【面试现场】为什么MySQL数据库要用B+树存储索引？https://www.sohu.com/a/280609547_818692 hash索引o（1） B＋树索引 o（logn） 为什么红黑树出现了，因为防止某些情况下二叉排序树退化为链表——诞生了二叉排序平衡树——树的性能取决于树的高度 为什么
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2019-08-25 17:13:00
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# MySQL索引底层实现原理
## 简介
MySQL索引在数据库中扮演着非常重要的角色，它可以提高查询效率，并且支持快速的数据检索操作。本文将详细介绍MySQL索引的底层实现原理，并帮助你理解如何实现一个简单的MySQL索引。
## 索引底层实现流程
下面是MySQL索引底层实现的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ----------- |
| 1 | 选择合适
原创
2023-11-28 05:56:40
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mysql底层用的是B+树，为什么不用红黑树或者二叉树或者hash？ 二叉树：不能作为递增列表的索引结构，比如表的主键ID,7条递增数据，查找第6条，需要6次I/O 红黑树：底层是二叉树，就是平衡二叉树，会比二叉树查找次数减少一半，7条递增数据，查找第6条，需要三次I/O。但是如果数据太大，树的高太深了，树的深度和数据量成正比。100万条数据，会有50万层，查询
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2023-08-04 19:02:00
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一、理解索引的特性索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构索引存储在文件里二、索引的各种存储结构及其优缺点在开始讲这一小节之前，我们先来看一下在数据库没有使用索引的情况下，SQL的where子句是如何查找目标记录的。我们先看下下边表格第二列Col2的数据是如何被查找的，如果我们希望执行语句 where Col2 = 22 的记录，数据库在没有使用索引的情况下是按照顺序从第一条记录逐条往下
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2024-01-03 10:52:34
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一.索引概述是什么:索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构,索引叫"键",优化好一个索引,可以提高数倍的性能, 类似于字典的音序表为什么要键索引:目的在于提高查询效率,通过不断的缩小要获取数据的范围来筛选最终的结果,把随机的事件变为顺序事件.二.索引数据结构1.二叉树二叉树是一种非线性结构。只有一个根节点，每一个数据结点上最多只有左右两颗子树.它有五种基本形态：二叉树可以是空集；根可以
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2023-06-24 16:49:42
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深入理解 MySQL 索引底层原理Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。何为索引我们知道，索引的作用是做数据的快速检索，而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择，实现各种数据快速检索。在数据库中，高效的查找算法是非常重要的，因为数据库中存储了大
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2023-12-13 08:09:11
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索引的底层结构使用的B+树和hash，但是我们一般推荐使用B+树，原因可能很少有人知道。为什么索引的实现是B+树,而不是散列表，二叉树，B-等B+B-相对于二叉树：首先需要明确索引也是需要存储到磁盘的，然后B+-树相对于二叉树，最明显存在两点区别1 二叉树深度较深，而深度越大，就说明指针的移动越多，需要读取的节点越多，这样就会导致磁盘IO是寻道时间多，IO次数增多耗时2 B+-树的单个节点占用内存
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2023-11-26 15:55:27
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0、索引结构1）、MyISAM与InnoDB索引结构比较，如下： 2）、MyISAM的索引结构主键索引和二级索引结构很像，叶子存储的都是索引以及数据存储的物理地址，其他节点存储的仅仅是索引信息。其数据物理地址相连。 3）、InnoDB的索引结构主键索引的每一个叶子存储的都是一行数据，而二级索引的每一个叶子存储的是二级索引以及主键索引，其他节点存储的仅仅是索引信息。&
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2023-10-17 15:11:54
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# 理解 MySQL 索引底层更新
在数据库中，索引是用于提高查询效率的关键部分。当我们在一个表中进行数据的增、删、改时，索引的底层数据也需要相应地更新。本文旨在向刚入行的小白详细介绍 MySQL 索引底层更新的过程。
## 流程概述
我们可以将索引底层更新的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
在平常的开发过程中，对于千万级的数据库中，不添加索引的查询是非常慢的，使用主键进行查询时，可以看出非常快，其实这就是使用了主键索引。那么，索引的底层到底是怎么实现的，在这里做一个记录。一、索引是什么一般情况我们，我们都将索引形容成是一本书的目录，其实这是在说通过索引可以快速的查找到我们想要的数据，索引底层的具体实现其实不是这么简单的。 首先我们明确索引是帮助Mysql（数据库）高效获取数据的排好序
