B*树索引与位图索引使用情况比较
原创
2018-02-23 14:38:50
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B 树索引 B 树索引在 Oracle 中是一个通用索引。在创建索引时它就是默认的索引类型。B 树索引可以是一个列的(简单)索引，也可以是多个列的(组合/复合)索引。B 树索引最多可以包括32 列。 在下图的例子中，B 树索引位于雇员表的 last_name 列上。这个索引的二元高度为 3
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2024-07-08 21:08:33
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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
上篇文章中说道，Mysql中的Btree索引和Hash索引的区别，没做展开描述，今天有空，上Mysql官方文档找到了相关答案，看完之后，针对两者的区别做如下总结： 引用维基百科上的描述，来解释一下这两种数据结构，这些知识在《数据结构与算法》这门课程中也有讲述： 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
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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名词解释b树是指平衡多路查找树（即不止两个子树），b+树可以理解为b树的延伸优化版本。b+树特点 子节点会形成单向链表关键字数和子树相同非叶子节点仅包含关键码信息，叶子节点包含关键码以及含有这个关键码的记录的指针。所以查找时，B+树必须到达叶子节点才会命中。叶子节点包含有兄弟叶子节点的指针，而且叶子节点的关键码值是有序的，有利于遍历。所有的非叶子节点可看成是索引部分(稀疏索引)总结B+树的磁盘读写
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2024-09-22 06:40:08
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B-树索引在Oracle中是一个通用的索引，在创建索引时它就是默认的索引类型。最多可以包括32列。 位图索引Oracle为每个唯一键创建一个位图，然后把与键值所关联的ROWID保存为位图。最多可以包括30列。 一般情况下，大多数用户都只创建TYPE为NORMAL的B-树索引，所以对于较低基数的列我们都是不创建索引的，因为B-树索引对查询速度提升不一定会有改善，甚至会增加Inse
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2008-07-30 20:56:44
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一、 B树索引的缺陷 在实际工作中，B树索引是Oracle数据库中最常用的一种索引。如在使用Create Index语句创建索引的时候，默认采用的就是B树索引。在B树索引中，是通过在索引中保存排序过的索引列以及其对应的Rowid列的值来实现的。不过对 于某些比较特殊的情况，如基数比较小的列，使用这个B树索引反而会降低数据库的查询效率。 基数在Oracle数据库中指的是某个列可能拥有的不重复数值
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2024-07-29 22:54:26
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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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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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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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索引的代价空间上的代价一个索引都会对应一棵B+树，树中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，所以一个索引也是会占用磁盘空间的。时间上的代价索引是对数据的排序，那么当对表中的数据进行增、删、改操作时，都需要去维护修改内容涉及到的B+树索引。所以在进行增、删、改操作时可能需要额外的时间进行一些记录移动，页面分裂、页面回收等操作来维护好排序。B＋树索引实战全值匹配select *
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2024-03-18 11:26:54
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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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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
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
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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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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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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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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文章目录索引红黑树和AVL树什么是索引B树和B+树的区别为何使用B/B+树而不使用hash索引我们在创建表的时候用代理主键还是自然主键为何索引主键设置自增聚簇索引和非聚簇索引什么是联合索引索引覆盖索引下推设计索引原则 索引数据库使用索引是使用B树，它是一种二叉平衡树的一个种类，可以使查找时间为二分查找，O(logN)。 查找速度很快，但是需要占用空间，以空间换时间。更新索引时较慢，因为要找到合适
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2023-09-21 08:09:16
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