本文目录：MySQL索引为什么要使用索引MySQL索引底层为什么选择 B+Tree1.二叉树 （Binary Search Tree）2.平衡二叉树 (Balanced binary search trees)使用平衡二叉树作为索引，如何检索数据?1.磁盘块分析2.如果现在我们要检索 12，流程如下：平衡二叉树，还存在哪些缺陷、问题? 1.它太深了 2
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2023-12-15 10:43:22
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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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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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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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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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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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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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在MySQL中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+树是一颗多叉树，可将降低访问磁盘的次数，B+树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树是一个多叉树，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
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2023-07-01 10:08:01
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简介：B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针，而B树则所有节点都带有B+树索引可以分为聚集索引和非聚集索引mysql使用B+树，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树： B+树： B+ 树的特点:
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2023-09-08 23:33:13
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1、数据库索引采用B+树而不是B树的原因主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树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+树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
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2023-10-03 11:19:37
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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+树。什么是B+树？ B+ 树是一种树数据结构，通常用于数据库和操作系统的文件系统中。B+ 树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+ 树元素自底向上插入，这与二叉树恰好相反。但是光说概念无疑是晦
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2023-10-07 19:08:57
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总结1、为什么mysql索引使用B+树，而不是用其他数据结构（hash, b树，红黑树，二叉树）？先说二叉树，现在主键索引大部分都是整型自增的，如果使用二叉树，树的结构最后会变成链表，线性排列，这样查找效率比较低。再说以下红黑树，因为红黑树是一颗二叉查找树，它树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+树而用b树呢？B
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2023-08-18 13:32:41
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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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一、关于MySQL的索引结构：B+TreeMySQL数据库索引一般是B+树。B+树中的B代表平衡(balance)，而不是二叉(binary)。B+树是由二叉查找树、平衡二叉树(AVLTree)和平衡多路查找树(B-Tree)逐步优化而来的。二叉查找树：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
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2023-07-04 20:21:46
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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，树这些数据结构，其中树主要学习二叉树，平衡二叉树，二叉搜索树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+树，尤其以数据库MySql为甚。那么学习的时候我们碰到B树，B+树，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B树，B+树B也就是Balance的意思。B树是一
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2023-07-04 14:32:21
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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。
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2021-08-08 21:17:00
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备注：先说下，在MySQL文档里，实际上是把B+树索引写成了BTREEunique key(uid) USING BTREE,一个经典的B+树索引数据结构见下图：B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接。在B+树上的常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当，不会出现大幅波动，而且基于索引的顺序扫描时，也可以利用
原创
2022-11-17 11:56:22
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一、索引结构二叉排序树 与 平衡二叉树二叉排序树结构可以有效的减少查询时间，最优可以实现二分查找，每次查询只需要查询一半数据。但如果本身是有序数据，则二叉排序树就失去了效果，因此产生平衡二叉树平衡二叉树，是在二叉排序树的结构上保证左右子树高度差不超过 1 ，有效的减少查询次数b 树，也叫 m 阶树，每个节点最多 m 个子树，数据存储在节点上b+ 树，是 b 树进阶，在 b 树的基础上，将所有的数据
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2023-07-04 20:22:38
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