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，非二叉树(
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2023-07-04 14:31:12
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1、数据库索引采用B+树而不是B树的原因主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。2、文件索引和数据库索引为什么使用B+树文件与数据库都是需要较大的存储，也就是说，它们都不可能全部存储在内存中，故需要存储到磁盘上。而所谓索引：为了数据的快速定位与查找，那么索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取
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2023-10-03 11:19:37
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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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面试时无意间被问到了这个问题：数据库索引的存储结构一般是B+树，为什么不适用红黑树等普通的二叉树？经过和同学的讨论，得到如下几个情况： 1. 数据库文件是放在硬盘上，每次读取数据库都需要在磁盘上搜索，因此需要考虑磁盘寻道时间，我们都知道磁盘寻道开销是非常大的。同时，索引一般也是非常大的，内存不能放下，因此也会放在磁盘上。（另外，还与局部性原理与磁盘预读有关系）。B+树所有的关键字都出现在叶子节点
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2023-08-12 16:36:37
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MySQL数据库中，B树和B+树是常用的索引结构，用于提高数据检索的效率。它们在实现原理和适用场景上有一些区别。下面是B树和B+树的区别以及示例代码：结构差异：B树：B树是一种多路搜索树，每个节点可以拥有多个子节点。B树的每个节点都存储数据，并且节点的大小与磁盘页的大小相同。B树的叶子节点包含了所有的数据，而非叶子节点则包含了指向其他节点的指针。B+树：B+树也是一种多路搜索树，和B树一样，每个节
原创
2023-07-26 16:10:40
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B-树是一种多路搜索树（并不是二叉的）：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]；4.每个结点存放至少M/2-1（取上整）和至多M-1个关键字；（至少2个关键字）5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1；6.非叶子结点的关键字：K[1]
原创
2023-03-03 12:45:10
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一、B+树是什么 B+ 树是一种树型数据结构，通常用于数据库和操作系统的文件系统中。B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序，其插入与修改操作拥有较稳定的对数时间复杂度。B+ 树元素自底向上插入，这与二叉树恰好相反。 B+ 树的创造者Rudolf Bayer没有解释B代表什么。最常见的观点是B代表平衡(
原创
2021-07-19 15:14:39
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b+树的查找过程：如上图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针， &nbs
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2024-03-25 22:02:58
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搭建环境：SQL> create table tt as select * from dba_objects; 表已创建。SQL> select count（*） from tt;
COUNT（*）
----------
50441 SQL> insert into tt select * from tt; 已创建50441行。SQL> /已创建
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2023-07-01 09:59:39
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1 .B-树定义B-树是一种平衡的多路查找树，它在文件系统中很有用。定义：一棵m 阶的B-树，或者为
原创
2023-06-01 17:20:12
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1、索引索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可高速訪问数据库表中的特定信息。建立索引的目的是加快对表中记录的查找或排序。索引的类型唯一索引、主键索引和聚集索引2、B+树B+树是针对磁盘存储专门优化的N叉排序树。眼下数据库多採用两级索引的B+树，树的层次最多三层，可能须要5次磁盘訪问才干更新一条记录（3次訪问取数据索引及行ID，一次读文件，一次写文件）。
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2017-08-06 20:11:00
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数据结构：B树是所有节点上都有数据，单条查询的效率不稳定，最好就是情况可以直接找到，但最差情况需要一直找到叶子节点，叶子节点之间没有用指针连接。 B+树 所有的数据都存放在叶子节点上，非叶节点只起到索引的作用，单条查询效率稳定，查询任何信息都需要查找到叶子节点为止，叶子节点之间通过双向指针连接，可以通过这些指针有序的遍历数据。 因此，B树单条查询的平均效率比B+树好，遍历数据B+树比B树好。MyS
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2023-09-21 02:35:39
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目录特点实例查找插入删除总结B+树是B树的变种，查询效率比B更高。为什么更高？往下看。特点1.有k个子树的中间节点包含有k个元素（B树中是k-1个元素），每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据 都保存在叶子节点。2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小 自小而大顺序链接。3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最
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2024-04-02 11:56:26
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转载：://zhuanlan.51cto./art/201808/582078.htm https://.cnblogs./vincently/p/4526560.html(动画B B+树) https://blog..net/qq_26222859/article
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2018-08-27 23:18:00
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数据结构相对来说比较枯燥， 我尽量用最易懂的话，来把B树讲清楚。学过数据结构的人都接触过一个概念 二叉树。简单来说，就是每个父节点最多有两个子节点。为了在二叉树上更快的进行元素的查找，人们通过不断的改进，从而设计出一种高效搜索的树 平衡二叉查找树，也就是这个样子： 平衡二叉查找树的特性由于不是本文的 ...
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2021-05-08 15:58:54
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# MySQL从A数据库导入B数据库
## 简介
在开发过程中，我们经常需要将一个数据库的数据导入到另一个数据库中。本文将介绍如何使用MySQL命令行工具来实现从A数据库导入到B数据库的步骤和方法。
## 流程
下面是整个导入过程的流程图：
```mermaid
classDiagram
class 开始
class 导出数据库
class 创建新数据库
原创
2023-10-26 12:51:48
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我们在MySQL中的数据一般是放在磁盘中的，读取数据的时候肯定会有访问磁盘的操作，磁盘中有两个机械运动的部分，分别是盘片旋转和磁臂移动。盘片旋转就是我们市面上所提到的多少转每分钟，而磁盘移动则是在盘片旋转到指定位置以后，移动磁臂后开始进行数据的读写。那么这就存在一个定位到磁盘中的块的过程，而定位是磁盘的存取中花费时间比较大的一块，毕竟机械运动花费的时候要远远大于电子运动的时间。当大规模数据存储到磁
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2021-02-11 10:45:27
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13.4 mysql用户管理13.5 常用sql语句13.6 mysql数据库备份恢复13.4 MySQL用户管理MySQL创建用户以及授权mysql -uroot -p
grant all on *.* to 'user1'@'127.0.0.1' identified by '1234a'; //第一个*为库，第二个*为表
quit
mysql -uuser1 -p1234a -h127
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2024-06-02 08:25:37
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0. 问题背景 当我们执行某个 SQL 发现很慢时，我们首先想到的是否加了索引。 那么加了索引为啥会使数据查找更快呢，索引的底层一般又是用什么结构存储的？ 答案就是: B+树 B+相对于一般的链表，哈希等有何不同，为何多数存储引擎都选择使用它呢? 1. 问题场景 假设我们有一张以下的用户表： CRE
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2021-03-12 23:24:00
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什么是B树？B树是一种数据结构，它按排序顺序在其节点中存储数据。我们可以如下表示样本B树。样本B树B树存储数据，使得每个节点按升序包含密钥。这些键中的每一个都有两个对另外两个子节点的引用。Te左侧子节点键小于当前键，右侧子节点键多于当前键。如果单个节点具有“n”个键，则它可以具有最大“n + 1”个子节点。为什么索引在数据库中使用？想象一下，您需要在文件中存储一个数字列表，并在该列表中搜索给定的数
原创
2023-05-31 03:37:11
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