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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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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# 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 |
|---
引言这篇文章作为《面试官:谈谈你对mysql索引的认识?》的续篇，我当时在写这篇的时候，考虑到篇幅问题所以略去了联合索引的内容，今天给大家补上。本文预计分为两个部分: (1)联合索引部分的基础知识在这个部分，我们温习一下联合索引的基础 (2)联合索引部分的实战题在这个部分，列举几个我认为算是实战中的代表题，挑出来说说。正文基础讲联合索引，一定要扯最左匹配!放心，我不扯有的没的，几句话懂个大概就行！
0.树的定义树是n个结点的有限集，有且只有一个特定的称为根的结点，当时，其余结点可分为m个互不相交的有限集，其中集合本身又是一棵树，并且称为树的子树。树的根结点没有前驱结点，除了根结点外的所有结点有且只有一个前驱结点，树中的所有结点可以有零个或多个后驱结点。树中的结点包含一个数据元素和若干指向其子树的分支，结点拥有的子树数目称为结点的度，度为0的结点称为叶子或终端结点，度不为0的结点称为非终端结点
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2024-03-27 22:30:26
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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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2010-05-27 10:21
一、inode块，Unix文件的核心。 首先需要明白的是，在Unix操作系统中的任何资源都被当作文件来管理。如目录、光驱、终端设备等等，都被当作是一种文件。从这方面来说，Unix操作系统中的所有的目录、硬件设备跟普通文件一样，具有共同的属性。而这些属性的话，就是保存在inode块中。 Inode块中保存了一个文件系统中的全部Inode节点
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2024-04-13 11:10:53
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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 |
|------|------
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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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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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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一、b 树和b+树 B树是一种多路自平衡搜索树，它类似普通的二叉树，但是B书允许每个节点有更多的子节点。B树示意图如下： B树的特点： （1）所有键值分布在整个树中 （2）任何关键字出现且只出现在一个节点中 （3）搜索有可能在非叶子节点结束 （4）在关键字全集内做一次查找，性能逼近二分查找算法 B+树是B树的变体，也是一种多路平衡查找树，B+树的示意图为： 从图中也可以看到，
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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ext2文件系统：
ext2文件系统的数据块大小一般为 1024B、2048B 或 4096B
ext2文件系统采用的索引节点(inode)：
索引节点采用
问题 在MySQL中，无论是Innodb还是MyIsam，都使用了B+树作索引结构。MySQL为什么选择B+树作为索引结构，而不是二叉树、红黑树什么的呢？一、二叉查找树(BST)：不平衡 二叉查找树(BST，Binary Search Tree)，也叫二叉排序树：任意节点的左子树上所有节点值不大于根节点的值，任意节点的右子树上所有节点值不小于根节点的值。 当需要快速查找时，将数据存储在BS
索引是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构Mysql底层数据结构B+Tree (B-Tree变种)非叶子节点不存data，只存储索引（冗余），可以放更多的索引。非叶子节点包含所有索引字段叶子节点用指针连接，提高区间访问的性能。B-Tree 特点叶结点具有相同的深度，叶节点的指针为空所有索引元素不重复节点中的数据索引从左到右递增排列存储引擎－99% InnoDB， 早期MyISAMMylSA
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2023-12-23 21:53:27
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inode 是 Unix 和 Linux 系统中的概念，这里根据阮老师的文章中的理解，自己也学到了新的东西，在这里记录一下。
（1）inode的起源：文件存储我们知道文件存储在硬盘上，而硬盘的最小存储单元是“扇区”（Sector），每个扇区有 0.5KB，即 512 个字节。操作系统读取硬盘时，不会一个一个的扇区去读（这样效率太慢），而是一次性连续读取多个扇区，称为“块”（block）。常
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2024-07-01 17:39:50
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树和二叉树的定义树的基本术语结点：树中的每一个独立单元。如图中的A、B、C、D等。结点的度：结点拥有的子树的个数称为结点的度。树的度：树内各节点度的最大值。叶子：度为0的结点称为叶子节点。如图中的K 、 L 、 F 、 G 、 M 、 I 、 J。非终端节点：度不为0的结点。双亲和孩子：结点的子树的根称为该结点的孩子，该结点称为孩子的双亲。兄弟：双亲相同的两个结点。祖先：从根到该结点所经分支上的所
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2023-12-10 15:46:24
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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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