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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一：索引的类型二：索引的优点三：高性能索引策略四：索引案例1.1类型介绍索引有很多类型，可以为不同场景提供更好的性能。在MySQL中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以，并没有统一的索引标准：不同存储引擎的索引的工作方式并不一样，也不是所有的存储引擎都支持所有类型的索引，即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层的实现也可能不同 1.2 B+Tree索引存储引擎以
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2024-07-29 19:52:43
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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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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。
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2021-08-08 21:17:00
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备注：先说下，在MySQL文档里，实际上是把B+树索引写成了BTREEunique key(uid) USING BTREE,一个经典的B+树索引数据结构见下图：B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接。在B+树上的常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当，不会出现大幅波动，而且基于索引的顺序扫描时，也可以利用
原创
2022-11-17 11:56:22
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一、数据库索引的本质是采用B+树B-树与B+树 都是排序树B+数叶子节点之间有指针相连，方便进行范围查找。B+树的非叶子节点都只存储索引值。而不存储data值，data是指表中行元素所在的磁盘地址指针。B+树中除了叶子节点以外的节点都只存储索引，而B-树存储了索引和data，所以一个节点B+树能存储更多元素。B+树中每一个节点的大小为16kb，其中一般一个索引所需的空间是8B，因为数据库数据一般是
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2023-08-17 10:17:34
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?【Mysql高级特性】 InnoDB 的索引结构 ? 索引?B+树索引?聚集索引?辅助索引?联合索引?覆盖索引Multi-Range Read 优化 （MRR）Index Condition Pubshdown 优化 （ICP） ? 索引innoDB中支持的索引类型B+树索引全文索引hash索引?B+树索引B+树是由B树和索引顺序访问演化而来。B+树是为磁盘或者直接存取辅助设备设计的一种平衡查
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2023-09-05 17:35:05
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MySQL B+ 树索引InnoDB 中索引为 B+ 树结构
每建立一条索引就创建了一棵 B+ 树结构每一个索引页内部都是按顺序排列，并且有页目录(索引页结构 <- 点击查看)
多个索引页之间也是按顺序排列，页之间的目录就储存在目录项纪录中 (纪录的是页中索引最小值)
当存在多个目录项纪录后，又需要高一级的目录项纪录来储存这一层的目录
最后就会形成一棵 B+ 树，查找时以多级目录的形式从上向
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2023-07-09 21:07:23
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使用 B + 树。这个问题，你可以在脑子里面先思考一下，如果让你来设计数据库的索引，你会怎么设计？我们还是用 Why？What？How？三步法来看这个问题。为什么会需要索引？索引是什么？索引怎么用的？再思考为什么需要 B + 树？B + 树是什么？B + 树怎么用？答：大部分程序主要的功能都是对数据的处理，写入、查询、转化、输出。最形象的比喻就是树和内容和目录的关系，目录就是索引，我们根据目录能快
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2023-08-21 09:06:39
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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，直接对全数据检索也很快，没有必要费力气建索引再去查找。 索引在 MySQL 数据库中分三类： ...
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2021-05-01 23:11:42
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文章目录mysql——B+树索引何谓索引索引类型聚簇索引非聚簇索引创建索引创建语句创建原则mysql——B+树索引何谓索引索引是一种高效的数据结构，可以帮助数据库快速搜索数据，给某个字段建立索引，就会生成一棵以该字段排序的B+树，如果你不懂B+树，可以想一想为什么排序后二分查找会这么快。索引也不可以过度使用，否则会消耗很多磁盘空间，并且DML操作的时候维护索引也会很消耗性能。索引类型聚簇...
原创
2021-07-09 13:34:18
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简介：B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针，而B树则所有节点都带有B+树索引可以分为聚集索引和非聚集索引mysql使用B+树，其中Myisam是非聚集索引，innoDB是聚集索引聚簇索引索引的叶节点就是数据节点；而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。 B树： B+树： B+ 树的特点:
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2023-09-08 23:33:13
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一、索引1.查询效率问题在很多页中查找记录的情况下，不论是根据主键列或者非主键列进行查找，如果不能快速定位到记录所在的页，就只能从第一个页沿着双向链表一直往下找，然后在每一个页中针对主键或非主键分别采用二分法或遍历单向链表中每一条记录，这种方式可能需要遍历所有页以及页中所有记录，极为耗时。所以要快速定位到需要查找的记录所在的索引页，同样需要为索引页建立一个目录，也就是索引。2.建立索引建立目录，就
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2023-10-12 16:18:29
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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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我们知道引入索引是为了快速查询，但是往往一个系统或者软件引入了新的模块、功能或者组件，虽然丰富了产品特性，但是不可以避免的提升了系统或软件的复杂性和耦合性。因此要正确的使用索引，必须清楚其背后的原理。B+树索引并不是建的越多越好，因为：空间上，B+树的每个节点对应一个数据页，一个页大小为16KB，节点越多，越占用空间。时间上，对数据表的增、删、改操作都可能会引起表记录的移动和"页分裂"，而这会带来
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2024-02-28 11:09:03
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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，直接对全数据检索也很快，没有必要费力气建索引再去查找。索引在 MySQL 数据库中分三类：B+ 树索引Hash 索引全文索引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
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2023-09-11 23:15:51
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MySQL一直了解得都不多，之前写sql准备提交生产环境之前的时候，老员工帮我检查了下sql，让修改了一下存储引擎，当时我使用的是Myisam，后面改成InnoDB了。为什么要改成这样，之前都没有听过存储引擎，于是网上查了一下。 事实上使用不同的存储引擎也是有很大区别的，下面猿友们可以了解一下。一、存储引擎的比较 注：上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引，但是B-树和B
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2024-06-04 11:58:26
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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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总结写前面如果都知道就不用看下面了：因为没用过MyISAM所以压根没看这玩意。 InnoDB存储引擎总结： InnoDB存储引擎的索引是一棵B+树，，完整的用户记录都存储在B+树第0层（从下往上数）的叶子节点中，其他层次的节点都属于内节点，内节点存储的是目录项记录。 InnoDB的索引分为两种： 聚 ...
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2021-07-25 20:03:00
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mysql数据库中的索引是基于hash表或B+树 1.1 *H**ash索引* 哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法，即可立刻到相应的位置，速度非常快。 1.1.1 *B+树索引和哈希索引区别* B+树索引 ...
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2021-10-13 09:57:00
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