前言二叉树、平衡树、B树做铺垫，来讲解B+tree。这里对于数据结构不做详细解释，只讲与本文有关的知识。一、二叉树首先，明确几个概念，每个树结构，只有一个根节点。最下一层，没有子节点的节点叫叶子节点，初根节点和叶子节点外的节点，叫非叶子节点。二叉树，顾名思义，就是子节点最多有两个分支的树，如下图: 由二叉树定义以及图示分析得出二叉树有以下特点： 1）每个结点最多有两颗子树，所以二叉树中不存在度大于
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2024-04-12 14:26:33
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定义：有且只有一个称为根的节点，有若干个互不相交的子树。通俗的理解： 树由节点和边组成，每个节点只有一个父节点但可以有多个子节点，但有个节点例外，该节点没有父节点（根节点）。节点、父节点、子节点、子孙、堂兄弟。深度：树中节点的最大层次。从根节点到最底层节点的层数。根节点是第一层。非终端节点即非叶子节点。根节点可以是叶子节点，也可以是非叶子节点。叶子和非叶子节点说的是有没有孩子。度：子节点的个数为度
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2024-02-22 22:16:50
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在计算机科学中，树形结构是一类重要的非线性数据结构，二叉树是一种重要的树形结构。 二叉树是n个数据的有限集，它或为空集（n=0），或含有唯一的称为根的元素，其余元素分成两个互不相交的子集，每个子集自身也是一颗二叉树，分别称为根的左子树和右子树，集合为空的二叉树简称为空数，二叉树中的元素也称为结点。 &nbs
一、程序设计=数据结构+算法1、数据结构：数据元素相互之间存在一种或者多种特定关系的集合。数据结构：逻辑结构和物理结构逻辑结构：数据对象中数据元素之间的相互关系。集合结构：同属于一个集合。之外没有其他关系。线性结构：数据元素之间是一对一的关系。树形tree结构：数据元素之间存在一对多的层次关系。（可看成一种特殊的图）图形map结构：数据元素之间存在多对多的层次关系。物理结构：数据的逻辑结构在计算机
一.树的概念及其相关1.概念及特点树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。特点：每个结点有零个或多个子结点； 没有父结点的结点称为根结点； 每一个非根结点有且只有一个父结点；2. 相关定义：节点的度：一个节点含有的子树的个数称为该节点的度；叶子节点：度为0的节点称为叶节点；非叶子节点/分支节点：度不为0的节点；父节点：若一个节点含有子节点，则这个节
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2024-06-26 16:13:11
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# MySQL MyISAM 叶子节点存储数据实现指导
## 流程概述
在使用 MySQL 数据库时，MyISAM 是一种存储引擎，它适合于读操作多于写操作的场景。如果你有一棵树形结构的数据，叶子节点通常是用来存储一些特定数据的。在此，我们将一步一步实现叶子节点存储数据的过程。
### 步骤示意表
| 步骤 | 任务描述 |
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**一：树的基本术语1.定义 树是一种非线性结构，只有一个根结点，除根结点外每个孩子结点可以有多个后继，没有后继的结点叫叶子结点。 2.概念 根结点：没有前驱； 孩子：有前驱的结点； 双亲结点：孩子结点的前驱； 叶子：没有孩子结点 结点度：结点的分支数；树的度：一棵树中最大结点度数； 树的深度：树的层次数目； 有序树：结点的子树从左到右有顺序； 森林：多棵互不相交的树的集合；3.二叉树 **特点：
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2024-09-11 17:41:01
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简介我们都知道mysql使用存储引擎的是InnoDB，InnoDB使用的索引的对应的数据结构是B+树结构图：
如上图所示,我们实际用户记录是存放在B+树的最底层的节点上，这些节点也被称为叶子节点或者叶节点，其余用了存放目录项的节点称为非叶子节点或者内节点，最上边的节点为根节点。
InnoDB 是使使用页来作为管理理存储空间的基本单位，也就是最多能保证16KB的连续存储空间，而随着表中记录
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2023-08-08 14:13:24
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# MySQL索引非叶子节点存放什么数据
在数据库开发中，索引是一个至关重要的概念。通过合理使用索引，我们可以极大提高数据查询的效率。今天我们将讲解“ MySQL索引的非叶子节点存放什么数据”，以及如何实现对这个内容的理解。
## 整体流程
我们将通过以下步骤来实现对索引非叶子节点数据的理解：
| 步骤 | 说明 |
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1、B树和B+树的区别，MYSQL为啥使用B+树。1.1、B树目的：为了存储设备或者磁盘设计的一种平衡查找树。定义（M阶B树）：a、树中的每个节点最多有m个孩子。 b、除了根节点和
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2023-10-20 12:39:44
