树概念与 线性表 表示的一 一对应的线性关系不同，树表示的是数据元素之间更为复杂的非线性关系。直观来看，树是以分支关系定义的层次结构。树在客观世界中广泛存在，如人类社会的族谱和各种社会组织机构都可以用树的形象来表示。
简单来说，树表示的是一对多的关系。定义（逻辑结构）树(Tree)是n( n>=0 )个结点的有限集合，没有结点的树称为空树，在任意一颗非空树中：有且仅有一个特定的
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2023-11-14 08:26:22
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1:本文档主要介绍与SQL调整有关的内容，内容涉及多个方面：SQL语句执行的过程、ORACLE优化器，表之间的关联，如何得到SQL执行计划，如何分析执行计划等内容，从而由浅到深的方式了解SQL优化的过程，使大家逐步步入SQL调整之门，然后你将发现……。2:如果5条都要插入的话就要用到游标了。declare cursor table3_cursor is
select tet from table3
是时候开始学习一下数据库的知识(以下是来自一个小菜鸟的看法(借鉴处我在文章底部做下记录),若有错误处,请留言谢谢)1.我所知道的动态查找树: 二叉查找树 ,平衡二叉查找树,B-tree树,B+tree树 B*tree树, 其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深度相关，那么降低树的深度自然会提高查找效率那么现在的问题开始来临了,在大规模的数据存储中,实现索引查询的情况下树节点存储的元素数量是有限
MySQL索引为什么要用B+树实现？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
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2023-08-11 14:51:20
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为什么MySQL要用B+Tree0. 预备知识1. 存储介质1.1 机械硬盘名词解释1.1.1 盘面1.1.2 磁道1.1.3 扇面1.1.4 扇区1.1.5 簇(linux叫块)1.2 为什么操作系统操作磁盘的最小单位是簇1.3 寻道时间1.4 读取一个簇的时间 `Ta`1.5 磁盘读取时间总结:2. 数据库存储 数据结构选择2.1 无序数据结构2.1.1 哈希表2.2 有序数据结构2.2
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2023-08-12 14:52:32
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MySQL 的语法树是什么？在数据库中，语法树是由编译器在处理查询时生成的结构，它代表了 SQL 语句的语法结构。这种结构帮助数据库引擎理解、优化和执行查询。接下来，我将整理出一个关于 MySQL 语法树的知识，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用等内容。
## 环境准备
在进行 MySQL 语法树的研究之前，我们需要准备好软硬件环境。以下是所需的软硬件要求：
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1.sql查询速度2. 服务器硬件3.网卡流量4.磁盘IO相关参数：QPSquerys per second，每秒查询率，每一台服务器每秒能够响应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少衡定标准.计算关系：QPS = 并发量 / 平均响应时间并发量 = QPS * 平均响应时间TPSTransactionPerSecond，每秒事务处理量。是软件测试结果的测量单位，客户机在发
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2024-09-06 08:45:43
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一、概述MySQL有多种存储引擎，每种引擎都有自己的特点，实际应用中我们可以根据自己的需要选择。常用的存储引擎有MyISAM、InnoDB等，其中MyISAM是MySQL数据库自带引擎，InnoDB是其他公司以插件的形式嵌入MySQL。我们知道，MySQL数据存储在磁盘，磁盘IO会成为最大的性能瓶颈，因此设计的目标应该是尽量减少IO访问次数；而IO次数的操作跟树的高度成正比，树的高度越高，每次执行
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2023-11-11 13:11:38
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1. 使用 B+ 树其实能够保证数据按照键的顺序进行存储，也就是相邻的所有数据其实都是按照自然顺序排列的，使用哈希却无法达到这样的效果. 如果我们使用 B+ 树作为底层的数据结构，那么所有只会访问或者修改一条数据的 SQL 的时间复杂度都是 O(log n)，也就是树的高度， 但是使用哈希却有可能达到 O(1) 的时间复杂度，看起来是不是特别的美好。但是当我们使用如下所示的 SQL 时，哈希的表
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2023-11-06 20:30:17
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B-树、B+树、红黑树，是平衡查找树，那么查询效率上讲，平均都是O(logn)。使用什么哪种数据结构，肯定是出于提高数据库的查询效率的考虑。一、B+树做索引而不用B-树 Mysql如何衡量查询效率呢？– 磁盘IO次数。 一般来说索引非常大，尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上。B-树/B+树 的特点就是每层节点数目非常多，层数很少
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2023-10-12 19:29:01
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1. 索引是什么？索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。索引是一种数据结构。数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。更通俗的说，索引就相当于目录。为了方便查找书中的内容，通过对内容建立索引形成目录。而且索引是一个文件，它是要占据
