前两天有位朋友邀请我回答个问题，为什么 MongoDB （索引）使用B-树而 Mysql 使用 B+树？我觉得这个问题非常好，从实际应用的角度来学习数据结构，没有比这更好的方法了。因为像 Mysql 和 MongoDB 这种经久考验的大型软件在设计上都是精益求精的，它们为什么选择这些数据结构？:)本文从实际应用的角度来介绍以及分析B-树和B+树。B-树由来定义：B-树是一类树，包括B-树、B+树、
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2023-08-13 17:48:03
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```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建MongoDB数据库]
B --> C[连接数据库]
C --> D[定义Schema]
D --> E[创建Model]
E --> F[插入数据]
F --> G[查询数据]
G --> H[更新数据]
H --> I[删除数据]
I --> J[
原创
2024-05-12 06:47:13
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## MongoDB索引树
在MongoDB中，索引是一种用于快速查找和检索数据的数据结构。它类似于书籍的目录，可以帮助我们快速找到所需的信息。MongoDB使用B树（B-tree）数据结构来实现索引，它是一种自平衡二叉搜索树。
### B树（B-tree）
B树是一种多路搜索树，用于存储键值对。它的特点是每个节点可以包含多个键值对，并且节点之间的键值对是按照顺序排列的。B树的每个节点都有一
原创
2023-10-10 12:49:24
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# 如何实现 MongoDB 存储树
## 引言
在开发过程中，我们经常会遇到需要存储树形结构数据的情况，如商品分类、组织机构等。本文将向你介绍如何使用 MongoDB 存储树形结构数据。
## 整体流程
下面是实现 MongoDB 存储树形结构数据的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建 MongoDB 数据库和集合 |
| 2 | 插入根节点 |
原创
2023-12-28 05:00:58
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# 实现MongoDB LSM树的步骤和代码示例
## 1. LSM树简介
LSM（Log-Structured Merge-Tree）树是用于数据库中的数据结构，通常用于实现高性能的存储和检索。在MongoDB中，LSM树用于处理大量数据的写入和查询。
## 2. 实现MongoDB LSM树的步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个新的数据库并连接到
原创
2024-04-30 06:07:01
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MapReduce MapReduce是一种计算模型，简单的说就是将大批量的工作（数据）分解（MAP）执行，然后再将结果合并成最终结果（REDUCE）。这样做的好处是可以在任务被分解后，可以通过大量机器进行并行计算，减少整个操作的时间。 对科班出生的程序员来说，最好的例子莫过于归并排序的例子，没错，归并排序流程就可以看作是一个MapReduce，只是我们在学校写过的归并排序程序可能还没
B+Tree，B-Tree是棵自平衡的搜索树【名词解释】空间局部性原理：如果一个存储器的某个位置被访问，那么将它附近的位置也会被访问一、B-Tree：B-Tree是专门为外部存储器设计的，如磁盘，它对于读取和写入大量数据有良好的性能。所以一般用于文件系统或者数据库中。MongoDB （索引）使用的是B-树。定义只需要知道B-树允许每个节点有更多的子节点即可。子节点数量一般在上千，具体数量依赖外部存
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2024-01-25 16:46:30
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MongoDB 索引一、什么是索引？有什么作用？“索引”是几乎所有数据库都有的概念。数据库的“索引”，可以看作是书籍的“目录”！db.<collection>.ensure({"username":1})//在username上建立索引没有索引时，如果我们要在整个集合中查找符合条件的文档，就只能一个文档一个文档地去扫描（即“全表扫描”）。当集合非常大时，这总全表扫描的方式就会变得十分低
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2023-08-16 19:22:27
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前言最近我们的项目使用到MongoDB,因为之前的数据存储都是选择MySql或者PostgressSQL,为什么这个项目要选择MongoDB呢？进一步了解到原来MongoDB的默认存储引擎是WridedTiger，并使用B树作为索引底层的数据结构。本着好奇最后打算对B树进行深入了解。一、B树是什么？查阅了相关资料了解到，B树英文名叫B-Tree（Balance-Tree），是一种平衡多路搜索树，多
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2023-08-26 16:23:28
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作者孤独烟 引言今天讲的这个主题，是《面试官:谈谈你对mysql索引的认识》，里头提到的一个坑。也就是说，如果面试官问的是，为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树？这个问题时，给自己留一条后路，不要把B树喷的一文不值。因为网上有些答案是说，B树不适合做文件存储系统的索引结构。如果按照那种答法，自己就给自己挖了一个坑，很难收场。因此，就有了这篇文章的诞生~正文这里的Mysql指的是Inn
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2023-10-20 08:48:21