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0.树的定义树是n个结点的有限集，有且只有一个特定的称为根的结点，当时，其余结点可分为m个互不相交的有限集，其中集合本身又是一棵树，并且称为树的子树。树的根结点没有前驱结点，除了根结点外的所有结点有且只有一个前驱结点，树中的所有结点可以有零个或多个后驱结点。树中的结点包含一个数据元素和若干指向其子树的分支，结点拥有的子树数目称为结点的度，度为0的结点称为叶子或终端结点，度不为0的结点称为非终端结点
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2024-03-27 22:30:26
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一、b 树和b+树 B树是一种多路自平衡搜索树，它类似普通的二叉树，但是B书允许每个节点有更多的子节点。B树示意图如下： B树的特点： （1）所有键值分布在整个树中 （2）任何关键字出现且只出现在一个节点中 （3）搜索有可能在非叶子节点结束 （4）在关键字全集内做一次查找，性能逼近二分查找算法 B+树是B树的变体，也是一种多路平衡查找树，B+树的示意图为： 从图中也可以看到，
Mysql索引底层数据结构与Explain详解一、数据结构：1、MySQL使用的B+tree1.1、B+tree在B-tree的基础上进行了改造。1.1.1、B+tree的数据都在叶子节点(磁盘叶)上，B-tree的数据在各自的节点上； 1.1.2、B+tree的非叶子节点存储的叶子结点的冗余索引，B-tree的非叶子节点存储了数据和索引； 1.1.3、B+tree 叶子结点之间有双向指针；B-t
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2024-06-22 14:16:13
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数据库表中的数据都是存储在页里的，那么一个页可以存放多少条记录呢？这取决于一行记录的大小是多少，假如一行数据大小是1k，那么理论上一页就可以放16条数据。当然，查询数据的时候，MySQL也不能把所有的页都遍历一遍，所以就有了索引，InnoDB存储引擎用B+树的方式来构建索引。聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，叶子节点存放的是整行记录数据，在非叶子节点上存放的是键值以及指向数据页的指针，同
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2024-07-14 13:01:24
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索引是帮助Mysql高效获取数据的排好序的数据结构Mysql底层数据结构B+Tree (B-Tree变种)非叶子节点不存data，只存储索引（冗余），可以放更多的索引。非叶子节点包含所有索引字段叶子节点用指针连接，提高区间访问的性能。B-Tree 特点叶结点具有相同的深度，叶节点的指针为空所有索引元素不重复节点中的数据索引从左到右递增排列存储引擎－99% InnoDB， 早期MyISAMMylSA
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2023-12-23 21:53:27
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B +树可以看作是乙树的一种变形，在实现文件索引结构方面比乙树使用得更普遍。1.B +树的定义：一颗米阶B +树是乙树的特殊情形，它与乙树的不同之处在于：（1）所有关键码都存放在叶子结点中，上层的非叶子结点的关键码是其中树中最小（或最大）关键码的重写。（2）叶结点包含了全部关键码即指向相应数据存放地址的指针，且叶结点本身按关键码从小到大顺序链接。关于每个非叶结点的结构有两种处理方式。如果安下层结点
问题 在MySQL中，无论是Innodb还是MyIsam，都使用了B+树作索引结构。MySQL为什么选择B+树作为索引结构，而不是二叉树、红黑树什么的呢？一、二叉查找树(BST)：不平衡 二叉查找树(BST，Binary Search Tree)，也叫二叉排序树：任意节点的左子树上所有节点值不大于根节点的值，任意节点的右子树上所有节点值不小于根节点的值。 当需要快速查找时，将数据存储在BS
特殊的二叉树满二叉树定义所有分支结点都存在左子树和右子树，并且所有叶子结点都在同一层上。 特点叶子只能出现在最下一层。出现在其它层就不可能达成平衡。非叶子结点的度一定是2.在同样深度的二叉树中，满二叉树的结点个数最多，叶子数最多。完全二叉树定义对一棵具有 n 个结点的二叉树按层序编号，编号为 i(1≤i≤n) 的结点与同样深度的满二叉树中编号为 i 满二叉树一定是一棵完全二叉树，但完全二叉树不一
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2024-08-23 08:26:33
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学习内容：数据库存储引擎索引范式事务知识点：1.数据库存储引擎是什么？数据库底层软件组织用于数据库管理系统的增删改查操作不同的存储引擎提供不同的存储机制，索引技巧，锁定水平等功能2.常见的存储引擎？InnoDB：低层为B+树，每个节点对应一个page（16k），非叶子节点存键值，叶子节点存数据。MyISAM：MySql默认存储引擎，不提供事务支持，不支持行级锁和外键，采用表锁，插入和更新数据效率低
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2023-11-24 08:52:29
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引言这篇文章作为《面试官:谈谈你对mysql索引的认识?》的续篇，我当时在写这篇的时候，考虑到篇幅问题所以略去了联合索引的内容，今天给大家补上。本文预计分为两个部分: (1)联合索引部分的基础知识在这个部分，我们温习一下联合索引的基础 (2)联合索引部分的实战题在这个部分，列举几个我认为算是实战中的代表题，挑出来说说。正文基础讲联合索引，一定要扯最左匹配!放心，我不扯有的没的，几句话懂个大概就行！
