# MySQL MyISAM 叶子节点存储数据实现指导
## 流程概述
在使用 MySQL 数据库时，MyISAM 是一种存储引擎，它适合于读操作多于写操作的场景。如果你有一棵树形结构的数据，叶子节点通常是用来存储一些特定数据的。在此，我们将一步一步实现叶子节点存储数据的过程。
### 步骤示意表
| 步骤 | 任务描述 |
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1、B树和B+树的区别，MYSQL为啥使用B+树。1.1、B树目的：为了存储设备或者磁盘设计的一种平衡查找树。定义（M阶B树）：a、树中的每个节点最多有m个孩子。 b、除了根节点和
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2023-10-20 12:39:44
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B+/-Tree原理B-Tree介绍 B-Tree是一种多路搜索树（并不是二叉的）： 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.
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2024-06-08 21:35:10
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数据库表中的数据都是存储在页里的，那么一个页可以存放多少条记录呢？这取决于一行记录的大小是多少，假如一行数据大小是1k，那么理论上一页就可以放16条数据。当然，查询数据的时候，MySQL也不能把所有的页都遍历一遍，所以就有了索引，InnoDB存储引擎用B+树的方式来构建索引。聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，叶子节点存放的是整行记录数据，在非叶子节点上存放的是键值以及指向数据页的指针，同
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2024-07-14 13:01:24
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前言二叉树、平衡树、B树做铺垫，来讲解B+tree。这里对于数据结构不做详细解释，只讲与本文有关的知识。一、二叉树首先，明确几个概念，每个树结构，只有一个根节点。最下一层，没有子节点的节点叫叶子节点，初根节点和叶子节点外的节点，叫非叶子节点。二叉树，顾名思义，就是子节点最多有两个分支的树，如下图: 由二叉树定义以及图示分析得出二叉树有以下特点： 1）每个结点最多有两颗子树，所以二叉树中不存在度大于
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2024-04-12 14:26:33
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定义：有且只有一个称为根的节点，有若干个互不相交的子树。通俗的理解： 树由节点和边组成，每个节点只有一个父节点但可以有多个子节点，但有个节点例外，该节点没有父节点（根节点）。节点、父节点、子节点、子孙、堂兄弟。深度：树中节点的最大层次。从根节点到最底层节点的层数。根节点是第一层。非终端节点即非叶子节点。根节点可以是叶子节点，也可以是非叶子节点。叶子和非叶子节点说的是有没有孩子。度：子节点的个数为度
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2024-02-22 22:16:50
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B+树我们知道，InnoDB是用B+树作为组织数据形式的数据结构。不论是存放用户记录的数据页，还是存放目录项记录的数据页，我们都把它们存放到B+树这个数据结构中了，所以我们也称这些数据页为节点。从图中可以看出来，我们的实际用户记录其实都存放在B+树的最底层的节点上，这些节点也被称为叶子节点或叶节点，其余用来存放目录项的节点称为非叶子节点或者内节点，其中B+树最上边的那个节点也称为根节点。从图中可以
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2023-09-18 08:52:35
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0. 引言：索引的基本概念：索引出现的唯一目的，就是为了提高 查询 的效率，就像书的目录一样。 如果没有索引，在表中查找某个符合条件的数据，就需要逐条遍历。索引也是一张表，该表保存了主键和索引字段，并指向实体表的记录。应该注意到：虽然索引大大提高了查询速度，但同时也降低了更新表的速度，例如对表进行 INSERT、UPDATE、DELETE等操作时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。另
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2024-09-18 20:30:12
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在计算机科学中，树形结构是一类重要的非线性数据结构，二叉树是一种重要的树形结构。 二叉树是n个数据的有限集，它或为空集（n=0），或含有唯一的称为根的元素，其余元素分成两个互不相交的子集，每个子集自身也是一颗二叉树，分别称为根的左子树和右子树，集合为空的二叉树简称为空数，二叉树中的元素也称为结点。 &nbs
数据库磁盘读取与系统磁盘读取 1，系统从磁盘中读取数据到内存时是以磁盘块（block）为基本单位，位于同一个磁盘块中的数据会被一次性读取出来。 2，innodb存储引擎中有页（Page）的概念，页是数据库管理磁盘的最小单位，innodb存储引擎中默认每个页的大小为16kb，每次读取磁盘时都将页载入内存中。 3，系统一个磁盘块的大小空间往往没有16kb这么大，因此inn
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2024-01-08 17:17:57