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2023-08-21 01:54:57
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由于公司积累的数据达到上千万，经常需要模糊查询，一般索引无效，最好使用全文索引。有两种方式：1、使用专门的搜索引擎，例如elasticsearch；2、使用mysql内置的全文索引。这里主要记录mysql中的全文索引的使用方法。MySQL 5.6版本以前只有MyISAM存储引擎支持全文引擎。在5.6版本中，InnoDB支持对全文索引的。5.7.6版本MySQL内置了ngram全文解析器
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2023-08-21 13:43:39
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MySQL引擎：MySQL索引是基于引擎级别，引擎分为InnoDB和MyISAM两种。虽然二者索引的底层都是由B+树实现。但在使用形式上又有所不同！MySQL索引：MySQL的索引分为很多种：主键索引、普通索引、联合索引等……这里主要讲主键、普通以及联合索引在InnoDB存储引擎上的实现原理InnoDB1、主键索引：（PRIMARY KEY）又叫聚簇索引，在Innodb存储级别上，每个数据表都要有
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2023-08-11 13:14:48
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文章目录MySQL之索引使用规则1.验证索引使用效率2.最左前缀法则3.范围查询4.索引列运算5.字符串不加引号6.模糊查询7.or连接条件8.数据分布影响9.is null 、is not null10.演示(最左前缀法则)11.演示(范围查询)12.演示(索引列运算)13.演示(字符串不加引号)14.演示(模糊查询)15.演示(or连接条件)16.演示(数据分布影响)17.演示( is nu
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2024-03-21 23:34:52
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文章目录1、索引的概念2、索引的分类2.1普通索引2.2唯一索引2.3全文索引2.4单列索引2.5多列索引2.6空间索引3、索引的创建与删除3.1在创建表的时候创建索引3.2在已存在的表上创建索引3.2.1创建普通索引3.2.2创建唯一性索引3.2.3创建全文索引3.3用alter table语句创建索引3.4删除索引语句4、索引的设计原则——控制索引的数量5、索引底层数据结构5.1B树5.2B
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2023-08-30 11:14:12
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目录1、认识索引 2、索引的使用3、索引底层的数据结构（重点）1、认识索引 相信大家都上过语文课，语文老师上课说，各位同学，把书翻到木兰诗这一页，像篮球哥这种一学期读完了书还锃亮的人来说，自然不知道木兰诗在那一页，于是就会去翻一下书前面的目录，通过目录来确定木兰诗在哪一页。索引本质上相当于书的目录，通过目录就可以快速找到某个章节对应的位置，索引的效果就是为了加快了查找的速度！概
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2023-11-09 14:59:22
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https://blog.csdn.net/JSWANGCHANG/article/details/79419573 数据库引擎 数据库的索引有InnoDB引擎、MyISAM引擎、Archive引擎、CSV引擎、Memory引擎、Federated引擎、Mrg_MyISAM引擎和NDB集群引擎。 引 ...
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2021-09-22 14:34:00
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目录1 索引的概念2 索引的分类3 索引的操作4 索引效率的测试5 索引的实现原则5.1 磁盘存储5.2 BTree5.3 B+Tree6 总结：索引的设计原则1 索引的概念我们之前学习过集合，其中的ArrayList集合的特点之一就是有索引。那么有索引会带来哪些好处呢？没错，查询数据快！我们可以通过索引来快速查找到想要的数据
原创
2022-04-22 14:09:28
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目录一：B + 树二：索引的原理：1： 操作系统的页的概念：2：innodb中页的概念：3：mysql数据是在页中如何存储的呢？4：如果这个页存储的数据满了怎么办？5：如果这个页又有很多呢？则页和页之间又是个长链表，此时可能又很慢了。6： 为什么指针是双向的？二：InnoDB中联合索引生成的过程1：建立联合索引的一种思路：2：真正的联合索引的建立规则：3：最左前缀原则：一：B + 树1： 叶子结点是有指针的。2：叶子结点是有所有元素的，非叶子结点和叶子结点元素有冗余。3：叶子结点可以存储多个元素
原创
2021-07-30 14:17:24
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索引的本质 MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是
原创
精选
2024-09-03 16:24:09
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1、 索引的本质MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。我们知道，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找（linear search），这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然...
原创
2021-06-21 18:07:27
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