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2023-07-31 16:30:28
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前言：大部分人都知道，MySQL底层使用的是B+树这个数据结构，但是你们知道为什么是B+树呢？为什么不是哈希索引，为什么不是平衡二叉树（AVL,甚至红黑树）呢？或者说为什么不是B树呢？这里我就带大家一步一步来解释为什么是B+树，废话不多说，现在开始~为什么不是Hash索引？首先这里说的是面试中常问到的，为什么不是Hash索引？因为对应hash值，它是一个无序的这么一个值（底层计算就不解释了，位运算
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2023-08-29 13:29:14
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mysql索引的底层结构MySQL中的索引索引的底层数据结构索引的类型普通索引主键索引唯一索引全文索引如何选择索引从表面的基本特性考虑性能和底层来分析覆盖索引的定义回表操作最左匹配原则 MySQL中的索引本质是一种‘排好序的数据结构’，可以帮助快速查找数据。可以类比目录理解。不能全加上索引的原因： 虽然它查询使用优化隐藏器提高性能，但是也会相应占物理空间，从而导致降低增删改的速度，因为操作数据的
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2023-08-20 22:47:33
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# MySQL为什么使用平衡树和红黑树
## 概述
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它以其高效的性能和稳定性而受到广泛的应用。而在MySQL中，平衡树和红黑树被用于索引的存储和管理。本文将详细介绍为什么MySQL选择使用平衡树和红黑树，并给出实现的步骤及对应的代码示例。
## 流程图
下面是整个流程的简要图示：
```mermaid
sequenceDiagram
par
原创
2023-11-30 06:15:53
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前言接下来的一系列文章打算讲MySQL.不知道你有没有和我同样的感觉,觉得树的算法是比较麻烦的事情.而MySQL的主要索引是B+树,为了之后能更好地专注MySQL本身的内容,所以把底层存储结构B+树的内容抽出来先单独分析.为什么MySQL选择了B+树而不是B-树?这是MySQL面试很常见的问题,想回答清楚就得对两种树的原理有一定了解.这里的B-树,好像会有部分人念成"B减树".emm...其实B-
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2023-11-13 18:10:18
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B-TreeB树是一种多路平衡搜索树，但是B树允许每个节点上可以存放更多的数据，也允许每个节点有更多的子节点 B树的特点：所有的键值分布在整个树中任何关键字只出现在1个节点中搜索可能在非叶子节点中结束B-Tree 有一个度的概念，就是一个节点中最多存储的索引数据，如果达到这个度的 15/16的时候，就会分叉。B+TreeB+Tree是B树的变种B+Tree特点数据都存储在叶子节点，非叶子节点不存储
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2023-08-12 13:40:10
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面试题：MySQL索引为什么用B+树？ 前言讲到索引，第一反应肯定是能提高查询效率。例如书的目录，想要查找某一章节，会先从目录中定位。如果没有目录，那么就需要将所有内容都看一遍才能找到。索引的设计对程序的性能至关重要，若索引太少，对查询性能受影响；而如果索引太多，则会影响增/改/删等的性能。知识点MySQL中一般支持以下几种常见的索引：B+树索引全文索引哈希索引我们今
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2024-06-14 18:41:53
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在MySQL中，无论是Innodb还是MyIsam，都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始，逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题，从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。
前言在MySQL中，无论是Innodb还是MyIsam，都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从
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2023-05-26 16:20:11
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什么是索引： 索引是一种高效获取数据的 存储结构，一般包含了 hash 二叉树 红黑树。 但是mysql中索引一般使用的是B树 准确说是使用的B+树构建的索引：若仅仅是进行select * from table where id = 1，用上述的三种方法都会很轻松的实现，因为条件很准确，可以直接查找到，但是若是 where id>
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2023-11-04 17:53:40
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二叉树（二叉查找树）平衡二叉树（B树就是B-树）(解决了二叉查找树的极端情况）Q：具体是怎么解决的呢？A：树左右两边层数相差不大于1一旦符合条件1的时候，就进行左旋/右旋Q：为什么MySQL要用B+树？A：B+树减少了IO次数所有数据放在叶子节点，查询更稳定叶子节点指向下一个叶子节点，范围查询更好虽然平衡二叉树的查找效率很高，但是IO的次数就是树的高度（因为无法将整个索引加载道内存中），IO才是瓶
原创
2024-03-08 12:02:55
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