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前言在程序开发中，总是离不开数据库的支持，如果你做过数据库数据恢复的话，就会发现数据库其实也是存储在磁盘上的文件，而不是我们平时在Navcat上面看到的那些序列数据。文章只是对自己的思路做总结，如果觉得文章过于简单，请系统了解实现。工作原理数据存储在数据库中我们常常选择innodb作为存储引擎，所以，我主要了解的也是这个。 在我们使用数据库的过程中，索引总是跟随着我们，比如主键索引。其实我们的表的
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2024-01-25 18:46:26
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B+树基本介绍(balance平衡-高度差小于2)B+树是B树的扩展，允许有效的插入，删除和搜索操作。在B树中，键和记录都可以存储在内部节点和叶子节点中。 然而，在B+树中，记录(数据)只能存储在叶节点上，而内部节点只能存储键值。B+树的叶节点以单链表的形式链接在一起，以使搜索查询更有效。B+树用于存储无法存储在主存储器中的大量数据。 由于主存储器的大小总是有限的事实，B+树的内部节点(访问记录的
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2024-06-15 16:48:28
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简介我们都知道mysql使用存储引擎的是InnoDB，InnoDB使用的索引的对应的数据结构是B+树结构图：
如上图所示,我们实际用户记录是存放在B+树的最底层的节点上，这些节点也被称为叶子节点或者叶节点，其余用了存放目录项的节点称为非叶子节点或者内节点，最上边的节点为根节点。
InnoDB 是使使用页来作为管理理存储空间的基本单位，也就是最多能保证16KB的连续存储空间，而随着表中记录
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2023-08-08 14:13:24
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一、程序设计=数据结构+算法1、数据结构：数据元素相互之间存在一种或者多种特定关系的集合。数据结构：逻辑结构和物理结构逻辑结构：数据对象中数据元素之间的相互关系。集合结构：同属于一个集合。之外没有其他关系。线性结构：数据元素之间是一对一的关系。树形tree结构：数据元素之间存在一对多的层次关系。（可看成一种特殊的图）图形map结构：数据元素之间存在多对多的层次关系。物理结构：数据的逻辑结构在计算机
# 深入理解MySQL中的非叶子节点
在了解MySQL的内部机制时，树的结构是一种重要的数据存储方式。特别是B+树，它被广泛用于MySQL的存储引擎，如InnoDB。B+树的组成部分包括叶子节点和非叶子节点。在这篇文章中，我们将探讨什么是非叶子节点，及其在查询和数据存储中的重要性，并提供相关的代码示例和图示。
## 什么是非叶子节点？
在数据库中的B+树结构中，节点分为叶子节点和非叶子节点。
InnoDB索引数据类型结构 通常在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构。因此可以对B+Tree进行两种查找运算：一种是对于主键的范围查找和分页查找，另一种是从根节点开始，进行随机查找。下面做一个推算：InnoDB存储引擎中页的大小为16KB，一般表的主键类型为INT（占用4个字节）或BIGINT（占用8个字
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2023-09-30 21:14:11
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Mysql的索引底层存放是B+树的形式，如上图，MySQL索引表中是页式存储，除了叶子节点，其他节点存储的都是一个一个的页目录，在叶子节点存储的是索引和数据和指向下一个叶子节点的指针，并且叶子节点的排序是按照索引从小到大排序的。B+树和B树的区别非叶结点仅具有索引作用，跟记录有关的信息均存放在叶结点中。树的所有叶结点构成一个有序链表，可以按照关键码排序的次序遍历全部记录。在搜索过程中，如果查询和内
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2023-10-11 07:13:47
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Mysql索引底层数据结构与Explain详解一、数据结构：1、MySQL使用的B+tree1.1、B+tree在B-tree的基础上进行了改造。1.1.1、B+tree的数据都在叶子节点(磁盘叶)上，B-tree的数据在各自的节点上； 1.1.2、B+tree的非叶子节点存储的叶子结点的冗余索引，B-tree的非叶子节点存储了数据和索引； 1.1.3、B+tree 叶子结点之间有双向指针；B-t
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2024-06-22 14:16:13
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# 实现 MySQL 叶子节点数据页的完整指南
在开发过程中，尤其是处理数据库时，了解如何高效地处理和存取数据至关重要。今天，我们将介绍如何在 MySQL 中实现叶子节点数据页的概念，帮助你理解如何高效读取存储在数据库中的信息。本文将分步骤进行讲解，并附上详细的代码和图示。
## 整体流程
以下是实现“MySQL 叶子节点数据页”的整体流程：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-08-20 03:42:40
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# MySQL索引非叶子节点存放什么数据
在数据库开发中，索引是一个至关重要的概念。通过合理使用索引，我们可以极大提高数据查询的效率。今天我们将讲解“ MySQL索引的非叶子节点存放什么数据”，以及如何实现对这个内容的理解。
## 整体流程
我们将通过以下步骤来实现对索引非叶子节点数据的理解：
| 步骤 | 说明 |
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