摘要：本文对B树索引的结构、内部管理等方面做了一个全面的介绍。同时深入探讨了一些与B树索引有关的广为流传的说法，比如删除记录对索引的影响，定期重建索引能解决许多性能问题等。 1.B树索引的相关概念 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
文章目录索引B+ TREE哈希索引MySQL 索引主键索引唯一索引普通索引全文索引存储引擎InnoDBMyISAM 索引索引的目的 在于提高查询效率。B+ TREEB 树只指Balance Tree 平衡树。平衡树是一颗查找树，所有叶子节点位于同一层。 B+ 树是基于B 树 和 叶子节点顺序访问指针进行实现。它具有B 树的平衡性，并且通过顺序访问指针来提高区间查询的性能。B+ 树是一种树数据结构
一 查看数据文件方案原理：使用 hexdump 命令读取数据文件中索引数据的高度。1.1 获取 page_nopage_no 是索引 B+树 的根页码，可以从 InnoDB 元数据信息表（INFORMATION_SCHEMA）中得到。可以使用 SHOW TABLES FROM INFORMATION_SCHEMA LIKE ‘INNODB_SYS%’; 查询到 InnoDB 相关的元数据。mysq
索引的定义：
建立在表之上，由单列或多列组成，旨在提高查询效率
索引的作用：
1.提高查询的速度
2.确保查询的唯一性
3.可以加速表与表之间的链接，实现表与表之间的参照完整性
4.使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少分组与排序的时间
5.全文检索字段进行搜索优化
索引分类：
主键索引(PRIMARY KEY)
我们一般看到的B+树都如下图所示 看了很多文章因为都跟这个图类似。这里有几个问题:1.为什么节点上的key值能是别的数字比如(6 29 66)吗？换句话说节点上的数值显示的哪几个有没有规律？ 2.节点上的key值能不能比这个多。换句话说这个数量是不是固定的？第一个问题: 因为我们知道想正常的二叉树他的根节点是由第一个插入的数值来决定的。后面插入的会根据和根节点相比较来决定左右分配。而平衡二叉树是会
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2024-07-06 06:50:03
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一，b树b树（balance tree）和b+树应用在数据库索引，可以认为是m叉的多路平衡查找树，但是从理论上讲，二叉树查找速度和比较次数都是最小的，为什么不用二叉树呢？ 因为我们要考虑磁盘IO的影响，它相对于内存来说是很慢的。数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存了，只能逐一加载每一个磁盘页（对应索引树的节点）。所以我们要减少IO次数，对于树来说，IO次数就是树
二叉树（Binary Search Trees）二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（Left Subtree）和“右子树”（Right Subtree）。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。二叉树有如下特性：每个结点都包含一个元素以及 n 个子树，这里 0≤n≤2。左子树和右子树是有顺序的，次序不能任意颠倒。左子树的值要小于父结点，右子树的值要大于父结
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2024-06-06 15:13:40
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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
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2024-02-28 11:21:10
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树的高度时间限制：1秒 空间限制：32768K题目描述现在有一棵合法的二叉树，树的节点都是用数字表示，现在给定这棵树上所有的父子关系，求这棵树的高度输入描述:输入的第一行表示节点的个数n（1 ≤ n ≤ 1000，节点的编号为0到n-1）组成，
下面是n-1行，每行有两个整数，第一个数表示父节点的编号，第二个数表示子节点的编号输出描述:输出树的高度，为一个整数示例1输入5
0 1
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原创
2021-07-14 11:18:19
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树的高度时间限制：1秒 空间限制：32768K题目描述现在有一棵合法的二叉树，树的节点都是用数字表示，现在给定这棵树上所有的父子关系，求这棵树的高度输入描述:输入的第一行表示节点的个数n（1 ≤ n ≤ 1000，节点的编号为0到n-1）组成，下面是n-1行，每行有两个整数，第一个数表示父节点的编号，第二个数表示子节点的编号输出描述:输出树的高度，为一个整数示例1输入50 10 21 3...
原创
2022-02-06 11:04:02
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如何查看MySQL索引树的高度
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2021-06-11 15:55:43
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# MySQL索引树的高度最大是多少
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何计算MySQL索引树的高度最大值。首先，我们需要了解整个过程的流程，然后在每个步骤中说明需要做什么以及使用的代码。
## 流程
下面是计算MySQL索引树高度最大值的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 第一步 | 获取表中的数据行数 |
| 第二步 | 获取每个数据页的行数 |
|
原创
2023-12-12 04:05:59
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# 深入理解 MySQL 索引中的 B+ 树高度
在现代数据库管理中，索引的使用极大地提高了数据检索的效率。在 MySQL 中，B+ 树是实现索引的重要数据结构。本文将深入探讨 B+ 树的特性，索引的高度如何影响查询性能，以及具体的代码示例帮助理解。
## B+ 树简介
B+ 树是一种自平衡的树数据结构，适用于数据库和文件系统等需要高效搜索的领域。与普通二叉树不同，B+ 树的每个节点可以存放
原创
2024-08-16 10:09:42
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B树与B+树介绍B+树：聚簇索引中只在叶子节点存储完整的记录数据，叶子节点的页之间通过单项链表连接；页内记录之间通过双向链表连接；B+树有以下性质：1）所有数据都存储在叶子节点，非叶子节点只存储索引，是叶子节点的冗余；树相比较B树，比较矮胖，磁盘IO次数就会变少。2）叶子节点之间通过指针互相链接，按照递增的顺序；能实现范围查询；3）树的高度为：O(logn)，树的高度能够保证；B树性质：1）非叶子
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2024-01-02 09:33:39
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什么是索引： 索引是一种高效获取数据的 存储结构，一般包含了 hash 二叉树 红黑树。 但是mysql中索引一般使用的是B树 准确说是使用的B+树构建的索引：若仅仅是进行select * from table where id = 1，用上述的三种方法都会很轻松的实现，因为条件很准确，可以直接查找到，但是若是 where id>
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2023-11-04 17:53:40
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[MySQL]B+树索引
摘要：[MySQL]B+树索引B+树是一种经典的数据结构，由平衡树和二叉查找树结合产生，它是为磁盘或其它直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树，在B+树中，所有的记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层的叶节点中，叶节... SyntaxHighlighter.all(); ...
[MySQL]B+树索引
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2024-07-29 16:34:45
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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
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2023-11-27 20:43:20
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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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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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题目描述一棵树有n个节点，其中1号节点为根节点。输入第一行是整数n，表示节点数后面若干行，每行两个整数a b，表示b是a的子节点。输出求这棵树的高度（根节点为第1层）样例输入51 21 33 43 5样例输出3#include<bits/stdc++.h>using namespace std;const int ma...
原创
2021-07-09 15:36:07
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