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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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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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。
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2021-08-08 21:17:00
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备注：先说下，在MySQL文档里，实际上是把B+树索引写成了BTREEunique key(uid) USING BTREE,一个经典的B+树索引数据结构见下图：B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接。在B+树上的常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当，不会出现大幅波动，而且基于索引的顺序扫描时，也可以利用
原创
2022-11-17 11:56:22
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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，直接对全数据检索也很快，没有必要费力气建索引再去查找。 索引在 MySQL 数据库中分三类： ...
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2021-05-01 23:11:42
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文章目录mysql——B+树索引何谓索引索引类型聚簇索引非聚簇索引创建索引创建语句创建原则mysql——B+树索引何谓索引索引是一种高效的数据结构，可以帮助数据库快速搜索数据，给某个字段建立索引，就会生成一棵以该字段排序的B+树，如果你不懂B+树，可以想一想为什么排序后二分查找会这么快。索引也不可以过度使用，否则会消耗很多磁盘空间，并且DML操作的时候维护索引也会很消耗性能。索引类型聚簇...
原创
2021-07-09 13:34:18
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一、B+树介绍 如上图所示，即为一个简化的3阶B+树。所谓3阶，指的是每个非叶子节点最多可以有3个子节点。图中数字代表关键字（可以理解为数据库中的字段的值），P1、P2、P3代表指针。 一棵m阶B+树的特点如下：每个节点最多可以有m个关键字；每个关键字左边的子节点关键字都比自己小，右边的子节点关键字都等于自己或比自己大。所有叶子节点组成链表，按关键字大小排序。（注意：在mysql中，该链表为双向指
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2023-08-12 12:00:27
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一、索引1.查询效率问题在很多页中查找记录的情况下，不论是根据主键列或者非主键列进行查找，如果不能快速定位到记录所在的页，就只能从第一个页沿着双向链表一直往下找，然后在每一个页中针对主键或非主键分别采用二分法或遍历单向链表中每一条记录，这种方式可能需要遍历所有页以及页中所有记录，极为耗时。所以要快速定位到需要查找的记录所在的索引页，同样需要为索引页建立一个目录，也就是索引。2.建立索引建立目录，就
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2023-10-12 16:18:29
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B树B 树，平衡多路查找树。B 树是为磁盘等存储设备设计的一种平衡查找树。B 树结构的数据可以让系统高效的找到数据所在的磁盘块。上图就是一个 B 树，紫色为 Key，黄色为 data，蓝色为指针。相比于之前的 BST 多了在每一个磁盘页的索引比较，但是因为磁盘页已经被磁盘 IO 操作读取到了内存中。因为内存 IO 操作比磁盘 IO 操作省时很多根本不在一个数量级所以可以忽略不计，所以磁盘 IO 操
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2023-07-04 20:19:19
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MySQL 索引原理- 索引与 B+TreeMySQL索引类型MySQL的索引一般而言都是B+树，但是也有些时候可以使用哈希索引。哈希索引：查找速度非常快是一种内存存储引擎是一种散列的查找方式，不支持排序和范围查找一般情况下我们都是用B+树一种基于硬盘存储所创建的变种树支持排序，范围查找查询速度也非常可观，而且是查找速度是稳定的。为什么选B+树作为存储结构那什么是B+树？呃，这个说来话了，我们以光
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2023-07-04 14:31:11
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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，非二叉树(
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2023-08-12 16:43:54
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一、索引的底层原理MySQL支持两种索引，一种是B-树索引，一种是哈希索引 MySQL中INNODB存储引擎是基于B-树的存储引擎（MySQL 实际使用的是B+树）作为索引结构。哈希 哈希索引是通过哈希表实现的，哈希表对数据无法做到排序，不适合做区间查找MySQL底层B+树与B-树的区别（MySQL索引为何采用B+树？） B树：B+树： 1、B-树的每一个几点存储的是关键字和对应的数据地址，B+树
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2023-08-10 12:50:41
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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，直接对全数据检索也很快，没有必要费力气建索引再去查找。索引在 MySQL 数据库中分三类： B+ 树索引 Hash 索引 全文索引 我们今天要介绍的是工作开发中最常接触到的 InnoDB 存
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2023-09-19 23:04:39
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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 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
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2023-07-09 21:07:23
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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
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2023-08-31 20:03:39
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https://www.iteye.com/blog/zhuyuehua-1872202 1.索引结构 1.1 B+树索引结构 从物理上说，索引通常可以分为：分区和非分区索引、常规B树索引、位图（bitmap）索引、翻转 （reverse）索引等。其中，B树索引属于最常见的索引 B树索引是一个典型的 ...
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2020-04-26 07:58:00
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结构上 B树中关键字集合分布在整棵树中，叶节点中不包含任何关键字信息，而B+树关键字集合分布在叶子结点中，非叶节点只是叶子结点中关键字的索引； B树中任何一个关键字只出现在一个结点中，而B+树中的关键字必须出现在叶节点中，也可能在非叶结点中重复出现； 性能上（也即为什么说B+树比B树更适合实际应用中
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2018-04-09 17:30:00
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总结写前面如果都知道就不用看下面了：因为没用过MyISAM所以压根没看这玩意。 InnoDB存储引擎总结： InnoDB存储引擎的索引是一棵B+树，，完整的用户记录都存储在B+树第0层（从下往上数）的叶子节点中，其他层次的节点都属于内节点，内节点存储的是目录项记录。 InnoDB的索引分为两种： 聚 ...
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2021-07-25 20:03:00
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mysql数据库中的索引是基于hash表或B+树 1.1 *H**ash索引* 哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法，即可立刻到相应的位置，速度非常快。 1.1.1 *B+树索引和哈希索引区别* B+树索引 ...
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2021-10-13 09:57:00
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