h：统称索引的高度；
h1：主键索引的高度；
h2：辅助索引的高度；
k：非叶子节点扇区个数。
叶子节点其实是双向链表，而叶子节点内的行数据是单向链表，该图未体现。
磁盘块其实是页，用操作系统中的术语来表达而已。
InnoDB中使用的是B+树聚集索引，主键索引叶子节点有整行的数据，辅助索引有主键值（用于回表查询）和索引值。
Mysql的InnoDB是以页为存储单位的，每个B+Tree的节点都是一个页的大小，默认一页的大小是16K（与操作系统数据读取相关）。
数据页（即叶子节点）
每次查询都要访问到叶子结点，其访问的页面数正好就是索引的高度h。例如，一次主键上的点查询SELECT * FROM USER WHERE id=1，那么要查询h1个页面才能找到叶子结点里的行数据，也即进行h1次页面I/O。（另外，二级索引基本都加载在内存里了，这里我们暂忽略这种情况。）
综上，查询对应的页面I/O数跟利用的索引有关，主要分为以下几种情况：
索引页（非叶子节点）中可以分割为多个扇区，每个扇区再指向某子节点（某页）。
假设非叶子节点扇区数为k个、高度h、叶子结点的行记录数为n，则叶子结点数为k(h-1)，总记录数为k(h-1)*n。
InnoDB每个页面默认16KB，假设主键是4B的int类型。对于非叶子节点，每个主键值后有个页号4B，还有6B的其他数据(参考《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》)，那么扇区个数k=16KB/(4B+4B+6B)≈1170。
假设每行记录大小为1KB，则每个叶子结点可以容纳的记录数n=16KB/1KB=16。
在高度h=3时，叶子结点数=1170^2 ≈137W，总记录数=1170^2*16=2190W！！也就是说，InnoDB通过三次索引页面的I/O，即可索引2190W行记录。
同理，在高度h=4时，总行数=1170^3*16≈256亿条！
SELECT b.name, a.name, index_id, type, a.space, a.PAGE_NO
FROM information_schema.INNODB_SYS_INDEXES a,
information_schema.INNODB_SYS_TABLES b
WHERE a.table_id = b.table_id
AND a.space <> 0;
$hexdump -C -s 49216 -n 10 edu_comment.ibd
0000c040 00 01 00 00 00 00 00 00 00 9a |..........|
0000c04a
这里，49216表示的是16384*3+64，即从第3个页内偏移量64位置开始读取10个字节，前两个字节为PAGE_LEVEL，后8个字节是index_id，就是上图中看到的index_id=154（0x9a(十六进制) = 154(十进制)）的主键索引，这里PAGE_LEVEL为00 01，那么索引树的高度就为2。
delimiter;
create procedure idata()
begin
declare i int;
set i=1;
while(i<=100000)do
INSERT INTO `guli`.`edu_comment` (`id`, `course_id`, `teacher_id`,
`member_id`, `nickname`, `avatar`, `content`, `is_deleted`,
`gmt_create`, `gmt_modified`)
VALUES (i, '1192252213659774977', '1189389726308478977', '1', '小三123',
'ht', '课程很好', 0, '2019-11-13 14:16:08', '2019-11-13 14:16:08');
set i=i+1;
end while;
end;;
delimiter;
经过1分多钟的插入，edu_comment表中的数据已经达到了10w条，再次查看主键索引的高度。
$hexdump -C -s 49216 -n 10 edu_comment.ibd
0000c040 00 02 00 00 00 00 00 00 00 9a |..........|
0000c04a
可以看到主键索引的高度来到了3层，由于服务器硬盘容量较小，插入了1900w条数据。主键索引在数据量达到3w左右会从2层高度上升到3层（辅助索引会在数据量为数万到数十万时上升到3层高度，因为仅含主键值和索引值，没有整行数据）。根据网上资料，数据量在2000w左右时，树的高度会达到4层，数据库性能下降较为明显，2000w分库分表的由来。
$hexdump -C -s 49216 -n 10 edu_comment.ibd
0000c040 00 03 00 00 00 00 00 00 00 9a |..........|
0000c04a
主键索引高度来到了4层，主键类型为char(19)。
索引高度h也跟索引字段的数据类型有关。如果是int或short，扇区多，索引效率更好，整个索引看起来属于“矮胖”型；而如果是varchar(32)等，那扇区少，整个索引看起来属于“瘦高”型，索引效率自然要低些。所以我们在字段选取类型时，其类型越简单效率越好。
分页查询效率：
参考资料：
[1]MySQL索引的B+树到底有多高？
https://mp.weixin.qq.com/s/VmgpA3fZlv0JxERYB2tt5g
[2]面试官：MYSQL单表数据达2000万性能严重下降，为什么?
