一,bb(balance tree)和b+应用在数据库索引,可以认为是m叉多路平衡查找,但是从理论上讲,二叉查找速度和比较次数都是最小,为什么不用二叉呢? 因为我们要考虑磁盘IO影响,它相对于内存来说是很慢。数据库索引是存储在磁盘上,当数据量大时,就不能把整个索引全部加载到内存了,只能逐一加载每一个磁盘页(对应索引节点)。所以我们要减少IO次数,对于来说,IO次数就是
1. 索引代价1.1 空间上代价每建立一个索引都要为它建立一棵B+,每一棵B+每一个节点都是一个数据页,一个页默认会占用16KB存储空间,一棵很大B+由许多数据页组成1.2 时间上代价每次对表中数据进行增、删、改操作时,都需要去修改各个B+索引B+每层节点都是按照索引值从小到大顺序排序而组成了双向链表。不论是叶子节点中记录,还是内节点中记录(也就是不论是用户记录
转载 2024-02-28 11:21:10
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一、索引相关原理索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据数据结构。索引本质是数据结构,可以简单理解为排好序快速查找数据结构。数据库在存储数据之外,还维护着满足某些特定查找算法数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样可以在这些数据结构上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。搜索,其平均复杂度是lgN,具有不错查询性能。复杂度模型是基于每次相同操作成本(如都是在
SELECT A.SPACE AS TBL_SPACEID, A.TABLE_ID, A.NAME AS TABLE_NAMN information_schema.IN..
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MySql Innodb索引B+全文索引哈希索引 B+有n个子树中间节点包含n个元素,每个元素不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点。所有叶子节点包含元素信息以及指向记录指针,且叶子节点按关键字自小到大顺序链接。所有的中间节点元素都同时存在于子节点,在子节点元素中是最大(或最小)元素。所有的数据都在叶子节点,且每一个叶子节点都带有指向下一个节点指针,形成了一个有序
转载 2023-09-04 19:56:20
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一 查看数据文件方案原理:使用 hexdump 命令读取数据文件中索引数据高度。1.1 获取 page_nopage_no 是索引 B+ 根页码,可以从 InnoDB 元数据信息表(INFORMATION_SCHEMA)中得到。可以使用 SHOW TABLES FROM INFORMATION_SCHEMA LIKE ‘INNODB_SYS%’; 查询到 InnoDB 相关元数据。mysq
在 MySQL 中使用 B+ 索引时,B+ 高度通常取决于中节点数量以及每个节点度数。在 MySQL 中,B+ 度数通常为 128,但是这个值也可以在创建索引时通过设置选项来更改。对于 B+ 来说,一般来说,高度越低越好。低高度意味着中节点数量越少,也就意味着查询和更新操作所需时间越少。但是,度数越高意味着每个节点所包含子节点越多,这可以减少对磁盘访问次数,从
转载 2023-06-12 20:55:06
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索引,是为了更快查询数据,查询算法有很多,对应数据结构也不少,数据库常用索引数据结构一般为B+Tree。1、B-Tree关于B-Tree官方定义个人觉得比较难懂,通俗一点就是举个例子。假如:一本英文字典,单词+详细解释组成了一条记录,现在需要索引单词,那么以单词为key,单词+详细解释为data,B-Tree就是以一个二元组{key,data}来定义一条记录。如果一个节点有3条记录,那么会
定义  一颗m阶B+满足以下几个条件:  1.除根节点外节点关键字个数最大为m-1,最小为m/2  2.除叶节点外每个节点孩子节点数目为该节点关键字个数加一,这些孩子节点关键字范围与父节点关键字大小对应(这个看图才看清楚)  3.叶子节点存放着所有的关键字,叶子节点间按关键字大小用指针相互连接。内部节点以叶子节点关键字最小值作为索引B+优势  B+相较于B最大
转载 2023-06-13 22:24:23
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摘要:本文对B索引结构、内部管理等方面做了一个全面的介绍。同时深入探讨了一些与B索引有关广为流传说法,比如删除记录对索引影响,定期重建索引能解决许多性能问题等。 1.B索引相关概念       索引与表一样,也属于段(segment)一种。里面存放了用户数据,跟表一样需要占用磁盘空间。只不过,在索引数据存放形式与表
