先做抽象定义如下：定义一条数据记录为一个二元组[key, data]，key为记录的键值，对于不同的数据记录，key是互不相同的；data为数据记录除key外的数据。B-tree的特点：d为大于1的一个正整数，称为B-Tree的度（度可以理解为空间一定的条件下内节点的有效容量，与key大小和data大小有关）。h为一个正整数，成为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
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2024-05-29 11:34:13
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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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二级索引：叶子节点中存储主键值，每次查找数据时，根据索引找到叶子节点中的主键值，根据主键值再到聚簇索引中得到完整的一行记录。问题：1.相比于叶子节点中存储行指针，二级索引存储主键值会占用更多的空间，那为什么要这样设计呢？ InnoDB在移动行时，无需维护二级索引，因为叶子节点中存储的是主键值，而不是指针。2.那么InnoDB有了聚簇索引，为什么还要有二级索引呢？ 聚簇索引的叶子节点存储了一行完
一.树的概念及其相关1.概念及特点树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。特点：每个结点有零个或多个子结点； 没有父结点的结点称为根结点； 每一个非根结点有且只有一个父结点；2. 相关定义：节点的度：一个节点含有的子树的个数称为该节点的度；叶子节点：度为0的节点称为叶节点；非叶子节点/分支节点：度不为0的节点；父节点：若一个节点含有子节点，则这个节
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2024-06-26 16:13:11
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**一：树的基本术语1.定义 树是一种非线性结构，只有一个根结点，除根结点外每个孩子结点可以有多个后继，没有后继的结点叫叶子结点。 2.概念 根结点：没有前驱； 孩子：有前驱的结点； 双亲结点：孩子结点的前驱； 叶子：没有孩子结点 结点度：结点的分支数；树的度：一棵树中最大结点度数； 树的深度：树的层次数目； 有序树：结点的子树从左到右有顺序； 森林：多棵互不相交的树的集合；3.二叉树 **特点：
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2024-09-11 17:41:01
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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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B树 即二叉搜索树： 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）； 2.所有结点存储一个关键字；
数据结构B+树从上面的图中可以看出来：1.B+树的叶子节点包含了所有的数据；2.叶子节点可以直接访问其他叶子节点(双向指针)，不需要回到根节点(或者上一层)；InnoDB的B+树叶子节点保存的页数据，InnoDB的数据页结构如下图所示：B+树的所有数据节点都是在叶子节点上(叶子节点包含了所有的数据)，叶子节点是双链表，一个叶子节点可以直接访问另一个叶子节点，而不需要回到根节点。操作系统中，默认的是
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2024-06-04 12:42:47
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1、已知完全二叉树具有967个结点，则其叶子结点个数为：详解：首先明确一点该二叉树是一棵二叉树，那可以使用二叉树的一些性质。从第一层开始计算每层的节点个数：1，2,4,8,16,32,64,128,256,512,1024...将前9层的结点数量全部加起来有511个，如果加上第十层1024，则超过967，所以该完全二叉树肯定是有十层的，所以叶子结点分布在第9层和第10层，且第10层全部都是叶子结点
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2024-05-01 12:31:05
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# 理解并实现 MySQL 叶子节点
在数据库中，叶子节点通常指的是树形结构中的末端节点。在许多业务场景中，我们需要判断某一节点是否为叶子节点，比如在商品分类、组织结构等情况下。本文将详细讲解如何在 MySQL 中实现叶子节点的查询，分为几个步骤，并将结果用甘特图进行展示。
## 整体流程
下面是实现叶子节点查询的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-09-15 05:13:32
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简介我们都知道mysql使用存储引擎的是InnoDB，InnoDB使用的索引的对应的数据结构是B+树结构图：
如上图所示,我们实际用户记录是存放在B+树的最底层的节点上，这些节点也被称为叶子节点或者叶节点，其余用了存放目录项的节点称为非叶子节点或者内节点，最上边的节点为根节点。
InnoDB 是使使用页来作为管理理存储空间的基本单位，也就是最多能保证16KB的连续存储空间，而随着表中记录
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2023-08-08 14:13:24
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索引一个排序的数据结构，用来协助提升查询效率。InnoDB中是B+树。PageInnoDB中存储数据的最小逻辑单位，一个页16KB，存储多个行。
一个节点上就是一个页的大小，页的数据在节点中。加载节点的次数越多，I/O寻址的次数越多。B+树矮胖 减少了寻址次数。B+树和B树区别关键字数和分叉相等，B树是关键字=分叉-1（存储的关键字少一个）B+树非叶子节点不存储数据（能容纳更多的关键字，更矮胖），
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2024-07-08 20:39:31
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btree索引：
聚簇索引
非聚簇索引
聚簇索引： innodb
索引树和数据在一起存储，查询时先查询索引，找到后可以直接去到数据，索引会存储数据的行ID
非聚簇索引： myisam
索引树和数据不在一起，查询时先查索引，找到位置后，再根据位置去获取数据B+Tree结构都可以用在MyISAM和InnoDB上。mysql中，不同的存储引擎对索引的实现方式不同聚簇索引要比非聚簇索引
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2024-09-09 09:31:30
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B+树特点：树中的节点并不存储数据本身，而是只是作为索引；将每个叶子节点串在一条链表上，链表中的数据是从小到大有序的，方便按区间查找；每个节点中子节点的个数不能超过m，也不能小于m/2；根节点的子节点个数可以不超过m/2，这是一个例外；一般情况下，根节点会被存储在内存中，其他节点存储在磁盘中。B+树的数据结构演进：1.给一亿个数据构建二叉查找树索引，索引中会包含大约1亿个节点，每个节点假设占用16
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2024-07-09 09:26:13
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# MySQL索引非叶子节点存储的内容详解
在数据库设计和优化过程中，我们常常会接触到索引这个概念。尤其是在MySQL中，索引是提高查询效率的重要手段。很多初学者会产生疑问，MySQL索引的非叶子节点存储了哪些内容？本文将通过简单易懂的步骤，带领你逐步理解这一问题。
## 一、了解索引的基本概念
在深入探讨“非叶子节点”存储的具体内容之前，首先我们需要理解索引的概念。索引是为了加快数据检索而
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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1、MySQL中的索引在MySQL，索引是由B+树实现的，B+是一种与B树十分类似的数据结构。形如下面这种：其结构特点：（1）有n课子树的结点中含有n个关键码。（2）非根节点子节点数： ceil(m/2)<= k <= m（ceil是天花板函数的意思，也就是向上取整，比如ceil(1.2)=2 ），m为该B+树的阶数。根节点最少有两个子节点，最多同样为m个。（2）叶子节点包含了全部关键
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2023-07-29 11:32:04
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背景说明需求：MySQL树形结构， 根据指定的节点，获取其下属的所有叶子节点。叶子节点：如果一个节点下不再有子节点，则为叶子节点。 问题分析1、可以使用类似Java这种面向对象的语言，对节点集合进行逻辑处理，获取叶子节点。2、直接自定义MySQL函数 getLeafNodeList，通过两层while循环，实现对指定节点的所有叶子节点进行查询。 功能实现1、创建数据表
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2023-07-04 20:23:28
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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
# 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 |
|------|------
