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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MySql Innodb索引：B+树全文索引哈希索引 B+树有n个子树的中间节点包含n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。所有叶子节点包含元素的信息以及指向记录的指针，且叶子节点按关键字自小到大顺序链接。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（或最小）元素。所有的数据都在叶子节点，且每一个叶子节点都带有指向下一个节点的指针，形成了一个有序
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2023-09-04 19:56:20
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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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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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一，b树b树（balance tree）和b+树应用在数据库索引，可以认为是m叉的多路平衡查找树，但是从理论上讲，二叉树查找速度和比较次数都是最小的，为什么不用二叉树呢？ 因为我们要考虑磁盘IO的影响，它相对于内存来说是很慢的。数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存了，只能逐一加载每一个磁盘页（对应索引树的节点）。所以我们要减少IO次数，对于树来说，IO次数就是树
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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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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文章目录索引红黑树和AVL树什么是索引B树和B+树的区别为何使用B/B+树而不使用hash索引我们在创建表的时候用代理主键还是自然主键为何索引主键设置自增聚簇索引和非聚簇索引什么是联合索引索引覆盖索引下推设计索引原则 索引数据库使用索引是使用B树，它是一种二叉平衡树的一个种类，可以使查找时间为二分查找，O(logN)。 查找速度很快，但是需要占用空间，以空间换时间。更新索引时较慢，因为要找到合适
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2023-09-21 08:09:16
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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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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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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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B树与B+树介绍B+树：聚簇索引中只在叶子节点存储完整的记录数据，叶子节点的页之间通过单项链表连接；页内记录之间通过双向链表连接；B+树有以下性质：1）所有数据都存储在叶子节点，非叶子节点只存储索引，是叶子节点的冗余；树相比较B树，比较矮胖，磁盘IO次数就会变少。2）叶子节点之间通过指针互相链接，按照递增的顺序；能实现范围查询；3）树的高度为：O(logn)，树的高度能够保证；B树性质：1）非叶子
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2024-01-02 09:33:39
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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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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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在MySQL中索引的数据结构都采用B+树结构，在InnoDB中则是根据主键作为聚集索引将数据直接存储为B+树结构（索引即数据），MyISAM中则是将数据和索引分开存储。B+树是一颗多叉树，可将降低访问磁盘的次数，B+树数据存放在叶子节点并且通过双向链表关联，实现了数据库的范围查询B树是一个多叉树，每个节点都会存放数据（叶子节点不是完整数据）；B+树叶子节点是有序完整数据（通过链表连接），内节点是每
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2023-07-01 10:08:01
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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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[MySQL]B+树索引
摘要：[MySQL]B+树索引B+树是一种经典的数据结构，由平衡树和二叉查找树结合产生，它是为磁盘或其它直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树，在B+树中，所有的记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层的叶节点中，叶节... SyntaxHighlighter.all(); ...
[MySQL]B+树索引
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2024-07-29 16:34:45
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# 深入理解 MySQL 索引中的 B+ 树高度
在现代数据库管理中，索引的使用极大地提高了数据检索的效率。在 MySQL 中，B+ 树是实现索引的重要数据结构。本文将深入探讨 B+ 树的特性，索引的高度如何影响查询性能，以及具体的代码示例帮助理解。
## B+ 树简介
B+ 树是一种自平衡的树数据结构，适用于数据库和文件系统等需要高效搜索的领域。与普通二叉树不同，B+ 树的每个节点可以存放
原创
2024-08-16 10:09:42
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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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