文章目录写在前面的话InnoDB的存储结构Tablespace常见的表空间SegmentExtentPage什么是off-pageInnoDB的文件存储格式 写在前面的话你有没有想过这样一个问题：我们的数据在MySQL中是如何存放的？它是以什么样的组织方式存放在我们磁盘中的？我们知道，数据是存放在表里面的，在表里面是一行一行存在的。那么这一行一行的数据怎么样在磁盘中存放的呢？表又是如何在磁盘上存放
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2023-09-07 19:56:38
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InnoDB引擎底层存储结构InnoDB 记录存储结构和索引页结构行格式数据溢出索引页格式储存空间InnoDB 引擎底层事务的原理redo 日志redo 日志的作用redo 日志格式redo 日志的写入过程 InnoDB 记录存储结构和索引页结构InnoDB 采取的方式是：将数据划分为若干个页，以页作为磁盘和内存之间交 互的基本单位，InnoDB 中页的大小一般为 16 KB。也就是在一般情况下
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2024-06-09 08:33:27
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一．数据结构1. 二叉树特点：左侧子节点比父节点小，右侧子节点比父节点大(对于同一个父节点下的两个子节点)缺点：对于一直递增得数据不能存在该数据结构中，会变成链表，不能降低树的高度图 1-1 图1-22. 红黑树特点：左侧子节点比父节点小，右侧子节点比父节点大、或者相等(对于同一个父节点下的两个子节点)，对于一直递增的数据可以自动平衡缺点：对于百万条数据，树的高度还是
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2023-12-16 06:41:54
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MySql的存储结构MySQL作为一个关系型数据库，最核心也是最基本的一个功能就是存储数据，而数据的存储最终都是存储在磁盘文件上的，不过MySQL并不会像Java中那样把一个对象序列化之后直接存储到磁盘上去，因为这样的话后续就不太方便来查找数据了，所以MySQL在一行数据的存储上做了一定的设计。我们平时是以记录为单位来向表中插入数据的，我们在Navicat等客户端看到是一个表格，里面有一行一行的记
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2023-09-30 22:45:15
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mysql底层数据接结构：B+Tree为什么索引的数据结构没有选用二叉树？ 二叉树的底层数据原理是 左子元素 < 父元素 < 右子元素 列如插入1~7会变成一个链表 假设查找的元素是7 他会先从跟节点找，进行一次磁盘IO，把根节点 load 到内存跟要查到的要素做对比 ， 先把1 load到内存跟要查
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2023-08-04 15:03:10
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文章目录Redis内存模型数据进程缓冲内存内存碎片Redis底层的优化节省空间精简的键名和键值内部编码优化Redis数据结构字符串底层实现SDS定义简单动态字符串(SDS)SDS的优点散列类型REDIS_ENCODING_ZIPLIST的组成部分链表Redis链表的优势集合类型集合概述有序集合类型跳跃列表跳跃表代码 Redis内存模型数据作为数据库，数据是最主要部分; 这部分占用的内存会统计在u
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2023-07-13 15:50:45
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什么是索引，索引说白了就是一种提高查询效率的数据结构，mysql底层是用B+Tree来实现的分析B+Tree之前，我们先来看下其他的几种数据结构之间的区别以及mysql为什么底层是选择用B+Tree来实现索引的常见的几种索引数据结构1.二叉树2.红黑树3.hash表4.B-Tree 这边介绍一个模拟数据结构很给力的网站，大家可以去这网站上模拟一下这些数据结构是怎么存放数据的https:/
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2023-11-09 22:48:21
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Redis底层数据结构一、整体结构1. 类型：type属性2. 编码：encoding属性3. *ptr指针二、字符串对象(包含三种数据结构)① embstr结构② int结构③ raw结构raw与embstr有什么区别呢？1. 长度不同2. 底层存储方式不同面试题：Redis中字符串的value最大不能超过多少呢？三、list对象四、hash对象五、set对象六、zset对象总结 上篇文章介绍
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2023-08-31 13:50:31
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任何一个框架都是由底层数据结构和相应的操作接口编写的，所以要想深入洞悉一个框架，快速找到解决问题的根本，就需要对其底层原理进行剖析。Redis 之所以快，一方面是因为它是基于内存的，所有的操作都在内存上完成，另一方面要归功于它的数据结构，键值对是按一定的数据结构来组织的，操作键值对最终就是对数据结构进行增删改查操作，所以高效的数据结构是 Redis 快速处理数据的基础Redis是一个key-val
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2023-08-30 08:02:03
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相关基本概念及DDL语句在这里就不赘述了，本篇文章主要聊一聊mysql底层的东西。一、架构mysql的架构，主要分为server层和引擎层，大体分布如下：
mysql架构
MySQL基架大致包括如下几大模块组件：（1）MySQL向外提供的交互接口（Connectors）
