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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## 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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# 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
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这个问题是我在看视频的时候老师提到的，虽然之前知道他们各自的索引结构但是还没有研究过原因。在网上一搜答案特别多。但是都特别的啰嗦。于是总结了这篇文章。一、B-树和B+树的区别很明显，我们要想弄清楚原因就要知道B-树和B+树的区别。为了不长篇大论。我们直接给出他们的形式总结他们的特点。1、B-树B-树是一种自平衡的搜索树，形式很简单：这就是一颗B-树。针对我们这个问题的最核心的特点如下：（1）多路，
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2023-08-15 18:59:25
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为什么Mongodb索引使用B树，而Mysql用B+树？B树 特点：树内的每个节点都存储数据叶子节点之间无指针相邻B+树 特点：数据只出现在叶子节点所有叶子节点增减了一个链指针 针对上面的B+树和B树的特点，这里做一个总结：1. B树的树内存储数据，因此查询单条数据的时候，B树的查询效率不固定，最好的情况是O(1)。可以认为在做单一数据查询的时候，使用B树平均性能更好。但是由于B树中各节点之
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2023-05-24 13:45:51
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文章目录B-树背景知识B-树的定义与特点查找的分析插入的分析分裂的过程删除的分析替换的过程合并的过程动态演示JAVA实现 B-树理论部分来自《数据结构 （C语言版）》 严蔚敏背景知识B-树是一种平衡的多路查找树，B-树其实就是B树，因为英文是B-Tree，翻译成了B-树。B-树的数据结构常用于数据库索引技术和文件索引。由于数据库的索引是存储在磁盘上的，当数据量的比较大的时候，无法将整个索引一次全
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2023-08-11 15:08:58
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概述B tree： 二叉树（Binary tree），每个节点只能存储一个数。B-tree：B树（B-Tree，并不是B“减”树，横杠为连接符，容易被误导） B树属于多叉树又名平衡多路查找树。每个节点可以多个数（由磁盘大小决定）。B+tree 和 B*tree 都是 B-tree的变种索引为什么是用B树呢？一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。
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2024-07-30 14:20:41
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一开始学习数据结构的时候，主要学习的是数组，队列，链表，队列，栈，树这些数据结构，其中树主要学习二叉树，平衡二叉树，二叉搜索树等这些子节点最多只有两个的树结构。但是，当我们接触数据库的时候，你会发现数据库的索引基本都是B+树，尤其以数据库MySql为甚。那么学习的时候我们碰到B树，B+树，那么他们结构是什么样的，有什么区别，能用在什么地方呢？什么是B树，B+树B也就是Balance的意思。B树是一
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2023-07-04 14:32:21
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1、文件很大，不可能全部存储在内存中，所以要存在磁盘上2、索引的组织结构要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数（为什么用B-/+Tree，还跟磁盘存取原理有关）3、B+树所有的data域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串起来，这样遍历叶子节点就能获得全部数据 二、什么是聚簇索引像innodb中，主键的索引结构中，既存储了主键值，有存储了行数据，这种数据成
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2024-02-28 11:14:34
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本文献给准备面试或者是还在面试的你。常见面试题，送分题目，不拿白不拿。一、B树和B+树的区别很明显，我们想向弄清楚原因就要知道B树和B+树的区别。为了不长篇大论。我们直接给出他们的形式总结他们的特点。1、B树B树是一种自平衡的搜索树，形式很简单：这就是一颗B-树。针对我们这个问题的最核心的特点如下：（1）多路，非二叉树（2）每个节点既保存索引，又保存数据（3）搜索时相当于二分查找其他的基本上都是
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2024-06-25 05:12:04
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先上结论，根据官网的说法是 B 树然而笔者看到一篇，云栖社区-MongoDB 为什么使用B-树而不是B+树?，里面有人如下回答实际是B+树，这个在2018年元旦北京的MongoDB专场，我问了WiredTiger引擎的作者，他也确认了是B plus Tree。虽然官方文档写了B树。现在有些觉得迷惑了，要是有人知道，请留言告诉我好么。由于第二个观点，相关的佐证很难找，姑且还是采用官网的的说法是用 B
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2023-05-30 15:54:33
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这个问题是我在看视频的时候老师提到的，虽然之前知道他们各自的索引结构但是还没有研究过原因。在网上一搜答案特别多。但是都特别的啰嗦。于是总结了这篇文章。一、B-树和B+树的区别很明显，我们要想弄清楚原因就要知道B-树和B+树的区别。为了不长篇大论。我们直接给出他们的形式总结他们的特点。1、B-树B-树是一种自平衡的搜索树，形式很简单： 这就是一颗B-树。针对我们这个问题的最核心的特点如下
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2024-07-05 20:29:53
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B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。B+树B+树是为磁盘及其他存储辅助设备而设计一种平衡查找树(不是二叉树)。B+树中，所有记录的节点按大小顺序存放在同一层的叶节点中，各叶节点用指针进行连接。数据库中B+树索引分为聚集索引(clustered index)和非聚集索引(secondary index).这两种索引的共
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2024-05-30 22:59:00
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写了篇文章:)从 MongoDB 及 Mysql 谈B/B+树-------------------------------------------------------------------------------------谢邀～强答一发- -，不熟悉 mongoDB，大概了解了下是nosql，文档型数据库先从数据结构的角度来答。题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节
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2023-08-01 13:39:19
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1、为什么 MongoDB 使用B-树，而不是B+树 MongoDB 是一种 nosql，也存储在磁盘上，被设计用在数据模型简单，性能要求高的场合。性能要求高，
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2019-12-17 15:44:00
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引言很久没写文章了，今天回来重操旧业。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。mysql也就是说，若是面试官问的是，为何Mysql中Innodb的索引结构采起B+树？这个问题时，给本身留一条后路，不要把B树喷的一文不值。由于网上有些答案是说，B树不适合作文件存储系统的索引结构。若是按照那种答法，本身就给本身挖了一个坑，很难收场。所以，就有了这篇文章的诞生~面
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2023-08-07 07:13:50
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索引通过ensureIndex方法建立： > db.collection.ensureIndex({'name': 1}) 也可以建立复合索引： > db.collection.ensureIndex({'age': 1, 'name': 1}) 一般而言，采用ensureIndex({排序键}, {查询键})的方式建立复合索引效率更高。比如，针对下列操作： > db.
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2023-08-17 20:12:35
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先从数据结构的角度来答。题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。这就决定了B+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。从Mysql（Inoodb）的角度来看，B+树是用来充当索引的，一般来说索引非常大，尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上。那
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2018-05-24 23:33:51
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先从数据结构的角度来答。题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就...
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2022-12-05 15:53:05
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1. $运算符如何使用索引1.1 低效的运算符not查询可以使用索引，但不是很有效，尽量避免1.2 范围查询范围查询其实是多值查询，根据复核索引规则，尽可能先等值精确匹配，然后范围查询1.3 OR查询in，而非$or2. 索引对象和数组2.1 索引内嵌文档db.getCollection('users').createIndex({'loc.city': 1})2.2 索引数组db.getColl
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2023-07-16 13:28:56
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