B-Tree索引是最常见的索引结构，默认创建的索引就是B-Tree索引。一、B树索引的结构B-树索引是基于二叉树结构的。B-树索引结构有3个基本组成部分：根节点、分支节点和叶子节点。其中根节点位于索引结构的最顶端，而叶子节点位于索引结构的最底端，中间为分子节点。 叶子节点（Leaf node）：包含条目直接指向表里的数据行。 分支节点（Branch node）：包含的条目指向索引里其
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2021-02-09 10:08:19
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# 在 SQL Server 中实现 B 树
## 引言
B 树是一种自平衡的树形数据结构，常用于数据库和文件系统的管理。它通过将数据存储在树节点中，以最小化查找时间并增加存储效率。在 SQL Server 中实现 B 树的概念涉及创建一个表并使用索引来优化数据的检索。本文将帮助你从零开始了解如何在 SQL Server 中实现 B 树。
## 整体流程
为了在 SQL Server 中实
原创
2024-10-26 04:46:37
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mysql常用的索引有三种，B树，B+树，哈希索引，他们有什么特点，有什么区别呢，特别是B+树和B树有什么区别更是面试的高频考点，这里一一总结一下。 B树B-树概述B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路自平衡的搜索树（B树是一颗多路平衡查找树） 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。下图是 B-树的简化图.B-树有如下特
在现代应用程序中，SQL Server索引的优化是确保高效数据访问和查询性能的关键。今天，我们将深入探讨如何通过“SQL Server 索引 实现 B”来优化数据库性能的过程，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论和总结。
根据流行的最佳实践，数据库的索引可以显著提高查询性能。然而，不当的索引策略可能导致恶劣的性能，甚至增加维护成本。接下来，我们将通过一个流程图展示“SQL Ser
B树B 树，平衡多路查找树。B 树是为磁盘等存储设备设计的一种平衡查找树。B 树结构的数据可以让系统高效的找到数据所在的磁盘块。上图就是一个 B 树，紫色为 Key，黄色为 data，蓝色为指针。相比于之前的 BST 多了在每一个磁盘页的索引比较，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
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2023-07-04 20:19:19
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mysql中的索引其主要内容包括Mysql常用的的索引类型（主键索引、唯一索引、普通索引和全文索引和组合索引）和两种常用的结构B-tree、哈希索引（自定义哈希索引和Innodb自适应哈希索引）B-tree(MongoDB)B-Tree就是我们常说的B树，B树这种数据结构常常用于实现数据库索引，因为它的查找效率比较高。每次磁盘IO读取的数据我们称之为一页（page）。一页的大小与操作系统有关，一般
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2024-03-28 18:45:27
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1、数据库索引采用B+树而不是B树的原因主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树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+树文件与数据库都是需要较大的存储，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：为了数据的快速定位与查找，那么索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取
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2023-10-03 11:19:37
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mysql第五章实现索引一、索引作用索引：用于更快的从表中获取数据。二、索引简介，创建和管理索引1.五种索引简介a.主键对应索引的列值必须唯一，列值不能包含NULL值。b.外键定义表之间的关系，并确保这些表中数据的一致性，即一个表中的数据依赖于另一个表中的数据。c.唯一与主键相似，但可以包含NULL值。d.常规与主键相反，可在列值重复和包含NULL值的列上定义。e.全文可在可以接受字符串值（例ch
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2023-11-11 08:01:22
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索引概述 索引与表一样，也属于段（segment）的一种。里面存放了用户的数据，跟表一样需要占用磁盘空间。只不过，在索引里的数据存放形式与表里的数据存放形式非常的不一样。在理解索引时，可以想象一本书，其中书的内容就相当于表里的数据，而书前面的目录就相当于该表的索引。同时，通常情况下，索引所占用的磁盘空间要比表要小的多，其主要作用是为了加快对数据的搜索速度，也可以用来保证数据的唯一性。但是，索
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概述本质：数据库维护某种数据结构以某种方式引用（指向）数据索引取舍原则：索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数B树满足的条件d为大于1的一个正整数，称为B-Tree的度h为一个正整数，称为B-Tree的高度每个非叶子节点由n-1个key和n个指针组成，其中d<=n<=2d每个叶子节点最少包含一个key和两个指针，最多包含2d-1个key和2d个指针
数据库索引技术
