首先B+树的应用最多的就是在MySQL中的索引，是InnoDB存储引擎的默认索引。那么这个在面试中也是经常被问到的。那么就做一个总结吧。概念要了解B+树那么就不得不提一下的是B-树，因为B+树和B-树是由很大的联系。 B树(B-tree) 是一种平衡的多路查找树，那么我们从图中也可以看到2-3树的影子，其实2-3树、2-3-4树是B树的一个特例。结点最大的孩子数目称为B树的阶，因此，2-3树是3阶
在 MySQL 中使用 B+ 树做索引时，B+ 树的高度通常取决于树中节点的数量以及每个节点的度数。在 MySQL 中，B+ 树的度数通常为 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+ 树来说，一般来说，树的高度越低越好。低高度意味着树中节点的数量越少，也就意味着树的查询和更新操作所需的时间越少。但是，度数越高意味着每个节点所包含的子节点越多，这可以减少对磁盘的访问次数，从
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2023-06-12 20:55:06
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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的倍数，因为操作系统每次和硬盘交互数据取的就是4K的块1、分析b+树非叶子节点情况 ，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个指针满编的B+树一层能存放的指针数据为1600*1600
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2023-07-04 14:31:28
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一、索引相关原理索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引的本质是数据结构，可以简单理解为排好序的快速查找数据结构。数据库在存储数据之外，还维护着满足某些特定查找算法的数据结构，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。搜索树，其平均复杂度是lgN，具有不错的查询性能。复杂度模型是基于每次相同的操作成本（如都是在
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2023-09-06 17:41:55
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SELECT A.SPACE AS TBL_SPACEID, A.TABLE_ID, A.NAME AS TABLE_NAMN information_schema.IN..
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2022-10-25 00:02:19
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1、B+树基本概念 B+树的语言定义比较复杂，简单的说是为磁盘存取设计的平衡二叉树可是需要注意的是，第三层才是真实的数据，17、35都不是真实数据，只是用来划分数据的！2、为什么使用B+树 B+树有什么好处我们非要使用它呢？那就先要来看看mysql的索引 2.1mysql索引 试想一下在mysql中有200万条数据，在没有建立索引的情况下，会全部进行扫描读取，这个时间消耗是
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2023-07-01 12:36:12
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# 实现MySQL B+树的高度
## 简介
MySQL中的B+树是一种常用的索引结构，它能够提高数据的查询效率。本文将向你介绍如何实现MySQL B+树的高度。
## 流程图
首先，让我们用一个流程图来展示实现MySQL B+树的高度的步骤。
```mermaid
journey
title 实现MySQL B+树的高度流程图
section 准备工作
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原创
2023-08-29 05:00:56
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前言 MySQL 的 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。树的高度直接影响了查询的性能。一般树的高度在 3~4 层较为适宜。数据库分表的目的也是为了控制树的高度。那么如何获取树的高度呢？下面使用一个示例来说明如何获取树的高度。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
目录一、二叉查找树（BST）二、平衡二叉树（AVL）三、红黑树四、B-Tree五、B+Tree六、InnoDB 和MyISAM 对于B+Tree应用的区别 在 MySQL 中,MyISAM与InnoDB两种引擎都是使用B+Tree 作为索引结构，为什么它们都要选择B+Tree这种数据结构？我们先从相近的二叉查找树开始。一、二叉查找树（BST）二叉查找树的特性：1.若它的左子树不为空，则所有左子树
MySql Innodb索引：B+树全文索引哈希索引 B+树有n个子树的中间节点包含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的信息以及指向记录的指针，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的指针，形成了一个有序
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2023-09-04 19:56:20
