MySQL 选择 B+ 树而不是 B 树作为索引结构，主要是基于以下几个关键优势： 1. 更低的树高与更高的查询效率 B+ 树的内部节点不存储实际数据，只存放键值和子节点指针，因此每个节点能容纳更多键，从而有效降低树的高度。 树高越低，查询时需要的磁盘 I/O 次数越少，尤其适合磁盘存储系统，其中 I/O 是主要性能瓶颈。 2. 更高效的范围查询 …
为什么Mysql要用B+树来实现呢，而不是B树？
为什么有些公司禁止使用@Transactional声明式事务？
这是一个很好的问题，很多开发者都有类似的疑惑，毕竟@Transactional是Spring框架提供的强大便捷功能。公司层面禁止使用它，通常不是因为这个注解本身是“坏的”，而是出于对复杂性的控制、对代码质量的追求以及避免隐藏风险的考虑。 主要原因可以归结为以下几点： 1. 隐藏的复杂性与不可预测的行为 声明式事务将事务逻辑“隐藏”在AOP代理之后，…
为什么MySQL不建议使用NULL作为列默认值？
这是一个很好的数据库设计问题。MySQL不建议使用NULL作为列默认值主要有以下几个原因，涉及性能、查询复杂性和数据完整性： 1. 存储空间问题 NULL值需要额外存储：在InnoDB中，每个可为NULL的列需要一个额外的位（bit）来标记是否为NULL 固定长度列中的NULL：如果是固定长度列（如CHAR），NULL仍然会占用完整长度 虽然现代M…
Mybatis是如何进行分页的？
MyBatis的分页实现主要有以下几种方式： 1. 逻辑分页（RowBounds） 在MyBatis核心包中提供，但存在性能问题： // 使用RowBounds进行内存分页 List<User> users = sqlSession.selectList( "com.example.mapper.UserMapper.selectUse…
java 如何在20秒内完成两个库各100万数据比对操作？
以下是针对20秒内完成200万数据比对的几种优化方案： 1. 基础方案 - 批量查询 + 哈希优化 // 使用分页批量查询 + HashSet public void compareData() { int pageSize = 50000; // 每次处理5万条 // 从DB1批量读取 Map<Integer, String> db1…
MySQL 中的索引数量是否越多越好？为什么？
MySQL 中的索引数量不是越多越好，索引虽然能提升查询性能，但也会带来明显的副作用。需要根据实际业务场景在查询性能和数据维护成本之间进行权衡。 一、索引的优点 加速数据检索 索引（特别是 B+Tree 索引）可大幅减少 WHERE、JOIN、ORDER BY、GROUP BY 的扫描数据量。 保证数据唯一性 唯一索引可避免数据重复。 优化排序…
MySQL 的索引下推是什么？
MySQL 索引下推（Index Condition Pushdown，ICP） 索引下推是 MySQL 5.6 引入的一项查询优化技术，它允许在存储引擎层执行部分 WHERE 条件的过滤，而不是将所有数据行返回到 Server 层后再进行过滤。 核心原理 在传统的查询处理中： 存储引擎使用索引定位数据 将完整的数据行返回给 Server 层 Se…
mysql like模糊查询如何优化
MySQL LIKE模糊查询优化是一个常见问题，主要原因是LIKE以通配符开头的查询无法使用B-Tree索引。以下是详细的优化方案： 一、索引优化方案 1. 前缀查询优化（LIKE 'prefix%'） -- 可以使用索引 SELECT * FROM users WHERE name LIKE '张%'; -- 创建索引 CREATE INDEX …