B树与B+树数据库中建立索引能加快数据的存取，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B树和B+树是实现多级索引的一种数据结构。B树B树是多叉树，其树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的数据块或者指向数据块中的某个记录
Pi指向的内容中的关键字都要小于Ki，Pi+
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2024-03-18 16:57:21
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b树索引及其变种1. b-tree在计算机科学中，B树（英语：B-tree）是一种自平衡的树，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、插入数据及删除的动作，都在对数时间内完成。B树，概括来说是一个一般化的二叉查找树（binary search tree），可以拥有多于2个子节点。与自平衡二叉查找树不同，B树为系统大块数据的读写操作做了优化。B树减少定位记录时所经历的中间过程，从而加
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2024-05-13 08:02:53
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1. B+树索引概述在上一篇文章中，我们讨论了关于index的几个中重要的课题：A) index是保存在磁盘上的一种数据结构，用于提高查询或是扫描record的速度。B) 排序索引树通过保存page的指针加速record的查找。（ISAM）C) 维护排序索引树的代价很高，因此，ISAM通过创建overflow page来解决这个问题，但是过多的ov
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2023-11-03 12:28:54
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MySQL 索引原理- 索引与 B+TreeMySQL索引类型MySQL的索引一般而言都是B+树，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的查找方式，不支持排序和范围查找一般情况下我们都是用B+树一种基于硬盘存储所创建的变种树支持排序，范围查找查询速度也非常可观，而且是查找速度是稳定的。为什么选B+树作为存储结构那什么是B+树？呃，这个说来话了，我们以光
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2023-07-04 14:31:11
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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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2023-08-12 16:43:54
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前段时间面试每次提到索引，我就巴拉巴拉说一堆，然后到了说说你理解的 B+tree索引我就懵逼了。直接说B+tree可能并不是很好理解，下面我们从最简单的二叉查找树开始慢慢循序渐进。 一、B+Tree索引1、二叉查找树在最开始学习树的时候，我们一定学习过这样一种结构的二叉树根结点大于它的左节点，小于它的右节点。如果我们要在上述的二叉树里面去查询 6 ,只需要三步即可找到根节点 10 ，判断6比10小
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2024-09-24 07:17:30
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索引是一种数据结构，用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据。 索引最形象的比喻就是图书的目录了。注意这里的大量，数据量大了索引才显得有意义，如果我想要在 [1,2,3,4] 中找到 4 这个数据，直接对全数据检索也很快，没有必要费力气建索引再去查找。索引在 MySQL 数据库中分三类： B+ 树索引 Hash 索引 全文索引 我们今天要介绍的是工作开发中最常接触到的 InnoDB 存
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2023-09-19 23:04:39
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b+树的查找过程：如上图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针， &nbs
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2024-03-25 22:02:58
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一、索引1.查询效率问题在很多页中查找记录的情况下，不论是根据主键列或者非主键列进行查找，如果不能快速定位到记录所在的页，就只能从第一个页沿着双向链表一直往下找，然后在每一个页中针对主键或非主键分别采用二分法或遍历单向链表中每一条记录，这种方式可能需要遍历所有页以及页中所有记录，极为耗时。所以要快速定位到需要查找的记录所在的索引页，同样需要为索引页建立一个目录，也就是索引。2.建立索引建立目录，就
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2023-10-12 16:18:29
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参考文献地址： CodingLabs - MySQL索引背后的数据结构及算法原理 B树与B+树简明扼要的区别_Hannah-CSDN博客_b树与b+树的区别 【经典数据结构】B树与B+树 - vincently - 博客园 (cnblogs.com) 图1展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共 ...
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2021-09-08 11:31:00
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