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1. 索引的代价1.1 空间上的代价每建立一个索引都要为它建立一棵B+树，每一棵B+树的每一个节点都是一个数据页，一个页默认会占用16KB的存储空间，一棵很大的B+树由许多数据页组成1.2 时间上的代价每次对表中的数据进行增、删、改操作时，都需要去修改各个B+树索引。B+树每层节点都是按照索引列的值从小到大的顺序排序而组成了双向链表。不论是叶子节点中的记录，还是内节点中的记录（也就是不论是用户记录
问题 B: 树的高度时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB提交: 76 解决: 38 题目描述一棵树有n个节点，其中1号节点为根节点
原创
2022-09-15 10:54:10
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1.B-Tree的原理分析（1）什么是B-TreeB-树，全称是 Balanced Tree，是一种多路平衡查找树。一个节点包括多个key (数量看业务)，具有M阶的B树，每个节点最多有M-1个Key。节点的key元素个数就是指这个节点能够存储几个数据。每个节点最多有m个子节点，最少有M/2个子节点，其中M>2。数据集合分布在整个树里面，叶子节点和非叶子节点都存储数据；类似在整个树里面做一次
什么是索引？索引是对数据库表中一列或者多列的数据进行排序的一种数据结构。 它可以加速数据的检索。索引的作用相当于图书的目录。InnoDB和MyISAN默认索引为B+树。 Memony就是是哈希表B树什么？B的意思是平衡。 B树是一种自平衡树数据结构，它维护有序数据并允许以对数时间进行搜索、顺序访问、插入和删除。 B树是二叉搜索树的一般化，可以有两个以上的子节点。B树非常适合读取和写入相对较大的数据
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2023-07-04 20:21:52
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目录 一、树二、B+树2.1 B+树性质三、聚集索引和辅助索引3.1 聚集索引3.2 辅助索引3.3 聚集索引和非聚集索引的区别四、再看B+树4.1 B+树的插入操作4.2 B+树的删除操作 一、树树状图是一种数据结构 ，它是由n（n>=1）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。 它具有以下的特点：每个结点有零
InnoDB存储引擎支持两种常见的索引：B+树和哈希。B+树B+树是从一个Balance Binary树（平衡二叉树）发展而来的，但不是一个平衡二叉树，B+树的索引只能找到被查找数据行所在的页。然后数据库通过把页读入内存，再在内存中进行查找。平衡二叉树：左子树的值总是小于根的值，右子树的值总是大于根的键值，二分查找法：logn平衡二叉树对于查找的性能是比较高的，但是不是最高的，只是接近最高的性能。
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2023-09-07 11:03:20
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文章目录1、二叉查找树2、平衡二叉树（AVL Tree）2.1、四种失去平衡的定义：2.2、四种失去平衡对应的旋转方法2.2.1 、LL的旋转2.2.2 、RR的旋转2.2.3、LR的旋转2.2.4 、RL的旋转3、平衡多路查找树（B-Tree）4、B+Tree5、其它5.1、覆盖扫描 B树 、 B-树 、 B-tree 、 B tree 这4种写法指的是同一种树B+树 、 B+tree 这2种
一 B树的由来B树指的是一类树，包括B-树，B+树，B*树等，是一种自平衡的搜索树，它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B树允许每个节点有更多的子节点。B树是专门为外部存储器设计的，如磁盘，它对于读取和写入大块数据有良好的性能，所以一般用在文件系统及数据库中。1. 为什么不用二叉平衡树传统用来搜索的平衡二叉树有很多，AVL树，红黑树等。这些树在一般情况下的查询性能非常好，但当数据量非常大的时候就无
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2023-07-04 14:29:30
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总结一下B树和B+树在不同是数据库系统中的应用。一、B树和B+树1.1 B树B-Tree，即B树或者B-树。一棵 m 阶的 B 树，需要满足下列条件：1. 定义任意非叶子结点最多只有M个儿子，且M>2；2. 根结点的儿子数为[2, M]；3. 除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]，向上取整；4. 非叶子结点的关键字个数=儿子数-1；5. 所有叶子结点位于同一层；6. k个关键字
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2023-07-04 14:30:29
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这个问题是我在看视频的时候老师提到的，虽然之前知道他们各自的索引结构但是还没有研究过原因。在网上一搜答案特别多。但是都特别的啰嗦。于是总结了这篇文章。一、B树和B+树的区别很明显，我们要想弄清楚原因就要知道B树和B+树的区别。为了不长篇大论。我们直接给出他们的形式总结他们的特点。1、B树B树是一种自平衡的搜索树，形式很简单：这就是一颗B树。针对我们这个问题的最核心的特点如下：(1)多路，非二叉树(
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2023-07-04 14:31:12
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