记录。
- **非主键索引**:叶子节点通常存储指向数据行的指针,而非完整数据。
了解这些基本概念有助于优化数据库设计和查询性能,特别是在处理大量数据时,合理使用索引能显著提升系统的响应速度。
2022-07-14 上传
2020-05-18 上传
2023-07-13 上传
2023-06-16 上传
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