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- 使用MySQL中的EXPLAIN进行查询优化
- MySQL中EXPLAIN的用法及具体代码示例一、介绍在MySQL中，EXPLAIN是一个很有用的工具，用于分析查询语句的执行计划。它可以帮助我们了解MySQL是如何处理查询，以及对查询性能进行优化提供了重要的参考。二、使用方法要使用EXPLAIN进行查询分析，只需要将要分析的查询语句放在EXPLAIN关键字之后，例如：EXPLAINSELECT*FR
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- SQL中的MINUS操作符的用法
- SQL中MINUS的用法及具体代码示例在SQL中，MINUS是一种用于在两个结果集之间执行差集操作的运算符。它用于从第一个结果集中删除与第二个结果集中相同的行。MINUS操作符返回的结果集将包含仅存在于第一个结果集中的行。下面通过具体的代码示例来演示MINUS的用法：假设有两个表-"table1"和"table2"，它们的结构如下：表名：table1字段
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- 不同类型的MySQL索引介绍
- MySQL索引是提高查询效率的重要工具，它可以加快数据检索速度。下面详细介绍了MySQL中的几种常见索引，并提供了具体的代码示例。主键索引（PrimaryKeyIndex）：主键索引是一种特殊的唯一索引，用于唯一标识一条记录。每个表只能有一个主键，主键索引的值不能为NULL。示例代码：CREATETABLEstudent(idINTPRIM
- 数据库 · MySQL | 1年前 | 全文索引 哈希索引 156浏览 收藏
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- 基本使用方法：MySQL中的INSERT INTO语句
- MySQL中insertinto语句的基本用法MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它提供了丰富的SQL语句用于数据的查询和操作。其中，insertinto语句用于向表中插入新的数据。下面将介绍MySQL中insertinto语句的基本用法，并提供具体的代码示例。插入完整数据假设我们有一个学生表（student），包含学生的学号（id）、姓名（n
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- 数据库索引的原理和B-tree的使用方式
- 数据库会使用一些方式来存储、读取和修改数据，在实际的数据库管理中，数据库会同时使用B-tree和B+tree来存储数据。其中B-tree用于索引，B+tree用于存储实际记录。本文带来B-tree在数据库中的索引机制。B-tree即B树，它是一种数据架构，是MySQL的一种索引类型，以一定顺序排列的节点的形式存储数据。B-tree存储数据的方式是每个节点按升序存储键，每个键包含2个指向其前后节点的链接。左边节点的key小于等于当前节点的key，右边节点的key大于等于当前节点的key。如果一个节点有n个键
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- Python实现B树算法详细解析
- B树，和二叉搜索树很像，每个节点可以包含多个节点，但B树的子节点可以超过两个。B树数据结构B树可以在单个节点中存储许多键，并且可以有多个子节点。B树搜索算法BtreeSearch(x,k)i=1whilei≤n[x]andk≥keyi[x]doi=i+1ifin[x]andk=keyi[x]thenreturn(x,i)ifleaf[x]thenreturnNILelsereturnBtreeSearch(ci[x],k)B树搜索示例指定K=17，从根节点开始，将k与根进行比较。ķ>11，转到根的右
- 数据库 · MySQL | 1年前 | B树的概念 121浏览 收藏
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- Python实现详细的B+树原理和代码解析
- B+树是自平衡树的高级形式，其中所有值都存在于叶级中。B+树所有叶子都处于同一水平，每个节点的子节点数量≥2。B+树与B树的区别是各节点在B树上不是相互连接，而在B+树上是相互连接的。B+树多级索引结构图B+树搜索规则1、从根节点开始。将k与根节点的键进行比较[k1,k2,k3,......k(m-1)]2、如果k<k1，到根节点的左子节点；3、如果k==k1，再和ķ2比较.，如果k<k2,k介于ķ1和ķ2之间，在左子节点中搜索ķ24、如果k>k2，继续和k3,k4,...k(m-1)比
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- 使用Python编写的B+树插入功能的代码
- B+树插入操作需要考虑节点和平衡，如果是空树，按递增顺序将key插入叶子节点；如果不是空树，需要区分索引节点和叶子节点，不满足条件时还要对节点进行分解。Python实现B+树插入操作importmath#创建节点classNode:def__init__(self,order):self.order=orderself.values=[]self.keys=[]self.nextKey=Noneself.parent=Noneself.check_leaf=Falsedefinsert_at_leaf(s
- 数据库 · MySQL | 1年前 | B树的概念 478浏览 收藏
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- 使用Python代码删除B+树节点操作
- B+树删除操作需要先找到删除节点的位置，然后判断节点的键数。如果节点中的键数量超过了最小数量，直接删除即可。如下图，删除“40”：如果节点中有确切的最小键数，删除就需要从兄弟节点那里借用，将兄弟节点的中间键添加到父节点。如下图，删除“5”：删除内容节点，如果节点中的键数超过最小数量，只需从叶节点中删除该键，并从内部节点中删除该键。用中序后继填充内部节点中的空白区域。如下图，删除“45”：删除内容节点，如果节点中有确切的最小键数，则删除该键并直接从兄弟节点借用一个键，用借来的键填充索引中的空白空间。如下图，
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- 详解B树删除操作：使用Python实现的B树删除操作图解
- B树删除操作需要考虑节点所在位置和平衡，并且很有可能会发生下溢的情况。当一个节点包含的子节点数量少于它应该持有的最小数量时，就会发生下溢。图文展示B树删除操作原理在不影响平衡情况下。下溢情况。删除内部节点。Python实现B树删除操作#B树节点classBTreeNode:def__init__(self,leaf=False):self.leaf=leafself.keys=[]self.child=[]classBTree:def__init__(self,t):self.root=BTreeNode
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- 用Python实现的B树插入算法解析及图示
- B树是高度平衡的二叉搜索树，进行插入操作，要先获取插入节点的位置，遵循节点比左子树大，比右子树小，在需要时拆分节点。一图看懂B树插入操作原理B树插入算法BreeInsertion(T,k)rroot[T]ifn[r]=2t-1s=AllocateNode()root[T]=sleaf[s]=FALSEn[s]<-0c1[s]<-rBtreeSplitChild(s,1,r)BtreeInsertNonFull(s,k)elseBtreeInsertNonFull(r,k)BtreeInsert
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