索引  索引是表的目录,在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置,以此快速定位查询数据。对于索引,会保存在额外的文件中。 索引种类普通索引:仅加速查询唯一索引:加速查询 + 列值唯一(可以有null)主键索引:加速查询 + 列值唯一 + 表中只有一个(不可以有null)组合索引:多列值组成一个索引,          &nbs
转载 2023-06-29 13:50:04
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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,
B+树也是多路平衡查找树,其与B树的区别主要在于:B树中每个节点(包括叶节点和非叶节点)都存储真实的数据,B+树中只有叶子节点存储真实的数据,非叶节点只存储键。在MySQL中,这里所说的真实数据,可能是行的全部数据(如Innodb的聚簇索引),也可能只是行的主键(如Innodb的辅助索引),或者是行所在的地址(如MyIsam的非聚簇索引)。B树中一条记录只会出现一次,不会重复出现,而B+树的键则可
转载 2023-07-01 10:07:26
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什么是索引?索引是对数据库表中一列或者多列的数据进行排序的一种数据结构。 它可以加速数据的检索。索引的作用相当于图书的目录。InnoDB和MyISAN默认索引为B+树。 Memony就是是哈希表B树什么?B的意思是平衡。 B树是一种自平衡树数据结构,它维护有序数据并允许以对数时间进行搜索、顺序访问、插入和删除。 B树是二叉搜索树的一般化,可以有两个以上的子节点。B树非常适合读取和写入相对较大的数据
InnoDB存储引擎支持两种常见的索引:B+树和哈希。B+树B+树是从一个Balance Binary树(平衡二叉树)发展而来的,但不是一个平衡二叉树,B+树的索引只能找到被查找数据行所在的页。然后数据库通过把页读入内存,再在内存中进行查找。平衡二叉树:左子树的值总是小于根的值,右子树的值总是大于根的键值,二分查找法:logn平衡二叉树对于查找的性能是比较高的,但是不是最高的,只是接近最高的性能。
从这个里面我们也能看到,在更新索引的时候会有大量的索引的结构的调整,所以解释了为什么我们不要在频繁更新的列上建索引,或者为什么不要更新主键。节点的分裂和合并,其实就是 InnoDB 页的分裂和合并。2.5. B+树(加强版多路平衡查找树)B Tree 的效率已经很高了,为什么 MySQL 还要对 B Tree 进行改良,最终使用了B+Tree 呢?总体上来说,这个 B 树的改良版本解决的问题比 B
索引是一种数据存储结构,对表中一列或多列进行排序以快速定位获取数据 . 就像一本书的目录就是一个索引,如果想在一本书中找到某个主题,一般会先找到对应页码。在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的行。索引类型B树大多数存储引擎都支持B树索引。B树通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子到根的距离相同。B树索引能够加快访问数据的速度
转载 2023-09-19 23:05:14
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B树的由来B树指的是一类树,包括B-树,B+树,B*树等,是一种自平衡的搜索树,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,它对于读取和写入大块数据有良好的性能,所以一般用在文件系统及数据库中。1. 为什么不用二叉平衡树传统用来搜索的平衡二叉树有很多,AVL树,红黑树等。这些树在一般情况下的查询性能非常好,但当数据量非常大的时候就无
转载 2023-07-04 14:29:30
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文章目录1、二叉查找树2、平衡二叉树(AVL Tree)2.1、四种失去平衡的定义:2.2、四种失去平衡对应的旋转方法2.2.1 、LL的旋转2.2.2 、RR的旋转2.2.3、LR的旋转2.2.4 、RL的旋转3、平衡多路查找树(B-Tree)4、B+Tree5、其它5.1、覆盖扫描 B树 、 B-树 、 B-tree 、 B tree 这4种写法指的是同一种树B+树 、 B+tree 这2种
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、BB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(
二叉树,存在平衡问题红黑树也没用,mysql底层没用到, 层级太多,数据量太大有问题B+树,折半查找算法:特点有:1.非叶子节点不存储数据,只存储索引,减少io2.叶子节点包含所有索引字段3,叶子节点指针相连,提高访问性能b树和b+树的区别,b树叶子节点没有相互指针,没法范围查询b+树把数据都放叶子节点,减少树的高度,减少io详解b+树如上图,是一颗b+树,关于b+树的定义可以参见B+树,这里只说