（2）管理服务组件和工具组件(Management Service &
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2023-08-30 15:03:26
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# MySQL索引的底层数据结构
在数据库中，索引是极其重要的部分，它可以显著提高数据检索的速度。MySQL作为一款广泛使用的开源数据库，提供了多种类型的索引结构。本文将深入探讨MySQL索引的底层数据结构，并通过示例代码帮助你更好地理解。
## 1. 什么是索引？
索引是一种数据结构，旨在快速查找数据库表中的数据。如同书籍的目录一样，索引可以让你在大数据集中快速找到所需信息。没有索引的情况
原创
2024-10-21 04:51:32
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前言 一、索引类型 B+树 为什么是B+树而不是B树？ 首先看看B树和B+树在结构上的区别 可以看到： B树在每个节点上都有卫星数据(数据表中的一行数据)，而B+树只在叶子节点上有卫星数据。这意味着相同大小的磁盘扇区，B+树可以存储的叶子节点更多，磁盘IO次数更少；同样也意味着B+树的查找效率更稳定，而B树数据查询的最快时间复杂度是O(1)。 B树的每个节点只出现一次，B+树的
原创
2021-12-22 15:31:05
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# 理解 MySQL 的底层数据结构
MySQL 是一个流行的开源关系数据库管理系统，它使用了一些复杂的底层数据结构来存储和管理数据。理解这些数据结构对于刚入行的开发者至关重要。在这篇文章中，我将帮助您了解MySQL的底层数据结构及其工作原理。
## 整体流程
下面是我们将要探讨的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装MySQL数据库 |
索引是一种排好序的数据结构，帮mysql高效获取数据 索引数据结构： 二叉树 红黑树 Hash表 B-Tree如果没有索引，他就会扫描整个表。有索引，会根据索引的那一列，找到我们要找的那一行数据。mysql底层的数据结构是B+树（b+树） 因为b+树的行高只有3，可以减少磁盘io的次数，有效提高查找的效率 叶子节点之间是双向链表，支持范围查询innodb引擎数据直接存在了叶子节点，这样可以添加上面
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2023-08-10 17:04:46
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InnoDB 是按照索引来存储数据的；用户数据都存储在聚簇索引中；每个索引有自己的数据空间，一个索引会有两个独立的空间（段 segment），一个段用来存储非叶子节点索引数据，一个段用来存储叶子节点数据；段又会细分为64个块（extend - 1MB），每个块是由256个页（page - 16KB）组成，页编号在表空间中独立存储的，4个字节（32位），所以一个表空间大致可以存储64TB
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2023-09-24 18:12:47
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所学越多，所知越少。一、介绍数据库就是存储数据的一个地方 有几种不同的存储方式 存储格式: 底层是以页存储的 默认 16kb 所说的b + 树 中间节点一页可以存储很多 叶子节点 一页可以存储就要看数据多大了 重点: 底层 已 b+ 树的格式存储数据页 (理解:已b+树的方式找到数据页) 在页上面存储 已链表链接的行数据(理解:行头中变长列值 的768 个字节作为索引 多的就放在别的里面) 分为数
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2023-10-18 13:51:35
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一、何为索引？ 1、索引是帮助数据库高效获取数据的排好序的数据结构。 2、索引存储在文件中。 3、索引建多了会影响增删改效率。 （下面这张图为计算机组成原理内容，每查询一次索引节点，都会进行一次磁盘IO读取，即要寻道和旋转） 二、MySQL索引结构为什么是B+树？ MySQL 建索引可使用的数据结构 ...
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2021-08-18 14:12:00
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索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构。索引本质以及索引类型： MySQL底层索引的数据结构是B+Tree（B-Tree变种）非叶子节点不存储data，只存储索引，可以放更多的索引；顺序访问指针，提高区间访问的性能。 B+Tree树节点的大小为16KB，每个树的的结点会被load到内存，每次和磁盘进行一次IO操作（比较耗时）。一个索引的内存大小为8B，指针的内存大小为6B，所以一个索引
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2023-09-26 12:48:10
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今天我们来深入的唠唠列表，不过先别着急，我们来思考以下几个问题。列表的下标为什么从零开始？为什么列表append比insert快？为什么列表append之后，id值为什么不变，也可以说内存地址不变？但是一旦要解决这几个问题，我们首先就得了解顺序表。顺序表在程序中，当老A要求大家存储老A的年龄为 18，大家肯定会想到使用整数类型。但是，如果老A要求大家存储老A的爱好，比如：睡觉，美食，追寻寻(剧中男
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2021-01-17 16:06:19
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ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口应用场景（1）维基百科，类似百度百科，牙膏，牙膏的维基百科，全文检索，高亮，搜索推荐 （2）The Guardian（国外新闻网站），类似搜狐新闻，用户行为日志（点击，浏览，收藏，评论）+社交网络数据（对某某新闻的相关看法），数据分析，给到每篇新闻文章的作者，让
