BB ,平衡多路查找B 是为磁盘等存储设备设计的一种平衡查找B 树结构的数据可以让系统高效的找到数据所在的磁盘块。上图就是一个 B ,紫色为 Key,黄色为 data,蓝色为指针。相比于之前的 BST 多了在每一个磁盘页的索引比较,但是因为磁盘页已经被磁盘 IO 操作读取到了内存中。因为内存 IO 操作比磁盘 IO 操作省时很多根本不在一个数量级所以可以忽略不计,所以磁盘 IO 操
文章目录索引红黑和AVL什么是索引BB+的区别为何使用B/B+而不使用hash索引我们在创建表的时候用代理主键还是自然主键为何索引主键设置自增聚簇索引和非聚簇索引什么是联合索引索引覆盖索引下推设计索引原则 索引数据库使用索引是使用B,它是一种二叉平衡的一个种类,可以使查找时间为二分查找,O(logN)。 查找速度很快,但是需要占用空间,以空间换时间。更新索引时较慢,因为要找到合适
这个问题是我在看视频的时候老师提到的,虽然之前知道他们各自的索引结构但是还没有研究过原因。在网上一搜答案特别多。但是都特别的啰嗦。于是总结了这篇文章。一、BB+的区别很明显,我们要想弄清楚原因就要知道BB+的区别。为了不长篇大论。我们直接给出他们的形式总结他们的特点。1、BB是一种自平衡的搜索,形式很简单:这就是一颗B。针对我们这个问题的最核心的特点如下:(1)多路,非二叉(
MySQL 索引原理- 索引B+TreeMySQL索引类型MySQL索引一般而言都是B+,但是也有些时候可以使用哈希索引。哈希索引:查找速度非常快是一种内存存储引擎是一种散列的查找方式,不支持排序和范围查找一般情况下我们都是用B+一种基于硬盘存储所创建的变种树支持排序,范围查找查询速度也非常可观,而且是查找速度是稳定的。为什么选B+作为存储结构那什么是B+?呃,这个说来话了,我们以光
转载 2023-07-04 14:31:11
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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MySQL 数据库中分三类: B+ 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
转载 2023-09-19 23:04:39
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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
一、B+介绍 如上图所示,即为一个简化的3阶B+。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+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
转载 2023-08-12 12:00:27
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二叉,存在平衡问题红黑也没用,mysql底层没用到, 层级太多,数据量太大有问题B+,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bb+的区别,b树叶子节点没有相互指针,没法范围查询b+把数据都放叶子节点,减少的高度,减少io详解b+如上图,是一颗b+,关于b+的定义可以参见B+,这里只说
简介:B+中只有叶子节点会带有指向记录的指针,而B则所有节点都带有B+索引可以分为聚集索引和非聚集索引mysql使用B+,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:  B+:   B+ 的特点:
MySQL索引的数据结构都采用B+树结构,在InnoDB中则是根据主键作为聚集索引将数据直接存储为B+树结构(索引即数据),MyISAM中则是将数据和索引分开存储。B+是一颗多叉,可将降低访问磁盘的次数,B+数据存放在叶子节点并且通过双向链表关联,实现了数据库的范围查询B是一个多叉,每个节点都会存放数据(叶子节点不是完整数据);B+树叶子节点是有序完整数据(通过链表连接),内节点是每
转载 2023-07-01 10:08:01
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1、数据库索引采用B+而不是B的原因主要原因:B+只要遍历叶子节点就可以实现整棵的遍历,而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的,而B只能中序遍历所有节点,效率太低。2、文件索引和数据库索引为什么使用B+文件与数据库都是需要较大的存储,也就是说,它们都不可能全部存储在内存中,故需要存储到磁盘上。而所谓索引:为了数据的快速定位与查找,那么索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取
  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+。什么是B+?   B+ 是一种数据结构,通常用于数据库和操作系统的文件系统中。B+ 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+ 元素自底向上插入,这与二叉恰好相反。但是光说概念无疑是晦
总结1、为什么mysql索引使用B+,而不是用其他数据结构(hash, b,红黑,二叉)?先说二叉,现在主键索引大部分都是整型自增的,如果使用二叉的结构最后会变成链表,线性排列,这样查找效率比较低。再说以下红黑,因为红黑是一颗二叉查找,它的高度会随着数据的增加而变大,当数据量比较大的时候,而我们要查找的数据位于叶子节点,这样的效率也比较低了。那为什么用b+而用b呢?B
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索引的底层实现原理数据库索引是存储在磁盘上的,当数据量大时,就不能把整个索引全部加载到内存了,只能逐一加载每一个磁盘块(对应索引的节点),索引越低,越“矮胖”,磁盘IO次数就少MySQL支持两种索引,一种的B-索引,一种是哈希索引 大家知道,B-和哈希表在数据查询时的效率是非常高的。这里我们主要讨论一下MySQL InnoDB存储引擎,基于B-(但实际上MySQL采用的是B+树结构)的索
MySQL B+ 索引InnoDB 中索引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+ ,查找时以多级目录的形式从上向
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一、关于MySQL索引结构:B+TreeMySQL数据库索引一般是B+B+中的B代表平衡(balance),而不是二叉(binary)。B+是由二叉查找、平衡二叉(AVLTree)和平衡多路查找(B-Tree)逐步优化而来的。二叉查找:1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);2.每个结点存储一个数据;3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于
一开始学习数据结构的时候,主要学习的是数组,队列,链表,队列,栈,这些数据结构,其中主要学习二叉,平衡二叉,二叉搜索等这些子节点最多只有两个的树结构。但是,当我们接触数据库的时候,你会发现数据库的索引基本都是B+,尤其以数据库MySql为甚。那么学习的时候我们碰到BB+,那么他们结构是什么样的,有什么区别,能用在什么地方呢?什么是BB+B也就是Balance的意思。B是一
转载 2023-07-04 14:32:21
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看了很多关于索引的博客,讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引….或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问!   索引是什么? 索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引能干什么? 提高数据查询的效率。索引:排好序的快速查找数据结构!索引会影响where后面的查找,和ord
转载 2021-06-20 22:27:20
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来源:cnblogs.com/liqiangchn/p/9060521.html 一、索引的分类 二、索引的底层实现 三、问题 看了很多关于索引的博客,讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引....或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问!本文中有关存储引擎请查看MySQL
转载 2021-06-23 13:06:23
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程序员的成长之路 互联网/程序员/技术/资料共享  阅读本文大概需要 4 分钟。 作者:浪人 看了很多关于索引的博客,讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引….或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问! 索引是什么? 索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 索引能干什
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