b索引及其变种1. b-tree在计算机科学中,B(英语:B-tree)是一种自平衡,能够保持数据有序。这种数据结构能够让查找数据、顺序访问、插入数据及删除动作,都在对数时间内完成。B,概括来说是一个一般化二叉查找(binary search tree),可以拥有多于2个子节点。与自平衡二叉查找不同,B为系统大块数据读写操作做了优化。B减少定位记录时所经历中间过程,从而加
转载 2024-05-13 08:02:53
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数据库索引技术 BB+数据库中建立索引能加快数据存取,但是当索引变得很大时,可能导致内存装不下。这时就需要使用多级索引来实现。而BB+是实现多级索引一种数据结构。BB是多叉,其中每个节点如下所示:Ki是索引字段值,Pj只指针,指向索引块或者指向主文件中数据块或者指向数据块中某个记录 Pi指向内容中关键字都要小于Ki,Pi+
转载 2024-03-18 16:57:21
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二叉(Binary Search Trees)二叉是每个结点最多有两个子树树结构。通常子树被称作“左子树”(Left Subtree)和“右子树”(Right Subtree)。二叉常被用于实现二叉查找和二叉堆。二叉有如下特性:每个结点都包含一个元素以及 n 个子树,这里 0≤n≤2。左子树和右子树是有顺序,次序不能任意颠倒。左子树值要小于父结点,右子树值要大于父结
前言 MySQL innodb 引擎之所以使用 B+tree 来存储索引,就是想尽量减少数据查询时磁盘 IO 次数。高度直接影响了查询性能。一般高度在 3~4 层较为适宜。数据库分表目的也是为了控制高度。那么如何获取高度呢?下面使用一个示例来说明如何获取高度。示例数据准备 建表语句如下:1 2 3 4 5 6 7 8 CREATE TABLE user ( id in
转载 2023-11-27 20:43:20
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1、数据库索引采用B+而不是B原因主要原因:B+只要遍历叶子节点就可以实现整棵遍历,而且在数据库中基于范围查询是非常频繁,而B只能中序遍历所有节点,效率太低。2、文件索引和数据库索引为什么使用B+文件与数据库都是需要较大存储,也就是说,它们都不可能全部存储在内存中,故需要存储到磁盘上。而所谓索引:为了数据快速定位与查找,那么索引结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O存取
文章目录索引B+ TREE哈希索引MySQL 索引主键索引唯一索引普通索引全文索引存储引擎InnoDBMyISAM 索引索引目的 在于提高查询效率。B+ TREEB 只指Balance Tree 平衡。平衡是一颗查找,所有叶子节点位于同一层。 B+ 是基于B 和 叶子节点顺序访问指针进行实现。它具有B 平衡性,并且通过顺序访问指针来提高区间查询性能。B+ 是一种数据结构
BB ,平衡多路查找B 是为磁盘等存储设备设计一种平衡查找B 树结构数据可以让系统高效找到数据所在磁盘块。上图就是一个 B ,紫色为 Key,黄色为 data,蓝色为指针。相比于之前 BST 多了在每一个磁盘页索引比较,但是因为磁盘页已经被磁盘 IO 操作读取到了内存中。因为内存 IO 操作比磁盘 IO 操作省时很多根本不在一个数量级所以可以忽略不计,所以磁盘 IO 操
(一)深入浅出理解索引结构实际上,您可以把索引理解为一种特殊目录。微软SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)。下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引区别:其实,我们汉语字典正文本身就是一个聚集索引。比如,我们要查“安”字,就会很自然地翻开字
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本文需要有mysql底层知识做铺垫****mysql默认page大小为16K,这个可以调整,但是必须是4倍数,因为操作系统每次和硬盘交互数据取就是4K块1、分析b+非叶子节点情况 ,假定一个表用int类型作为主键,占用4个字节,而指针大小在InnoDB源码中设置为6字节,一共10个字节,根节点一页就能存放16K/10 约为1600个指针满编B+一层能存放指针数据为1600*1600
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MySQL 索引原理- 索引B+TreeMySQL索引类型MySQL索引一般而言都是B+,但是也有些时候可以使用哈希索引。哈希索引:查找速度非常快是一种内存存储引擎是一种散列查找方式,不支持排序和范围查找一般情况下我们都是用B+一种基于硬盘存储所创建变种树支持排序,范围查找查询速度也非常可观,而且是查找速度是稳定。为什么选B+作为存储结构那什么是B+?呃,这个说来话了,我们以光
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