# MySQL索引用的是什么数据结构
## 简介
在数据库中，索引是一种用于快速查找和访问数据的数据结构。它可以帮助数据库系统高效地执行查询操作，提高查询性能。MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它使用不同的数据结构来实现索引，包括B树、B+树和哈希表。
## B树索引
B树是一种自平衡的搜索树，它可以保持数据有序并支持高效的插入、删除和查找操作。在MySQL中，InnoDB存储引擎使
原创
2023-12-11 14:33:56
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1.什么是索引一提到数据库优化，第一个想到的就是索引，那么什么是索引呢？索引举个最简单的例子，就是新华字典中的声母或者偏旁部首。在mysql中，建立索引是为了快速查询到我们想要的数据。因此，mysql中对索引的定义就是：索引是帮助mysql快速高效获取数据并排好序的一种数据结构。2 mysql的索引是什么样的一种数据结构呢一般来讲，常见的数据结构有数组、链表、二叉树、红黑树等，但是，mysql底层
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2023-08-25 13:42:06
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知识点十一：索引的使用(51) 什么是索引： 索引的定义： 在关系型数据库中，索引是一种与表有关的数据库结构，它可以使对应于表的SQL语句执行的更快。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要的内容。在关系型数据库中，索引是一种与表有关的数据库结构，它可以使对应于表的SQL语句执行得更快。 索引的原理： 二叉树 -->
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2023-12-15 18:49:13
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什么是索引索引是一种用来方便查询数据的 数据结构B Tree就是一种常用的数据库索引数据结构，MongoDB采用 B 树做索引，索引创建在colletions 上。我们可以在这个网站上直观的看到索引的效果https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html除了 B 树，平衡二叉树、红黑数、B + 树都可以用来做索引mongod
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2023-05-18 13:18:55
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前言相信小伙伴应该都用到过mysql数据库，在mysql数据库中，为了提升查询效率，都会使用到索引技术。今天老顾就来介绍一下mysql索引的数据结构的演变。数据查询我们来看一下有个用户表，存放这基本的用户信息需求要我们找出id为51的用户信息mysql开发工程师的话，怎么设计数据库的查询，最简单做法就是一个个比较id，是否等于51，然后在返回给用户。
这种方式会存在很大的问题：
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2024-07-05 10:59:15
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1、定义索引是一种数据结果，帮助提高获取数据的速度为了提高查找速度，有很多查询优化算法。但是每种查找算法都只能应用于特定数据结构之上。索引就是数据库创建的满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据2、索引数据结构目前大部分数据库系统及文件系统都采用B Tree或其变种B+Tree作为索引结构相关概念介绍B-树(B树)：多路搜索树，每个结点存储M/2到M个关键字，非叶子结点存
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2023-06-16 14:51:54
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1、前言2、索引及优缺点2.1 索引的概述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。 索引的本质：索引是数据结构。你可以简单理解为“排好序的快速查找数据结构”，满足特定查找算法。 这些数据结构以某种方式指向数据， 这样就可以在这些数据结构的基础上实现 高级查找算法 。2.2优点（1）类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索的效率，降低 数据库的IO成本
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2023-11-14 06:05:11
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文章目录一、概念二、关于B树的那些事1、B-Tree（1）特点（m阶B树）（2）例子（如存在一个3阶的B树）（3）性能分析1、B+Tree（1）特点（m阶B+树）（2）例子（3）性能分析（相对于B树）索引类别1、B-Tree索引存储引擎和索引的结构（1）重要概念（2）myisam的索引实现（3）innodb的索引实现2、hash索引（1）工作的原理（2）索引的优缺点 一、概念索引是存储引擎用于快
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2024-01-11 14:24:01
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索引是什么 首先要知道索引是什么，很多网站都举了一大堆例子，说的花里胡哨，各种查询各种数据做演示，都离不开一个中心思想，就是索引可以加快搜索的速度。。 索引究竟是什么：索引是一种存储结构(structure)，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。 简单示例 示例数据kv1562663414525756未使用索引而进行全表扫描 一共6行数据，假设
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2023-06-06 21:28:03
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一、MySql体系架构Mysql体系架构，主要由以下几部分组成：连接池：用户连接维护及管理，提升访问性能。角色权限认证。大多数基于网络的客户端 / 服务端的程序都有类似的结构。主要为了连接复用。管理工具和服务：系统管理和控制工具，例如备份恢复、Mysql 复制、集群 等sql接口：接收用户的sql命令，并且返回sql执行后的结果解析器：对sql进行解析，语法验证，解析称为内部的数据结构（解析树）优
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2023-07-10 17:41:46
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索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构。索引本质以及索引类型： MySQL底层索引的数据结构是B+Tree（B-Tree变种）非叶子节点不存储data，只存储索引，可以放更多的索引；顺序访问指针，提高区间访问的性能。 B+Tree树节点的大小为16KB，每个树的的结点会被load到内存，每次和磁盘进行一次IO操作（比较耗时）。一个索引的内存大小为8B，指针的内存大小为6B，所以一个索引
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2023-09-26 12:48:10
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总结 对于联合索引来说只不过比单值索引多了几列。 联合索引的所有索引列都出现在索引树上，并依次顺序比较几个列的大小。 InnoDB引擎会首先根据第一个索引列“单调递增”排序，如果第一列相等则再根据第二列排序，依次类推. 必看例子： 数据表T1有字段a,b,c,d,e，其中a是主键，除e为varcha ...