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MySQL 中的许多概念在 MongoDB 中具有相近的类比。下表是一些常见概念：MySQLMongoDB库 Database库 Database表 Table集合 Collection行 Row文档 Document列 Column字段 Fieldjoins嵌入文档或者链接 1、B-树 其中 B 是 balance( 平衡
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2023-08-06 13:34:31
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# MongoDB中使用B树的实现
## 引言
MongoDB是一种面向文档的NoSQL数据库，它具备高性能、可扩展性和灵活的数据结构。虽然MongoDB内部实现了复杂的数据存储机制，但很多开发者有时需要更深入地了解其实现原理，比如B树（B-Tree）。本文将教会你如何使用MongoDB，并介绍B树的实现过程。
## 流程概述
为了更好地理解，我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-10-17 13:12:18
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# MongoDB索引B树：优化查询性能的利器
MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，以其高性能和灵活性而闻名。在MongoDB中，索引是提高查询性能的关键。本文将介绍MongoDB中使用的一种索引结构——B树（B-tree），并通过代码示例和饼状图来展示其工作原理和优势。
## 什么是B树？
B树是一种自平衡的树形数据结构，用于存储、检索和维护排序数据。它具有以下特点：
- 所有叶子
原创
2024-07-22 04:23:15
41阅读
# MongoDB 使用 B-树
MongoDB 是一个广泛使用的 NoSQL 数据库，它以高效的文档存储和查询性能而受到开发者的青睐。MongoDB 的索引机制是其性能的重要组成部分，其中 B-树（B-Tree）是一种常用的索引结构。本文将探索 B-树的基本概念及其在 MongoDB 中的应用，附上代码示例、旅行图和饼状图以帮助理解。
## 什么是 B-树？
B-树是一种自平衡的树形数据结
# MongoDB 树关系查询
MongoDB 是一种文档导向的 NoSQL 数据库，广泛应用于许多现代应用程序中。它以灵活性和高性能著称。这篇文章将以树形关系的查询为切入点，深入探索 MongoDB 的使用方法，特别是如何在树形结构中实现高效的数据检索。
## 树形结构概述
树形结构是一种常见的数据组织方式，其中数据以层次化的形式存储。每一个节点都可以有零个或多个子节点。例如，组织结构图、
mongodb的默认存储引擎WiredTiger使用了B树索引mysql的默认存储引擎InnoDB索引使用了B+树实现，那么各自为什么这样实现呢？二叉搜索树如上图是一个简单的二叉搜索树，是最为大家熟知的一种数据结构，它为什么不适合用作数据库索引？（1）当数据量大的时候，树的高度会比较高，数据量大的时候，查询会比较慢（2）每个节点只存储一个记录，可能导致一次查询有很多次磁盘IOB树B树的特点是：（1
谈谈什么是B-/B+树，以及在MongoDB和Mysql中应用什么是B-树B-树的查找什么是B+树B-树和B+树的区别什么是MongoDB为什么 MongoDB 使用B-树为什么 Mysql 使用B+树 什么是B-树定义：B-树是一类树，包括B-树、B+树、B*树等，是一棵自平衡的搜索树，它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。B-树是专门为外部存储器设计的，如磁盘
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2023-12-17 23:21:00
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一、MongoDB体系结构1.1.NoSQL和MongoDBNoSQL=Not Only SQL，支持类似SQL的功能，性能较高NoSQL数据库四大家族：列存储 Hbase,键值(Key-Value)存储 Redis,图像存储 Neo4j,文档存储MongoDBMongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库，是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库中功能最丰富、最像关系数据库
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2023-07-04 14:32:55
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之前对index的了解仅仅是停留在使用上面，一直都不太清楚index的原理没，那段时间专门看了一下，这里我梳理一下如果我们想要理解索引的原理，我们首先要了解一种最基本的数据结构Btree 就是balance tree ，这个图就是多路平衡排序树的一个例子，我们了解到每个节点的存储是按key-valuede形式存放的，一般一个节点的大小不会哦超过一个磁盘块的大小，这很重要，因为这关系到一个非常重要的
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2023-08-10 12:52:37
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入门一个新的非关系型数据库原文：MongoDB是什么？MongoDB并非芒果的意思，而是源于 Humongous（巨大）一词。MongoDB的特性：1.灵活动态文档模型
2.高可用（ReplicaSet）
3.水平扩展（Sharding）还支持二级索引、动态查询、全文搜索 、聚合框架、MapReduce、GridFS、地理位置索引、内存引擎 、地理分布等一系列的强大功能。缺点多表关联： 仅仅支持L
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2023-10-18 19:43:11
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