B+树能显著减少IO次数，提高效率B+树的查询效率更加稳定，因为数据放在叶子节点B+树能提高范围查询的效率，因为叶子节点指向下一个叶子节点B+树采取顺序读 相邻或相近的数据
大家好，我是小林。「为什么 MySQL 采用 B+ 树作为索引？」这句话，是不是在面试时经常出现。要解释这个问题，其实不单单要从数据结构的角度出发，还要考虑磁盘 I/O 操作次数，因为 MySQL 的数据是存储在磁盘中的嘛。这次，就跟大家一层一层的分析这个问题，图中包含大量的动图来帮助大家理解
原创
2022-04-24 23:35:53
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为什么 MySQL 采用 B+ 树作为索引？文章目录为什么 MySQL 采用 B+ 树作为索引？怎样的索引的数据结构是好的？什么是二分查找？
原创
2022-08-09 15:19:14
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索引 索引是表的目录，在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置，以此快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中。 索引种类普通索引：仅加速查询唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有null）主键索引：加速查询 + 列值唯一 + 表中只有一个（不可以有null）组合索引：多列值组成一个索引， &nbs
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2023-06-29 13:50:04
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先从数据结构的角度来答。题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。这就决定了B+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。从Mysql（Inoodb）的角度来看，B+树是用来充当索引的，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。那
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2018-05-24 23:33:51
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先从数据结构的角度来答。题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就...
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2022-12-05 15:53:05
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b+树的一大优点就是高扇出性质，在数据库中，b+树的高度一般就是2到4，所以只需要2到4次io操作就可以查询到索引。因为现在一般的磁盘每秒至少可以做100次IO操作，2～4次的IO操作意味着查询时间只需0.02～0.04秒。在b+树中，所有数据记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶子节点，各叶子节点通过指针进行链接。
Mysql索引为什么要采用B+Tree而非B-Tree ♥B+树非叶子节点不存储数据只存储索引，B树非叶子节点存储数据。 ♥B+树查询效率更高。B+树使用双向链表串连所有叶子节点，区间查询效率更高（因为所有数据都在B+树的叶子节点，扫描数据库 只需扫一遍叶子结点就行了），但是B树则需要通过中序遍历才能完成查询范围的查找。 ♥B+树查询更稳定。B+树每次都必须查询到叶子节点才能找到数据，
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2021-04-26 19:47:31
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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：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
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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二叉树，存在平衡问题红黑树也没用，mysql底层没用到， 层级太多，数据量太大有问题B+树，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b树和b+树的区别，b树叶子节点没有相互指针，没法范围查询b+树把数据都放叶子节点，减少树的高度，减少io详解b+树如上图，是一颗b+树，关于b+树的定义可以参见B+树，这里只说
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2023-08-31 20:03:39
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# 实现Mysql的Hash索引
## 简介
在MySQL中，使用Hash索引可以提高查询效率，尤其是在需要快速查找具有唯一性约束的列时。本文将介绍如何在MySQL中实现Hash索引。
## 流程概述
下面是实现MySQL Hash索引的步骤概述：
步骤 | 描述
--- | ---
1 | 创建表
2 | 添加Hash索引
3 | 插入数据
4 | 查询数据
接下来，我们将逐步详细说
B树B 树，平衡多路查找树。B 树是为磁盘等存储设备设计的一种平衡查找树。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 树，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
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2023-07-04 20:19:19
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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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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、B树和B+树的区别很明显，我们要想弄清楚原因就要知道B树和B+树的区别。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、B树B树是一种自平衡的搜索树，形式很简单：这就是一颗B树。针对我们这个问题的最核心的特点如下：(1)多路，非二叉树(
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2023-08-12 16:43:54
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MySQL 索引原理- 索引与 B+TreeMySQL索引类型MySQL的索引一般而言都是B+树，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+树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+树作为存储结构那什么是B+树？呃，这个说来话了，我们以光
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2023-07-04 14:31:11
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文章目录索引红黑树和AVL树什么是索引B树和B+树的区别为何使用B/B+树而不使用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树，它是一种二叉平衡树的一个种类，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
?【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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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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