1、B+树基本概念 B+树的语言定义比较复杂，简单的说是为磁盘存取设计的平衡二叉树可是需要注意的是，第三层才是真实的数据，17、35都不是真实数据，只是用来划分数据的！2、为什么使用B+树 B+树有什么好处我们非要使用它呢？那就先要来看看mysql的索引 2.1mysql索引 试想一下在mysql中有200万条数据，在没有建立索引的情况下，会全部进行扫描读取，这个时间消耗是
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2023-07-01 12:36:12
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# 实现MySQL B+树的高度
## 简介
MySQL中的B+树是一种常用的索引结构，它能够提高数据的查询效率。本文将向你介绍如何实现MySQL B+树的高度。
## 流程图
首先，让我们用一个流程图来展示实现MySQL B+树的高度的步骤。
```mermaid
journey
title 实现MySQL B+树的高度流程图
section 准备工作
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原创
2023-08-29 05:00:56
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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
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2023-07-04 14:31:28
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在 MySQL 中使用 B+ 树做索引时，B+ 树的高度通常取决于树中节点的数量以及每个节点的度数。在 MySQL 中，B+ 树的度数通常为 128，但是这个值也可以在创建索引时通过设置选项来更改。对于 B+ 树来说，一般来说，树的高度越低越好。低高度意味着树中节点的数量越少，也就意味着树的查询和更新操作所需的时间越少。但是，度数越高意味着每个节点所包含的子节点越多，这可以减少对磁盘的访问次数，从
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2023-06-12 20:55:06
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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。
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2023-09-07 11:03:20
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1. 索引的代价1.1 空间上的代价每建立一个索引都要为它建立一棵B+树，每一棵B+树的每一个节点都是一个数据页，一个页默认会占用16KB的存储空间，一棵很大的B+树由许多数据页组成1.2 时间上的代价每次对表中的数据进行增、删、改操作时，都需要去修改各个B+树索引。B+树每层节点都是按照索引列的值从小到大的顺序排序而组成了双向链表。不论是叶子节点中的记录，还是内节点中的记录（也就是不论是用户记录
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2024-02-28 11:21:10
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SELECT A.SPACE AS TBL_SPACEID, A.TABLE_ID, A.NAME AS TABLE_NAMN information_schema.IN..
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2022-10-25 00:02:19
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索引这个词，相信大多数人已经相当熟悉了，很多人都知道MySQL的索引主要以B+树为主，但是要问到为什么用B+树，恐怕很少有人能把前因后果讲述的很完整。本文就来从头到尾介绍下数据库的索引。索引是一种数据结构，用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据。 索引最形象的比喻就是图书的目录了。注意这里的大量，数据量大了索引才显得有意义，如果我想要在[1,2,3,4]中找到4这个数据，直
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2023-08-08 14:18:10
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文章目录一、MySQL的索引结构1.1 MySQL索引结构与B+树1.2 B+树增删数据图解二、MySQL数据页2.1 索引高度h与页面I/O数的关系2.2 索引高度理论计算三、查看MySQL树高 一、MySQL的索引结构1.1 MySQL索引结构与B+树 MySQL使用B+树存储索引数据，B+树的非叶节点不保存数据相关信息， 只保存关键字和子节点的引用；关键字对应的数据保存在叶子节点中；B+
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2023-09-02 00:20:46
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B+树和B树的区别？ 为什么MYSQL要用B+ 树而不用B树首先B树的所有节点都存储数据信息，而B+ 树的所有数据都存储在叶子节点B+ 树是在B树的基础上的一种优化，使其更加适合外存储索引结构，InnoDB存储引擎及时B+ 树实现其索引结构从B树结构图中可以看到每个节点中不仅包含数据的Key值，还有data值，而每一页的存储空间是有限的，如果data数据较大时会导致每一个节点(也就是每一页)能存储
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2023-10-02 10:50:39
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目录mysql B+ 树1、索引的分类2、各种查找树2.1 二叉查找树二叉查找树的特点查找数据的过程2.2 平衡二叉树2.3 B树查询数据的过程：2.4 B+树B树和B+树的区别3、B+树索引的分类3.1 聚集索引3.2 非聚集索引3.3 聚集索引与非聚集索引之间的区别3.
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2021-08-08 09:23:00
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目录mysql B+ 树1、索引的分类2、各种查找树2.1 二叉查找树二叉查找树的特点查找数据的过程2.2 平衡二叉树2.3 B树查询数据的过程：2.4 B+树B树和B+树的区别3、B+树索引的分类3.1 聚集索引3.2 非聚集索引3.3 聚集索引与非聚集索引之间的区别3.
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2021-08-08 09:23:00
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B+树从上一章可以知道，不论是存放用户记录的数据页还是存放目录项（page directory）的数据页，我们都把它存放到B+树这个数据结构中了，这些数据页称为节点，我们实际的用户记录其实是存放在B+树的最底层节点上。
一颗B+树实际上是可以分成好多层，假设一颗三层结构的B+树，可以存放多少数据呢
假设主键为bigint 8字节，指针长度为6字节，那么目录页的索引长度为14，那么一个目录数据页可以
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2023-08-21 12:41:33
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我们在日常中经常操作数据库，mysql数据库是常用的数据库之一，支持多种索引类型，如B+Tree，哈希索引，全文索引等。这次主要研究的就是常用的B+Tree也叫B+树。什么是B+树？ B+ 树是一种树数据结构，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。但是光说概念无疑是晦
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2023-10-07 19:08:57
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一、索引相关原理索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引的本质是数据结构，可以简单理解为排好序的快速查找数据结构。数据库在存储数据之外，还维护着满足某些特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。搜索树，其平均复杂度是lgN，具有不错的查询性能。复杂度模型是基于每次相同的操作成本（如都是在
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2023-09-06 17:41:55
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简介：B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针，而B树则所有节点都带有B+树索引可以分为聚集索引和非聚集索引mysql使用B+树，其中Myisam是非聚集索引，innoDB是聚集索引聚簇索引索引的叶节点就是数据节点；而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。 B树： B+树： B+ 树的特点:
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2023-09-08 23:33:13
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目录 一、树二、B+树2.1 B+树性质三、聚集索引和辅助索引3.1 聚集索引3.2 辅助索引3.3 聚集索引和非聚集索引的区别四、再看B+树4.1 B+树的插入操作4.2 B+树的删除操作 一、树树状图是一种数据结构 ，它是由n（n>=1）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。 它具有以下的特点：每个结点有零
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2023-12-17 20:46:30
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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
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2023-07-04 20:21:52
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B树 B树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(logn)的时间复杂度进行查找、顺序读取、插入和删除等操作。 B树的特性 B树中允许一个结点中包含多个key，可以是3个、4个、5个甚至更多，并不确定，需要看具体的实现。现在我们选 择一个参数M，来构造一个B树，我们可以把它称作是 ...
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2021-08-26 10:28:00
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本文转载自https://www.cnblogs.com/lianzhilei/p/11250589.html B树 前言 首先，为什么要总结B树、B+树的知识呢？最近在学习数据库索引调优相关知识，数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构（例如mysql的InnoDB引擎使用的B+树），理解不 ...
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2021-08-06 16:47:00
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