注：数据库引擎包括innodb，myisam,本篇主要针对innodb一、底层数据结构innodb数据库索引数据结构为B+Tree我们查看数据文件存储位置#登录数据库，进行查询
SHOW VARIABLES LIKE '%datadir%'例如：我的mybatis_example库t_user表文件结构（t_user为innodb,可以看到只有一个文件：t_user.frm）t_user.frm的
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2023-07-25 13:20:44
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1.mysql数据结构mysql使用的是B+树的数据结构，我们接来下首先说一下为什么使用B+树而不用B树或者红黑树。我们都知道红黑树是一个二叉树，当数据量大起来时，这个树就会变得很高，节点很多，所以他的IO次数也会相应的变多，还有就是树的每个节点，存放的数据很少，通过计算本来树的每一层大概需要分配16KB的数据。而红黑树所存的数据远远小于16KB，造成空间的浪费。所以我们想要优化就要从两个方面进行
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2023-05-26 15:17:49
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一：引入1.索引是什么？索引是一种数据结构；索引是一种排好序的数据结构2.索引的目的是什么？帮助用户高效快速查询到业务所需的数据综上所诉，因此在大数据量的一个表中，什么样的一种排好序的数据结构能够达到我们的目的二：B-Tree数据结构1.特点A-所有的叶子节点具有相同的深度，叶子节点的指针为空B-所有的索引元素不重复C-节点中数据是按照从左到右递增排列三：B+Tree数据结构，是B-Tree的变种
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2024-05-28 10:35:27
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一、MySQL底层数据结构及算法索引的本质是为了帮助mysql高效获取数据的排好序的数据结构。1 索引的数据机构分类数据结构模拟地址：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html二叉树二叉树 (Binary Tree) 是 n(n ≥ 0) 个结点的有限集合，该集合为空集时称为空二叉树，由一个根结点和两棵互不相交的、分
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2023-11-06 12:41:31
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数据结构及算法基础
索引的本质MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），
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2023-11-28 10:13:39
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1. 什么是索引？MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是一种数据结构。 数据库查询是数据库的主要功能之一，最基本的查询算法是顺序查找（linear search）时间复杂度为O(n)，显然在数据量很大时效率很低。优化的查找算法如二分查找（binary search）、二叉树查找（binary tree se
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2023-08-12 17:34:29
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**前言** MySQL作为目前市面上流行的几大关系型数据库之一，也是目前国内主流的关系型数据库，在我们的业务开发中，有着举足轻重的地位。平时工作中，想必你也听说过MySQL各种优化，索引，作为MySQL优化的重要手段之一，除了能够为需要的表创建索引外，你对其底层结构及原理了解多少？下面咱们就从索引开始踏上探索MySQL之旅吧！ **一、索引是个啥？** 索引，是MySQL最常用的核心功能之一，它
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2023-08-11 21:48:35
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mysql数据库索引结构及算法原理1.摘要mysql数据库支持多引擎，而各种引擎对索引的支持也各不相同，因此mysql支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。2.数据结构及算法基础索引的本质官方定义：索引是帮助mysql高效获取数据的数据结构。 数据查询是数据库最主要的功能之一，查询算法也有很多，但是每种算法都对被检索的数据有一定的要求，即要在特定的数据结构上才能发挥它最好的
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2023-08-11 14:34:48
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总结 必读！！！链接：://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html 数据结构选择：MySQL普遍使用带“顺序访问指针”的B+Tree实现其索引结构。 数据结构选择B+树的原因：磁盘IO次数少 + 磁盘IO时间短 磁盘
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2021-01-31 23:26:00
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2评论
1、HashMap是JDK中较为常用的一种数据类型，是“数组+链表”的数据结构，也是当今世界检索最快的哈希算法；
2、它是基于哈希表的Map接口的实现，并允许使用null值 和 null键（即key 与 value 可为空）；
3、它是非线程安全的，也就是说多线程情况下可能会出现问题，此处与HashTable不同；
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2023-07-12 06:45:35
