# 实现 MySQL 非叶子节点数据结构的完整指南
在数据库设计和操作中，如何处理复杂的数据结构是每一个开发者必备的技能之一。特别是在处理树形结构时，我们常常需要不同层级的节点，而非叶子节点（也称为“内节点”）的数据结构尤为重要。本指南将为您介绍如何在 MySQL 中实现非叶子节点数据结构。
## 流程概览
在实现非叶子节点数据结构之前，我们需要明确实现的步骤和流程。以下是简要的步骤概述。
B+ 树B+ 树的概念B+ 树的定义B+ 树的插入B* 树 B+ 树的概念B+ 树可以看作是B- 树的一种变形，再实现文件索引结构方面比B- 树使用得更普遍一颗 m 阶 B+ 树可以定义如下：树中每个非叶结点最多有m棵子树根节点（非叶结点）至少有 2 颗子树，除了根结点外，其它的非叶结点至少有[m/2]棵子树，有 n 棵子树的非叶结点有 n-1 个关键码所有的叶节点都处于同一层次上，包含了全部关
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2023-10-26 15:26:49
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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。索引存储在文件里索引结构× 二叉树 ：顺序情况(1,2,3,4,5,6,7…)会造成"畸形"树效率非常低× 红黑树（二叉平衡树）：是一种不会出现“畸形”树的二叉树，但是假如有M组数据，那么设二叉树的高度为N即2的N次方 等于 M，如果要查询的数据恰好在树的最低端，索引就会进行N次磁盘的IO操作，每次磁盘的IO操作效率很低会导致查询效率低下。√ H
B树（又叫平衡多路查找树）注意B-树就是B树，-只是一个符号。B树的性质（一颗M阶B树的特性如下）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]； 4、每个结点存放至少M/2-1（取上整）和至多M-1个关键字；（至少2个关键字） 5、
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2024-05-28 12:05:56
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USE [SooilSemanticsDB]
GO
/****** Object: StoredProcedure [dbo].[usp_Semantics_GetLeaf] Script Date: 2015/6/24 17:37:57 ******/
SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO
ALTER procedure [db
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2023-12-12 10:43:40
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# MySQL 数据页非叶子节点的结构实现指南
在数据库管理中，理解非叶子节点的结构对于管理和优化数据存储至关重要。在本篇文章中，我将帮助你实现 MySQL 数据页的非叶子节点结构，详细地展示项目的流程以及每一步需要实现的代码。
## 项目流程概述
以下是构建非叶子节点结构的流程概述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-22 03:52:44
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BTree索引BTree又叫多路平衡查找树，一颗m叉的BTree特性如下：树中每个节点最多包含m个孩子。除根节点与叶子节点外，每个节点至少有[ceil(m/2)]个孩子（ceil()为向上取整）。若根节点不是叶子节点，则至少有两个孩子。所有的叶子节点都在同一层。每个非叶子节点由n个key与n+1个指针组成，其中[ceil(m/2)-1] <= n <= m-1 。这是一个3叉（只是举例
1 逻辑存储结构1）表空间表空间是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层， 如果用户启用了参数 innodb_file_per_table（在8.0版本中默认开启），则每张表都会有一个表空间（xxx.ibd），一个mysql实例可以对应多个表空间，用于存储记录、索引等数据。2）段段分为 数据段（Leaf node segment）、索引段（Non-leaf node segment）、回滚
select b.* from channel a right join channel bon a.parent_id b.channel_id having count(a.channel_id)=0注意：channel_id是表结构自动增长ID，parent_id是父节点ID。
原创
2021-07-28 09:41:59
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B+树结构对于表：create table T(
id int primary key,
k varchar(64) not null,
name varchar(64) not null,
index (k)
)engine=InnoDB default charset=utf8mb4;B+树结构如下图所示：从图中可以看出： 1、非叶子节点保存的都是索引值，对于主键索引，叶子节点保存了所有数
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2023-09-22 12:48:59
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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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**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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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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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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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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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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序
近期一直在忙项目，各种加班加点，项目上线。渐渐的没有了学习的时间。这不，刚这几天才干抽出点时间。忙里偷闲，正在看一本数据库的书籍。相信非常多小伙伴们也都看过 — — 《MySQL 技术内幕：InnoDB 存储引擎》。这本书非常具体的讲述了 MySQL 的设计思想，体系结构。存储引擎。索引，事务。以及对性能的调优等。当然，如今我也是刚刚看了一部分。至于如今写
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
# Java 只要叶子节点数据
## 引言
在软件开发中，树是一种常见的数据结构，它具有分层结构和层级关系。树由节点组成，其中每个节点可以有多个子节点。在 Java 中，我们可以使用类来表示树的节点，并使用引用来链接不同的节点。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Java 来处理树结构，并重点关注如何获取树的叶子节点数据。
## 基本概念
在树结构中，节点是树的基本构建块。每个节点可以有零个
原创
2023-09-28 07:48:24
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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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