前言昨天，有个女孩子问我提高数据库查询性能有什么立竿见影的好方法？这简直是一道送分题，我自豪且略带鄙夷的说，当然是加「索引」了。她又不紧不慢的问，索引为什么就能提高查询性能。这还用问，索引就像一本书的目录，用目录查当然很快。她失望地摇了摇头，你说的只是一个类比，可为什么通过目录就能提高查询速度呢。唉，对啊，通过书目可以快速查询，这只是一个现象，真正原因到底是什么呢。那女孩看着诧异且表情僵硬的我，满
文章目录前言1、MySQL索引为什么不使用其他数据结构？1.1 二叉搜索树1.2 B树1.3 红黑树和哈希表2、B+树为什么能成为天选之子总结 前言一提到MySQL索引，大家自然而然就会想起一种非常经典的数据结构B+树。网上有大量的资料介绍B+树，但大多都是介绍B+树的建立规则以及各种计算公式，看着十分头疼。本篇文章就来简单的探讨MySQL索引使用B+树的原因。 1、MySQL索引为什么不使用
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2023-09-30 23:00:49
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# MySQL中的索引与B+树
在数据库系统中，索引是一种用于加速查询的机制。MySQL使用的主要索引类型是B+树索引。本文将详细介绍MySQL的索引是如何以B+树的形式实现的，并通过示例代码帮助你更好地理解这一概念。
## 什么是B+树？
B+树是一种自平衡的树数据结构，它能够保持数据有序并允许高效的插入、删除和查询操作。B+树的主要特点包括：
- 每个节点可以包含多个子节点（因此被称为
# MySQL默认索引是几阶树
在MySQL中，索引是一种用于加快数据检索速度的数据结构，它能够帮助数据库系统快速定位到需要查询的数据。MySQL默认的索引是B树（即平衡树），B树是一种多路搜索树，通常用于数据库和文件系统中。
## B树结构
B树是一种自平衡的树形数据结构，它保持着树的平衡，确保所有叶子节点到根节点的路径长度相同。在B树中，每个节点可以包含多个子节点，这就是所谓的“多路搜索
原创
2024-02-25 05:03:16
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一、索引结构二叉排序树 与 平衡二叉树二叉排序树结构可以有效的减少查询时间，最优可以实现二分查找，每次查询只需要查询一半数据。但如果本身是有序数据，则二叉排序树就失去了效果，因此产生平衡二叉树平衡二叉树，是在二叉排序树的结构上保证左右子树高度差不超过 1 ，有效的减少查询次数b 树，也叫 m 阶树，每个节点最多 m 个子树，数据存储在节点上b+ 树，是 b 树进阶，在 b 树的基础上，将所有的数据
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2023-07-04 20:22:38
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翻译(由于部分翻译借助翻译工具，有不准确的地方还请见谅):大多数Elasticsearch用户在创建索引时的一个关键问题是“我应该使用多少个分片？”在本文中，我将介绍在分片分配时的一些权衡以及不同设置带来的性能影响.。如果你想学习如何神秘化和优化你的分片策略请继续阅读。
为什么优化？这是一个重要的话题, 很多用户对如何分片都有所疑惑, 有个最好的理由就是. 在生产环境中, 随着数据集的不断
博客主页：?看看是李XX还是李歘歘??每天分享一些包括但不限于计算机基础、算法等相关的知识点
原创
2022-04-14 13:37:35
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写在前面：第一篇讲解Spring时，重点提到过Spring事务，Spring事务本质上是数据库事务，而数据库事务是基于并发。此时数据库引用了一套锁机制来解决并发问题。在介绍锁机制之前，就不得不提数据库索引。此文以目前市场主流的MySQL数据库为例。Mysql索引一、存储引擎：1）MyISAM ：不支持事务、支持表锁、索引方式为非聚簇索引2）InnoDB（MySQL默认）：支持事务、支持
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2023-12-18 16:55:27
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索引是一种提高我们查询效率的数据结构，大家肯定很熟悉，在日常数据库优化工作中经常会接触到。 今天说一说索引的底层结构。 【索引结构】 MySQL 索引一般是哈希表或 B+ 树，常用的 InnoDB 引擎默认使用的是 B+ 树来作为索引的数据结构。 为什么不用哈希表？ 什么是哈希表？ 哈希表（也叫散列
原创
2021-05-28 16:44:28
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文章目录B-树背景知识B-树的定义与特点查找的分析插入的分析分裂的过程删除的分析替换的过程合并的过程动态演示JAVA实现 B-树理论部分来自《数据结构 （C语言版）》 严蔚敏背景知识B-树是一种平衡的多路查找树，B-树其实就是B树，因为英文是B-Tree，翻译成了B-树。B-树的数据结构常用于数据库索引技术和文件索引。由于数据库的索引是存储在磁盘上的，当数据量的比较大的时候，无法将整个索引一次全
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2023-08-11 15:08:58
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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，
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2023-08-15 18:59:25