https://mp.weixin.qq.com/s/7_Wv3wZX5sOxF17iSM436A
[3]一文搞懂MySQL索引页结构
http://www.cppcns.com/shujuku/mysql/463625.html
[4]再有人问你为什么MySQL用B+树做索引，就把这篇文章发给她
https://mp.weixin.qq.com/s/8nx4yLOg542p_fmqjKDrKw
[5]http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html
文章目录一、概述简介原理模块二、配置Mysql使用版本环境要求1.操作系统2.mysql要求三、配置canal-server离线下载在线下载上传解压修改配置单机配置集群配置分库分表配置1.修改全局配置2.实例配置垂直分库水平分库3.修改group-instance.xml4.启动监听四、配置canal-adapter1修改启动配置2配置映射文件3启动ES数据同步查询所有订阅同步数据同步开关启动4.验证五、配置canal-admin一、概述简介canal是Alibaba旗下的一款开源项目，Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费。Git地址：https://github.co
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因此，当我遵循MichaelHartl的RubyonRails教程时，我注意到在用户表中，我们为:email属性添加了一个唯一索引，以提高find的效率方法，因此它不会逐行搜索。到目前为止，我们一直在根据情况使用find_by_email和find_by_id进行搜索。然而，我们从未为:id属性设置索引。:id是否自动索引，因为它在默认情况下是唯一的并且本质上是顺序的？或者情况并非如此，我应该为:id搜索添加索引吗？ 最佳答案 大多数数据库(包括sqlite，这是RoR中的默认数据库)会自动索引主键，对于RailsMigration
我看到其他人也遇到过类似的问题，但没有一个解决方案对我有用。0.3.14gem与其他gem文件一起存在。我已经完全按照此处指示完成了所有操作:https://github.com/brianmario/mysql2.我仍然得到以下信息。我不知道为什么安装程序指示它找不到include目录，因为我已经检查过它存在。thread.h文件存在，但不在ruby目录中。相反，它在这里:C:\RailsInstaller\DevKit\lib\perl5\5.8\msys\CORE\我正在运行Windows7并尝试在Aptana3中构建我的Rails项目。我的Ruby是1.9.3。$gemin
我已经开始使用mysql2gem。我试图弄清楚一些基本的事情——其中之一是如何明确地执行事务(对于批处理操作，比如多个INSERT/UPDATE查询)。在旧的ruby-mysql中，这是我的方法:client=Mysql.real_connect(...)inserts=["INSERTINTO...","UPDATE..WHEREid=..",#etc]client.autocommit(false)inserts.eachdo|ins|beginclient.query(ins)rescue#handleerrorsorabortentirelyendendclient.commi
假设我有一个可枚举对象enum，现在我想获取第三个项目。我知道一种通用方法是转换成数组，然后使用索引访问，如:enum.to_a[2]但这种方式会创建一个临时数组，效率可能很低。现在我使用:enum.each_with_index{|v,i|breakvifi==2}但这非常丑陋和多余。执行此操作最有效的方法是什么？ 最佳答案 你可以使用take剥离前三个元素，然后剥离last从take给你的数组中获取第三个元素:third=enum.take(3).last如果您根本不想生成任何数组，那么也许:#Ifenumisn'tanEnum
在我的场景中，Logstash收到的系统日志行的“时间戳”是UTC，我们在Elasticsearch输出中使用事件“时间戳”:output{elasticsearch{embedded=>falsehost=>localhostport=>9200protocol=>httpcluster=>'elasticsearch'index=>"syslog-%{+YYYY.MM.dd}"}}我的问题是，在UTC午夜，Logstash在外时区(GMT-4=>America/Montreal)结束前将日志发送到不同的索引，并且索引在20小时(晚上8点)之后没有日志，因为“时间戳”是UTC。我们已
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我想从特定索引开始遍历数组。我该怎么做？myj.eachdo|temp|...end 最佳答案 执行以下操作:your_array[your_index..-1].eachdo|temp|###end 关于ruby-从特定索引开始迭代数组，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44151758/
我一直在努力学习如何处理由数组组成的数组。假设我有这个数组:my_array=[['ORANGE',1],['APPLE',2],['PEACH',3]我将如何找到包含'apple'的my_array索引并删除该索引(删除子数组['APPLE',2]因为'apple'包含在该索引的数组中)？谢谢-我非常感谢这里的帮助。 最佳答案 您可以使用Array.select过滤掉项目:>>a=[['ORANGE',1],['APPLE',2],['PEACH',3]]=>[["ORANGE",1],["APPLE",2],["PEACH",3