1.B+树的背景我们谈起B+树,可能最先想到它是MySQL中底层存储所采用的数据结构,其实B+树和二叉树、平衡二叉树一样,都是经典的数据结构。B+树由B树和索引顺序访问方法(ISAM,是不是很熟悉?对,这也是MyISAM引擎最初参考的数据结构)演化而来,MongDB中就采用的B树。 为啥MySQL中不采用B树,而采用B+树呢?(或者说MongDB中为啥不采用B+树呢?) 这是因为MySql是关系型
转载 2023-08-16 19:21:19
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①介绍一下 B tree, 多路平衡查找树(balance tree)通过名称多路平衡就知道这个树的特点,是平衡二叉树的基础上改进的多路(支持多个分叉)。所有的叶子节点在同一高度,非叶子节点也会存放数据。假设要从上图中查找id = X的数据,B TREE 搜索过程如下:取出根磁盘块,加载40和60两个关键字。 如果X等于40,则命中;如果X小于40走P1;如果40 < X < 60走P
转载 2023-07-04 14:31:44
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本文需要有mysql底层知识做铺垫****mysql默认page大小为16K,这个可以调整,但是必须是4的倍数,因为操作系统每次和硬盘交互数据取的就是4K的块1、分析b+树非叶子节点情况 ,假定一个表用int类型作为主键,占用4个字节,而指针大小在InnoDB源码中设置为6字节,一共10个字节,根节点一页就能存放16K/10 约为1600个指针满编的B+树一层能存放的指针数据为1600*1600
转载 2023-07-04 14:31:28
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众所周知,MySQL的索引使用了B+树的数据结构。那么为什么不用B树呢?先看一下B树和B+树的区别。1.B树维基百科对B树的定义为“在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据、对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找、顺序读取、插入和删除的数据结构。B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树。与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化
       建议三篇一起看:MySQL索引的实现——行结构(InnoDB引擎)   链接:javascript:void(0) MySQL索引的实现——数据页结构(InnoDB引擎)   链接:        &nbs
转载 2023-07-04 20:18:15
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总结一下B树和B+树在不同是数据库系统中的应用。一、B树和B+树1.1 BB-Tree,即B树或者B-树。一棵 m 阶的 B 树,需要满足下列条件:1. 定义任意非叶子结点最多只有M个儿子,且M>2;2. 根结点的儿子数为[2, M];3. 除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M],向上取整;4. 非叶子结点的关键字个数=儿子数-1;5. 所有叶子结点位于同一层;6. k个关键字
文章目录前言一、MySql索引原理二、sql调优1.查询优化2.索引分析优化三、分库分表拆分方式总结 前言MySql索引原理、工作中怎么进行sql调优:sql规范检查、表结构索引检查。再结合案例走一波,算是给自己做个学习回顾总结吧?希望对你也有一些帮助。 如果有什么不足之处,欢迎大神留言指出。。。一、MySql索引原理MySql索引底层数据结构用的是B+树,相信大家都能说出来。那为什么不用B树呢
转载 2023-07-04 20:19:50
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一、对 b树和b+树的理解1.b树 数据同时存在于叶子节点和非叶子节点,而B+树的数据只存储在叶子节点,非叶子节点只存储关键字及指针2.b 树无法按照简单的顺序遍历b树中的关键字,而是采用中序遍历(左根右)3.b+树的叶子节点存储的是子树里面的最小关键字,且数据都存储在叶子节点,叶子节点增加了横向的指针,使得遍历变得非常简单4.b+树因为非叶子节点只存储了关键字,使得它占用的空间更小,所以可以一次
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MySQL B+ 树索引InnoDB 中索引为 B+ 树结构 每建立一条索引就创建了一棵 B+ 树结构每一个索引页内部都是按顺序排列,并且有页目录(索引页结构 <- 点击查看) 多个索引页之间也是按顺序排列,页之间的目录就储存在目录项纪录中 (纪录的是页中索引最小值) 当存在多个目录项纪录后,又需要高一级的目录项纪录来储存这一层的目录 最后就会形成一棵 B+ 树,查找时以多级目录的形式从上向
转载 2023-07-09 21:07:23
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