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2021-09-19 18:05:00
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在数据库中的应用及性能分析一般关系型数据库使用B+树来做索引，NoSQL数据库用哈希来做索引。例如MySQL就普遍使用B+Tree实现其索引结构。 上文说过，红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B/B+Tree作为索引结构。 因为索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，相对
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2024-10-28 13:17:43
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1.前言 本系列记录MYSQL数据库的一些结构和实现特点，方便查询。2.基本概念 数据库：物理操作系统文件或者其他形式文件类型的集合。MySQL中数据库文件可以是frm、MYD、MYI、ibd结尾的文件。使用NDB引擎时，可以是内存中的文件。 实例：MySQL数据库由后台线程以及一个共享内存区组成。共享内存可以被运行的后台线程所共享。MySQL数据库实例在系统上的表现就是一个进程。2.2 M
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2023-08-15 19:37:49
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MongoDB索引索引是一种用来快速查询数据的数据结构。B+Tree就是一种常用的数据库索引数据结构，MongoDB采用B+Tree 做索引，索引创建在colletions上。MongoDB不使用索引的查询，先扫描所有的文档，再匹配符合条件的文档。 使用索引的查询，通过索引找到文档，使用索引能够极大的提升查询效率。思考：MongoDB索引数据结构是B-Tree还是B+Tree?MongoDB索引数
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2023-09-20 20:27:14
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当数据库的数量太大，sql查询速度比较慢的时，大部分人应该都回给相关的字段添加索引，那索引是什么呢？ 本文以mysql数据库为例进行相关的闲谈；索引是什么？索引是一种数据结构，一个高效获取数据的排好序的数据结构； 常见的索引数据结构： 二叉树 红黑树 Hash表 B-Tree我们知道MySQL数据库底层默认使用的索引数据库结构是B树中的B+树；那为什么不是其他几种数据类型呢？假设我们要存储的数据如
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2023-10-02 08:52:25
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索引的数据结构一、为什么使用索引 假如给数据使用二叉树 这样的数据结构进行存储，如下图所示二、索引及其优缺点1、索引概述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。索引的本质：索引是数据结构。你可以简单理解为“排好序的快速查找数据结构”，满足特定查找算法。这些数据结构以某种方式指向数据， 这样就可以在这些数据结构的基础上实现 高级查找算法。2、 优点（1
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2023-10-27 19:53:39
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索引
索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。如果查询存在适当的索引，MongoDB可以使用该索引限制必须检查的文档数。索引是特殊的数据结构，它以易于遍历的形式存储集合数据集
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2023-06-13 22:49:28
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MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，
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2023-08-28 09:41:23
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InnoDB 是按照索引来存储数据的；用户数据都存储在聚簇索引中；每个索引有自己的数据空间，一个索引会有两个独立的空间（段 segment），一个段用来存储非叶子节点索引数据，一个段用来存储叶子节点数据；段又会细分为64个块（extend - 1MB），每个块是由256个页（page - 16KB）组成，页编号在表空间中独立存储的，4个字节（32位），所以一个表空间大致可以存储64TB
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2023-07-03 14:56:40
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