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
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2023-09-21 08:09:16
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索引文件是按照不同的数据结构来存储的，数据结构的不同也产生不同的索引类型：全文索引空间数据索引(R-Tree)哈希索引树索引全文索引全文索引主要用于海量数据的搜索，MySQL从5.6开始支持InnoDB引擎的全文索引，功能没有专业的搜索引擎如Sphinx或Solr丰富。需求比较简单时可以试用。空间数据索引R-Tree，空间索引可用于地理数据存储，需要GIS相关函数支持，由于MySQL的GIS支持并
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2024-01-12 11:49:45
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B树与B+树介绍B+树：聚簇索引中只在叶子节点存储完整的记录数据，叶子节点的页之间通过单项链表连接；页内记录之间通过双向链表连接；B+树有以下性质：1）所有数据都存储在叶子节点，非叶子节点只存储索引，是叶子节点的冗余；树相比较B树，比较矮胖，磁盘IO次数就会变少。2）叶子节点之间通过指针互相链接，按照递增的顺序；能实现范围查询；3）树的高度为：O(logn)，树的高度能够保证；B树性质：1）非叶子
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2024-01-02 09:33:39
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B+树是一种经典的数据结构，由平衡树和二叉查找树结合产生，它是为磁盘或其它直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树，在B+树中，所有的记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层的叶节点中，叶节点间用指针相连，构成双向循环链表，非叶节点（根节点、枝节点）只存放键值，不存放实际数据。下面看一个2层B+树的例子：保持树平衡主要是为了提高查询性能，但为了维护树的平衡，成本也是巨大的，当有数据插入或删除时，需采用
索引是用来快速检索出具有特定值的记录。如果没有索引，数据库就必须从第一条记录开始进行全表扫描，直到找出相关的行。数据越多，检索的代价就越高，检索时如果表的列存在索引，那么MySQL就能快速到达指定位置去搜索数据文件，而不必查看所有数据。
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2023-07-13 06:29:12
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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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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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目录一.索引介绍1.什么是索引2.索引类型介绍3.索引管理4.实例（参考）5.索引操作6.前缀索引7.联合索引8.创建索引总结：一.索引介绍1.什么是索引1）索引就好比一本书的目录，它能让你更快的找到自己想要的内容。2）让获取的数据更有目的性，从而提高数据库检索数据的性能。2.索引类型介绍1)BTREE:B+树索引 ( Btree B+tree B*tree)
2)HASH：HASH索引
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2024-01-21 02:47:46
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索引结构mysql索引结构分为哈希和b+树（1）HASH 用于对等比较，如"=“和” <=>"，查询单条快，范围查询慢 （2）BTREE b树/b+树，层数越多，数据量指数级增长（mysql innodb默认）用在像 "=，>，>=，<，<=、BETWEEN、Like"等操作符查询效率较高当然Mysql默认就是BTREE方式。b+树是基础，看其他
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2023-08-11 21:45:56
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我们一般看到的B+树都如下图所示 看了很多文章因为都跟这个图类似。这里有几个问题:1.为什么节点上的key值能是别的数字比如(6 29 66)吗？换句话说节点上的数值显示的哪几个有没有规律？ 2.节点上的key值能不能比这个多。换句话说这个数量是不是固定的？第一个问题: 因为我们知道想正常的二叉树他的根节点是由第一个插入的数值来决定的。后面插入的会根据和根节点相比较来决定左右分配。而平衡二叉树是会
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2024-07-06 06:50:03
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文章目录前言1、MySQL索引为什么不使用其他数据结构？1.1 二叉搜索树1.2 B树1.3 红黑树和哈希表2、B+树为什么能成为天选之子总结 前言一提到MySQL索引，大家自然而然就会想起一种非常经典的数据结构B+树。网上有大量的资料介绍B+树，但大多都是介绍B+树的建立规则以及各种计算公式，看着十分头疼。本篇文章就来简单的探讨MySQL索引使用B+树的原因。 1、MySQL索引为什么不使用
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2023-09-30 23:00:49
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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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首先要说明的是，B-树和B树是指同一个结构，并没有所谓的B减树，两种树是B-树和B+树。Mysql存储结构是一个B+树。1.存储结构与索引众所周知，索引是关系型数据库中给数据库表中一列或多列的值排序后的存储结构，它是一种加快查询速度的数据结构，常用索引结构有hash、B-Tree和B+Tree，Mysql选用的是B+树索引。1）Hashhash是基于哈希表完成索引存储，哈希表特性是数据存放是散列的
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2023-11-13 13:51:01
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什么是索引？索引是辅助存储引擎高效获取数据的一种排好序的数据结构。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。一、从数据结构类型角度分类索引的数据结构类型和存储引擎有关，每种存储引擎所支持的索引数据结构类型可能有所差异。此处只列出两种简单了解，实际上能提高查询效率的数据结构不止这两种。1、B+树索引 图1 B+树主体结构
图2 叶子节点数据页 B+树的
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2024-02-19 00:00:14
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1、前言：Mysql 有9种存储引擎，可以通过show engines进行查看，如下图（演示版本为5.6.40）；可以看到InnoDB作为默认存储引擎（支持事务、行级别锁定、支持外键）；2、InnoDB引擎的特点：（1）事务类数据表的首选引擎，支持事务安全表，支持行级别锁定和外键，从MySQL-5.5版本开始的默认引擎；（2）具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全存储引擎，能处理巨大数据量，性能及
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2023-09-28 21:31:05
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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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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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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
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2023-09-19 23:04:39
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# 实现"mysql 联合索引树"的步骤
## 1. 创建数据库和表
首先，我们需要创建一个数据库和表来实现联合索引树的功能。假设我们要创建一个名为"users"的表，包含"username"和"email"两个字段。
```sql
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS mydatabase; -- 创建数据库mydatabase
USE mydatabase;
原创
2024-06-26 06:32:54
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MySQL中InnoDB引擎之下的索引可以分为聚集索引和非聚集索引。MySQL的索引都是居于b+树的。在一个B+树中所有记录节点都是按照简直的大小顺序放在同一层的叶子接待你上，由个叶子节点指针进行链接。而且，无论B+树怎么进行变换，B+树总是平衡的。B+树的索引是双向链表。B+树索引的特征，高扇出性（这个特性是什么？还不是很清楚）。在Mysql索引的B+ 树中，树的高度一般在2~4层，限制层高的原
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2024-09-05 07:32:13
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