一、MySQL索引原理1、索引背景 生活中随处可见索引的例子，如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是一样的，通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。 数据库也是一样，但显然要复杂许多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询
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2024-07-21 21:31:44
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https://www.iteye.com/blog/zhuyuehua-1872202 1.索引结构 1.1 B+树索引结构 从物理上说，索引通常可以分为：分区和非分区索引、常规B树索引、位图（bitmap）索引、翻转 （reverse）索引等。其中，B树索引属于最常见的索引 B树索引是一个典型的 ...
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2020-04-26 07:58:00
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结构上 B树中关键字集合分布在整棵树中，叶节点中不包含任何关键字信息，而B+树关键字集合分布在叶子结点中，非叶节点只是叶子结点中关键字的索引； B树中任何一个关键字只出现在一个结点中，而B+树中的关键字必须出现在叶节点中，也可能在非叶结点中重复出现； 性能上（也即为什么说B+树比B树更适合实际应用中
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2018-04-09 17:30:00
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我们在日常中经常操作数据库，mysql数据库是常用的数据库之一，支持多种索引类型，如B+Tree，哈希索引，全文索引等。这次主要研究的就是常用的B+Tree也叫B+树。什么是B+树？ B+ 树是一种树数据结构，通常用于数据库和操作系统的文件系统中。B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。B+ 树元素自底向上插入，这与二叉树恰好相反。但是光说概念无疑是晦
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2023-10-07 19:08:57
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一、索引的底层原理MySQL支持两种索引，一种是B-树索引，一种是哈希索引 MySQL中INNODB存储引擎是基于B-树的存储引擎（MySQL 实际使用的是B+树）作为索引结构。哈希 哈希索引是通过哈希表实现的，哈希表对数据无法做到排序，不适合做区间查找MySQL底层B+树与B-树的区别（MySQL索引为何采用B+树？） B树：B+树： 1、B-树的每一个几点存储的是关键字和对应的数据地址，B+树
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2023-08-10 12:50:41
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2.
B树索引的内部结构
我们可以使用如下方式将B树索引转储成树状结构的形式而呈现出来：
alter session set
events 'immediate trace name treedump level INDEX_OBJECT_ID';
比如，对于上面的例子来说，我们把创建在goodid上的名为idx_warecountd_goodid的索
当索引过大不能装入内存时,就需要引入多级索引做优化。而B+树可以实现这个要求 #基本概念 #结构图 可以这么理解 叶节点的指针结构就已经是完整索引了 上面的非叶子节点建立的索引都是对叶子节点的再索引 即多级索引结构 ...
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2021-09-10 23:43:00
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一：索引的类型二：索引的优点三：高性能索引策略四：索引案例1.1类型介绍索引有很多类型，可以为不同场景提供更好的性能。在MySQL中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以，并没有统一的索引标准：不同存储引擎的索引的工作方式并不一样，也不是所有的存储引擎都支持所有类型的索引，即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层的实现也可能不同 1.2 B+Tree索引存储引擎以
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2024-07-29 19:52:43
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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。
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2021-08-08 21:17:00
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备注：先说下，在MySQL文档里，实际上是把B+树索引写成了BTREEunique key(uid) USING BTREE,一个经典的B+树索引数据结构见下图：B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接。在B+树上的常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当，不会出现大幅波动，而且基于索引的顺序扫描时，也可以利用
原创
2022-11-17 11:56:22
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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： ...
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2021-05-01 23:11:42
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文章目录mysql——B+树索引何谓索引索引类型聚簇索引非聚簇索引创建索引创建语句创建原则mysql——B+树索引何谓索引索引是一种高效的数据结构，可以帮助数据库快速搜索数据，给某个字段建立索引，就会生成一棵以该字段排序的B+树，如果你不懂B+树，可以想一想为什么排序后二分查找会这么快。索引也不可以过度使用，否则会消耗很多磁盘空间，并且DML操作的时候维护索引也会很消耗性能。索引类型聚簇...
原创
2021-07-09 13:34:18
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面试时无意间被问到了这个问题：数据库索引的存储结构一般是B+树，为什么不适用红黑树等普通的二叉树？经过和同学的讨论，得到如下几个情况： 1. 数据库文件是放在硬盘上，每次读取数据库都需要在磁盘上搜索，因此需要考虑磁盘寻道时间，我们都知道磁盘寻道开销是非常大的。同时，索引一般也是非常大的，内存不能放下，因此也会放在磁盘上。（另外，还与局部性原理与磁盘预读有关系）。B+树所有的关键字都出现在叶子节点
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2023-08-12 16:36:37
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使用 B + 树。这个问题，你可以在脑子里面先思考一下，如果让你来设计数据库的索引，你会怎么设计？我们还是用 Why？What？How？三步法来看这个问题。为什么会需要索引？索引是什么？索引怎么用的？再思考为什么需要 B + 树？B + 树是什么？B + 树怎么用？答：大部分程序主要的功能都是对数据的处理，写入、查询、转化、输出。最形象的比喻就是树和内容和目录的关系，目录就是索引，我们根据目录能快
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2023-08-21 09:06:39
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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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简介：B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针，而B树则所有节点都带有B+树索引可以分为聚集索引和非聚集索引mysql使用B+树，其中Myisam是非聚集索引，innoDB是聚集索引聚簇索引索引的叶节点就是数据节点；而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。 B树： B+树： B+ 树的特点:
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2023-09-08 23:33:13
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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 B+ 树索引InnoDB 中索引为 B+ 树结构
每建立一条索引就创建了一棵 B+ 树结构每一个索引页内部都是按顺序排列，并且有页目录(索引页结构 <- 点击查看)
多个索引页之间也是按顺序排列，页之间的目录就储存在目录项纪录中 (纪录的是页中索引最小值)
当存在多个目录项纪录后，又需要高一级的目录项纪录来储存这一层的目录
最后就会形成一棵 B+ 树，查找时以多级目录的形式从上向
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2023-07-09 21:07:23
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hash索引底层就是hash表,进行查找时,调用一次hash函数就可以获取到相应的键值,之后进行回表查询获得实际数据.B+树底层实现是多路平衡查找树.对于每一次的查询都是从根节点出发,查找到叶子节点方可以获得所查键值,然后根据查询判断是否需要回表查询数据。 hash索引不支持使用索引进行排序 hash索引不支持模糊查询以及多列索引的最左前缀匹配 hash索引任何时候都避免不了回表查询数据,而B+树在符合某些条件(聚簇索引,覆盖索引等)的时候...
原创
2021-06-04 22:50:13
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### 引言在数据库系统中，索引是提高数据查询效率的重要手段之一。Hash索引和B+树索引是常见的索引数据结构。本文将对Hash索引和B+树索引进行全面比较，包括原理、优点、缺点以及适用场景，以帮助读者理解和选择适合自身需求的索引类型。### 1. 原理#### 1.1 Hash索引Hash索引使用散列函数（Hash Function）将
原创
2023-07-14 17:05:02
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