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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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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上一章节已经讲完了有关b+tree的一些基本原理和认识，本节主要讲一下b+tree在mysql中是如何应用的。同样的先抛出一个结论：B+tree在mysql中最好不要超过三层树深，否则查询效率不高。InnoDB引擎存储原理上一章节也提到过，innoDB引擎是以页来存储的，而每一页的大小默认是16Kb，接下来我们就按照16kb每页来进行原理分析，再有就是因为innoDB引擎目前应该是mysql应用中
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2023-11-27 21:31:03
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B-树、B+树简介B-树 简介B-树，也称为B树，是一种平衡的多叉树（可以对比一下平衡二叉查找树），它比较适用于对外查找。看下这几个概念哈：阶数：一个节点最多有多少个孩子节点。（一般用字母m表示）关键字：节点上的数值就是关键字度：一个节点拥有的子节点的数量。一颗m阶的B-树，有以下特征：根结点至少有两个子女；每个非根节点所包含的关键字个数 j 满足：⌈m/2⌉ - 1 <= j <=
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2023-10-03 11:19:20
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mysql索引底层原理mysql 引擎什么是索引数据结构什么是B树B树结构图什么是B+树B+树的图两者有什么不同之处mysql索引为什么用B+树了解了mysql 索引底层有什么用 mysql 引擎MyISAM 引擎和 InnoDb引擎用表对比：引擎主外键事务锁缓存索引数据结构关注点表空间MyISAM××表锁只缓存索引B+Tree 非聚集性能小InnoDb√√行锁缓存索引和数据，对内存要求较高B+
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2023-12-09 14:18:21
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MySQL 索引数据结构MySQL 的索引是B+ Tree 结构B+ Tree 是多路查找树，其在每一个节点的孩子数可以多于两个，且每一个节点的孩子数可以多于两个，每一个节点处可以存储多个元素； B+ Tree 的高度一般都是在2-4 这个高度，IO读写次数不多； 三层树结构 – 支撑的数据可以达到20G，四层树结构 – 支撑的数据可以达到几十T; B+ 树只有叶子节点才会存储数据，而且存储的数据
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2023-07-04 20:23:17
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回表1.索引结构 B+Tree前者是B-Tree（B树），后者是B+Tree(B+树)区别：1.b树中，所有节点都会带有指向具体记录的指针，即所有节点都存数据B+树只有叶子节点会带有指向具体记录的指针，即只有叶子节点存数据2.B树中不同叶子之间没有连在一起，B+树所有叶子节点通过链表指针连接在一起（连在一起后可以像有序链表那样快速查找，增加效率）3.b树可能在非叶子节点就拿到指针（数据），搜索效率
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2023-11-18 15:18:42
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一、索引结构二叉排序树 与 平衡二叉树二叉排序树结构可以有效的减少查询时间，最优可以实现二分查找，每次查询只需要查询一半数据。但如果本身是有序数据，则二叉排序树就失去了效果，因此产生平衡二叉树平衡二叉树，是在二叉排序树的结构上保证左右子树高度差不超过 1 ，有效的减少查询次数b 树，也叫 m 阶树，每个节点最多 m 个子树，数据存储在节点上b+ 树，是 b 树进阶，在 b 树的基础上，将所有的数据
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2023-07-04 20:22:38
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在处理“Java树有几层”的问题时，这个过程主要是通过二叉树（或树）的深度优先遍历来实现的。接下来，我将从环境准备开始，逐步引导大家如何解决这个问题，并附以必要的图表和代码示例。
## 环境准备
确保您的开发环境满足以下软硬件要求：
### 软硬件要求
- **硬件**:
- CPU: 至少双核
- 内存: 至少 4GB
- 硬盘: 至少 10GB 空间
- **软
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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在面试的时候，如果问到了 B + 树这个东西，或者问到了 MySQL 索引的底层实现，也希望大家能够进一步的发挥，和面试官探讨一下，为什么 B+ 树一般都是 3 层左右，为什么 3 层的 B + 树可以存放 2 千万的数据，这个到底是怎么计算的，计算的过程大家是要好好消化理解的！面试的时候，你能答到这一点，绝对是一个加分项！一、InnoDB 一棵 B + 树可以存放多少行数据？InnoDB 一棵
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2023-07-04 14:16:05
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文章目录1.AVL概念2.图解分析2.1 模拟器地址2.2 普通树和AVL树2.3 最简单的旋转2.4单旋转2.5双旋转2.6实现3.代码3.1树节点3.2平衡代码3.3完整代码4.测试5.参考书籍6.系列链接 1.AVL概念AVL树是带有平衡条件的二叉查找树，也称为平衡二叉树。 最简单的实现方法就是保证树的左右子树具有相同的高度，保证树的深度是O(log N)，但是这个条件过于严格难以使用需要
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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Mysql逻辑架构大致分为4层架构：连接层，服务层，引擎层，存储层连接层mysql提供给外界客户端连接的接口，不同客户端可以用自己的API连接mysql建立连接认证授权维持和管理连接等MySQL 驱动我们的系统是怎么和mysql进行连接和通信的呢？不可能是平白无故的就能接收和发送请求的吧，此时我们需要了解 MySQL 驱动概念的就是这个 MySQL 驱动在底层帮我们做了对数据库的连接，只有建立了连
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2023-11-23 12:43:42
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一、准备知识
我们回过头来再仔细想想使用MySQL的完整过程：启动MySQL服务器程序。 启动MySQL客户端程序并连接到服务器程序。 在客户端程序中输入一些命令语句发送到服务器程序，服务器程序收到这些请求后，会根据请求的内容来操作具体的数据。 也就是说，MySQL服务器程序才是真实数据的管理者，它负责解析各个客户端发来的各种请求并返回相应的执行结果！我们知道计算机很牛逼，在一台计算机上可以同时运
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2023-08-14 12:56:49
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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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一 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
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2023-07-04 14:29:30
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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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2023-07-04 14:31:12
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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
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2023-10-05 15:38:02
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# MySQL 查询有几层子项
在数据库管理中，我们常常需要处理层级数据，例如树形结构，其中一个项目（或记录）可能包含多个子项目。在 MySQL 中，查询这些层级关系的子项是一项复杂但重要的任务。本文将介绍如何在 MySQL 中有效查询子项的层级结构，并通过代码示例来说明。
## 理解层级数据
层级数据通常使用递归关系表示。例如，考虑如下项目结构：
```
项目A
├── 项目B
原创
2024-10-11 06:30:40
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