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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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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1.B+树的背景我们谈起B+树，可能最先想到它是MySQL中底层存储所采用的数据结构，其实B+树和二叉树、平衡二叉树一样，都是经典的数据结构。B+树由B树和索引顺序访问方法（ISAM，是不是很熟悉？对，这也是MyISAM引擎最初参考的数据结构）演化而来，MongDB中就采用的B树。 为啥MySQL中不采用B树，而采用B+树呢？(或者说MongDB中为啥不采用B+树呢？) 这是因为MySql是关系型
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2023-08-16 19:21:19
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文章目录前言一、MySql索引原理二、sql调优1.查询优化2.索引分析优化三、分库分表拆分方式总结 前言MySql索引原理、工作中怎么进行sql调优：sql规范检查、表结构索引检查。再结合案例走一波，算是给自己做个学习回顾总结吧?希望对你也有一些帮助。 如果有什么不足之处，欢迎大神留言指出。。。一、MySql索引原理MySql索引底层数据结构用的是B+树，相信大家都能说出来。那为什么不用B树呢
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2023-07-04 20:19:50
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B+树结构B+树是一种平衡树，它是在B树的基础上进行改进的。B+树的所有叶子节点都在同一层，且叶子节点之间通过指针连接，形成一个链表。B+树的非叶子节点只存储索引键及其子节点指针，而叶子节点存储实际数据B树的所有节点都存储数据，B+树的叶子节点存储数据，非叶子节点只存储索引键。索引原理；为什么采用B+树？-CSDN博客
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2024-07-11 10:52:08
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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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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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原文网址：MySQL原理--索引的原理_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客简介本文介绍MySQL的索引的原理。MySQL的索引默认是使用B+树来实现的。B+ 树索引并不能找到一个给定键值的具体行。B+ 树索引能找到的只是被查找数据行所在的页。然后数据库通过把页读人到内存，再在内存中进行查找，最后得到要查找的数据。 B+ 树的特点（相对于B 树）叶子节点（最底部的节点）才会存放实际数据（索引
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2023-07-04 14:32:05
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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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目前，MySQL中使用最多的引擎是InnoDB和MYISAM。这两种引擎都是采用B+树的数据结构来构建索引，B+树是B树的变种，首先我们先来了解下B树的数据结构。B树B树是一棵多路平衡查找树，简单来说，B树可以看做平衡二叉树的进阶版，它与平衡二叉树的不同点主要在B树的一个节点可以存放多个关键字，并且B树的每个节点可以有两个以上的子节点，而这些都取决于B树的阶数，当B树的阶数为2时，它就是一个普通的
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2023-07-04 14:12:38
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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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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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Java 内存区域<ignore_js_op>Heap线程公有存放实例对象是GC主要管理区域，因此可以更细致的划分为：新生代、老年代再细致一点划分：Eden区、From Survivor区、To Survivor区内存空间：可以物理上不连续、逻辑上连续即可。Method Area线程公有主要存储：类
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2020-02-28 09:40:00
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B树 与 B+树 我们今天要介绍的是工作开发中最常接触到的 InnoDB 存储引擎中的 B+ 树索
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原创
2023-04-17 10:06:46
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总结一下B树和B+树在不同是数据库系统中的应用。一、B树和B+树1.1 B树B-Tree，即B树或者B-树。一棵 m 阶的 B 树，需要满足下列条件：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]，向上取整；4. 非叶子结点的关键字个数=儿子数-1；5. 所有叶子结点位于同一层；6. k个关键字
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2023-07-04 14:30:29
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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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