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目录BTree俗称B树，MySQL数据库支持多种索引，但是我们平时主要使用B树索引，所以本文重点介绍B树索引，这是文章目录一、MySQL数据库索引的原理（数据结构及算法层面） 二、B树(B-treee)和B+树(B + tree) 的区别和联系 二、聚集索引和非聚集索引的区别（结合InnoDB和myISAM） 三、如何正确且高性能地使用索引？一、数据库索引的原理1. 索引的本质数据结构(一种高效获
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2023-12-18 22:55:14
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Redis原理篇之数据结构Redis原理数据结构动态字符串SDSSDS结构动态扩容小结整数集合IntSetIntSet升級升级源码分析降级小结字典(DICT)扩容收缩rehash源码分析rehash流程分析渐进式rehash小结ZipList(压缩列表)zipList构成zipListEntry构成encoding编码连锁更新问题小结QuickList(快速链表)why need ?限制zipL
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2024-04-09 10:56:56
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一、Redis的两层数据结构简介redis的性能高的原因之一是它每种数据结构都是经过专门设计的，
并都有一种或多种数据结构来支持，依赖这些灵活的数据结构，来提升读取和写入的性能。如果要了解redis的数据结构，可以从两个不同的层面来讨论它：（1）第一个层面，是从使用者的角度，这一层面也是Redis暴露给外部的调用接口，比如：string
list
hash
set
sorted set（2）第二
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2023-08-15 15:55:19
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redis为什么快？ 首先可以想到内存读写数据本来就快，然后IO复用快，单线程没有静态消耗和锁机制快。 还有就是数据结构的设计快。这是因为，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的值的数据类型：就是 String（字符串）、List（列表）、Hash（哈希）、Set（集合）和 Sorted S
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2023-05-30 15:33:19
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摘要本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。文章主要内容分为三个部分。第一部分主要从
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2023-12-15 10:42:42
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1 什么是map最通俗的话说Map是一种通过key来获取value的一个数据结构，其底层存储方式为数组，在存储时key不能重复，当key重复时，value进行覆盖，我们通过key进行hash运算（可以简单理解为把key转化为一个整形数字）然后对数组的长度取余，得到key存储在数组的哪个下标位置，最后将key和value组装为一个结构体，放入数组下标处，看下图：length = len(a
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2023-12-20 09:50:40
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本文主要介绍下使用DBExportDoc V1.0 For MySQL配合mysql-connector-odbc-5.1.8-win32导出mysql表结构：DBExportDoc V1.0 For MySQL(MySQL数据库表结构导出器)【DBExportDoc V1.0 For MySQL】是一套用来完成将MySQL数据库中的表结构导出成Word文档，并输出标准的打印报表格式的软件。软件采
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2023-06-07 09:36:42
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本文收录于JavaStarter ，里面有我完整的Java系列文章，学习或面试都可以看看哦(一)关于索引索引是帮助Mysql更加高效获取数据的一种数据结构，索引的使用很简单，但是如果不能理解索引底层的数据结构的话，就谈不上去优化索引了。(二)B+树Mysql的索引用的是B+树，他具有这样的几个特点：1、数据都存储在叶子节点中、非叶子节点只存储索引2、叶子节点中包含所有的索引3、每个小节点的范围都在
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2023-06-06 21:22:28
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1. MySQL基础结构 重点简单版的结构 MySQL = 客户端 + 服务端
客户端 = Connection(语言连接器例如：PHP-pdo，MySQLi)
服务端 = SQL层 + 存储引擎层
SQL层 = 链接/线程处理 + 查询缓存 + 分析器 + 优化器
存储引擎 = InnoDB + MariaDB + .....Connection：
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2023-06-01 17:40:53
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二、算法分析2.2 什么是算法分析大O表示法image.png2.3 python数据结构的性能列表image.png字典image.png说一下list[index]的o(1)原理，dict是散列表形式，访问函数是o(1)很容易理解。但实际上list的访问函数我认为也是一种“散列表”，或者直接是额外空间的赋值存在。即在原始的线性结构(链表)外，为了能够快速访问(毕竟索引是最必须和高频的函数)而采
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2023-09-12 20:14:23
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