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本文目录：MySQL索引为什么要使用索引MySQL索引底层为什么选择 B+Tree1.二叉树 （Binary Search Tree）2.平衡二叉树 (Balanced binary search trees)使用平衡二叉树作为索引，如何检索数据?1.磁盘块分析2.如果现在我们要检索 12，流程如下：平衡二叉树，还存在哪些缺陷、问题? 1.它太深了 2
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2023-12-15 10:43:22
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查询的历程线性查找
HASH:冗余的数组实现的，查询快，但占用空间
B+树和二叉树有什么区别
二叉树:插入和查询很快(logn)，无法存大规模数据，复杂度退化(二叉树是n个节点的有限集)
平衡树：解决bst退化的问题，树是平衡的；节点非常多的时候，依然树高很高
多路查找树：一个父亲多个孩子节点(度);节点过多树高不会特别深
多路平衡查找树:B-Tree(构建索引的底层结构)阶数二叉树中阶数的概念：
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2024-05-17 15:08:41
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在InnoDB引擎中，表中的数据是以索引的方式存放，这种表又称为索引组织表。 InnoDB中索引的底层数据结构是B+树。 网上的文章经常会拿B树和B+树进行对比，并且会说B+树比B树更“矮胖”，也就是在存储相同节点的情况下，B+树的树高比B树树高小，这句话很好理解，一般学过数据结构的同学，都可以看懂 ...
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2021-08-11 23:58:00
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引言很久没写文章了，今天回来重操旧业。今天讲的这个主题，是《面试官:谈谈你对mysql索引的认识》，里头提到的一个坑。mysql也就是说，若是面试官问的是，为何Mysql中Innodb的索引结构采起B+树？这个问题时，给本身留一条后路，不要把B树喷的一文不值。由于网上有些答案是说，B树不适合作文件存储系统的索引结构。若是按照那种答法，本身就给本身挖了一个坑，很难收场。所以，就有了这篇文章的诞生~面
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2023-08-07 07:13:50
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为什么Mongodb索引使用B树，而Mysql用B+树？B树 特点：树内的每个节点都存储数据叶子节点之间无指针相邻B+树 特点：数据只出现在叶子节点所有叶子节点增减了一个链指针 针对上面的B+树和B树的特点，这里做一个总结：1. B树的树内存储数据，因此查询单条数据的时候，B树的查询效率不固定，最好的情况是O(1)。可以认为在做单一数据查询的时候，使用B树平均性能更好。但是由于B树中各节点之
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2023-05-24 13:45:51
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概述B tree： 二叉树（Binary tree），每个节点只能存储一个数。B-tree：B树（B-Tree，并不是B“减”树，横杠为连接符，容易被误导） B树属于多叉树又名平衡多路查找树。每个节点可以多个数（由磁盘大小决定）。B+tree 和 B*tree 都是 B-tree的变种索引为什么是用B树呢？一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。
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2024-07-30 14:20:41
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前言在MySQL中，无论是Innodb还是MyIsam，都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始，逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题，从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。目录一、二叉查找树(BST)：不平衡二、平衡二叉树(AVL)：旋转耗时三、红黑树：树太高四、B树：为磁盘而生五、B+树六、感受B+树的威力七、总结一、二叉查找树(B
正文这里的Mysql指的是Innodb的存储引擎下的索引结构，其他存储引擎我们暂时不讨论。B树和B+树开头，我们先回忆一下，B树和B+树的结构以及特点，如下所示:B树 注意一下B树的两个明显特点树内的每个节点都存储数据叶子节点之间无指针相邻B+树 注意一下B+树的两个明显特点数据只出现在叶子节点所有叶子节点增加了一个链指针针对上面的B+树和B树的特点，我们做一个总结
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2023-08-05 00:55:22
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Mysql的索引为什么使用B+Tree四个问题为什么要设计索引？ 如果是你，改如何设计索引？ 设计索引的时候使用什么数据结构？ Mysql的索引是如何实现的？一、mysql的存储引擎show engines; 可以查看mysql所使用的的存储引擎，因为不同的索引是构建在不同的存储引擎之上的。1：如上图，用的最多的三种就是：InnoDB（B+树，支持自适应hash，没法人为的去改变）。MyISAM（
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2024-01-20 21:48:36
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