原因就是为了减少磁盘io次数，因为b+树所有最终的子节点都能在叶子节点里找见， 所以非叶子节点只需要存`索引范围和指向下一级索引（或者叶子节点）的地址` 就行了， 不需要存整行的数据，所以占用空间非常小，直到找到叶子节点才加载进来整行的数据。 B树非叶子节点也会存数据，所以不适合mysql(以后研究
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2022-03-30 11:26:58
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目录说明一、索引的引入二、MySQL为什么使用B+树，而不是使用B树，AVL？二叉搜索树AVL 平衡二叉搜索树B-Tree（B树）B+Tree（B+树）B+Tree衍生问题三、什么是索引四、索引的优缺点索引的优点索引的缺点五、如何选择索引？六、什么时候不用索引七、MySQL的索引类型八、主键与索引九、使用索引需要注意的地方 说明 说到MySQL数据库，我们一定会说到MySQL的获取数据的高效性
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2023-09-01 23:27:55
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坐对真成被花恼，出门一笑大江横前言为什么 MySQL 采用B+树作为索引？如果纯粹的猜测MySQL数据库索引为什么使用B+树？那么围绕这个问题的回答通常一定是围绕B+树本身是什么，有什么优势这两点去解释这个问题。（这不是我开始这么去想的，看了很多文章都是从这一维度问答，这些回答让我失望啊。直到那天问了坐在我旁边那个整天摸鱼的5年程序员；他慵懒的回答：你想为什么是使用的是树结构呢？ 咦，听到这回答，
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2023-09-05 09:53:05
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Mysql的索引为什么要使用B+树，而不是B树，红黑树等之类？在Mysql中，无论是Innodb还是MyISAM引擎，都使用了B+树做索引结构(这里先不考虑Hash索引)。那么我们从最普通的二叉树开始，从而说明Mysql为什么选择B+树作为索引结构。一、二叉查找树二叉查找树(BST,binary search Tree)也叫二叉排序树，在二叉树的基础上满足：任意结点的左子树上的所有结点值不大于根节
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2023-09-05 09:52:53
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索引这个词，相信大多数人已经相当熟悉了，很多人都知道MySQL的索引主要以B+树为主，但是要问到为什么用B+树，恐怕很少有人能把前因后果讲述的很完整。本文就来从头到尾介绍下数据库的索引。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
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2023-10-08 07:16:36
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1：MySQL的索引结构MySQL常用的索引为：哈希索引，b+树索引。如果只选一个数据，那确实是hash更快。但是数据库中经常会选择多条，这时候由于B+树索引有序，并且又有链表相连，它的查询效率比hash就快很多了。树的话，无非就是前中后序遍历、二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树，更高级一点的有红黑树、B树、B+树。2：都是树形结构为什么M有SQL选择b+树呢？首先我们知道树形结构查找的时间与树的高度
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2023-11-14 07:14:44
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说这个面试题，先来回顾一下B+树、B-树、平衡二叉树、红黑树的概念平衡二叉树平衡二叉树又被称为AVL树平衡二叉树是一颗空树或者它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右子树也是平衡树非叶子节点值大于左子节点值而小于右子节点值非叶子节点最多拥有两个子节点红黑树每个节点要么是红色要么是黑色根节点是黑色每个叶子节点(NIL)是黑色每个红色节点的两个子节点一定为黑色任意一个节点到每个叶子节点的路径
背景首先，来谈谈B树。为什么要使用B树？我们需要明白以下两个事实：【事实1】不同容量的存储器，访问速度差异悬殊。以磁盘和内存为例，访问磁盘的时间大概是ms级的，访问内存的时间大概是ns级的。有个形象的比喻，若一次内存访问需要1秒，则一次外存访问需要1天。所以，现在的存储系统，都是分级组织的。最常用的数据尽可能放在更高层、更小的存储器中，只有在当前层找不到，才向更低层、更大的存储器中寻找。这也就解释
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2024-05-29 21:53:41
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1. 具体到红黑树的话，这块应该怎么学呢？二叉排序树你知道的吧？这个我知道，就是左边比根节点小，右边比根节点大。 红黑树可以保证树的平衡性 为啥要设计成多路呢？ 主要是为了进一步降低树的高度，路数越多，树的高度越低。但是如果设计
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2023-08-18 10:57:38
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什么是B树B 树是一种多路自平衡搜索树，它类似普通的二叉树，但是 B 树允许每个节点有更多的子节点。 (1)所有键值分布在整个树中(2)任何关键字出现且只出现在一个节点中(3)搜索有可能在非叶子节点结束(4)在关键字全集内做一次查找，性能逼近二分查找算法B+ 树B+ 树是 B 树的变体，也是一种多路平衡查找树 B+ 树与 B 树的不同在于：(1)所有关键字存储在叶
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2023-11-09 20:30:02
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什么是索引？索引是对数据库表中一列或者多列的数据进行排序的一种数据结构。 它可以加速数据的检索。索引的作用相当于图书的目录。InnoDB和MyISAN默认索引为B+树。 Memony就是是哈希表B树什么？B的意思是平衡。 B树是一种自平衡树数据结构，它维护有序数据并允许以对数时间进行搜索、顺序访问、插入和删除。 B树是二叉搜索树的一般化，可以有两个以上的子节点。B树非常适合读取和写入相对较大的数据
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2023-07-04 20:21:52
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MySQL为何选择B+树存储索引声明什么是索引二分查找法(Binary Search)二叉查找树(BST）二叉树的特点二叉树存在的问题平衡二叉树(AVL Tree)平衡二叉树的特点MySQL为何不选择平衡二叉树索引需要存储什么AVL树用来存储索引存在什么问题多路平衡树(Balanced Tree)B树的特点B树是如何查找数据的B+树InnoDB中B+树的特点B+树是如何查找数据的B+树相对于B树的
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2023-07-01 10:06:43
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为什么用B/B+树这种结构来实现索引呢？？mysql是基于磁盘的数据库，索引是以索引文件的形式存在于磁盘中的，索引的查找过程就会涉及到磁盘IO(为什么涉及到磁盘IO请看文章后面的附加理解部分)消耗，磁盘IO的消耗相比较于内存IO的消耗要高好几个数量级，所以索引的组织结构要设计得在查找关键字时要尽量减少磁盘IO的次数。为什么要使用B/B+树，跟磁盘的存储原理有关。局部性原理与磁盘预读为了提升效率，要
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2023-09-02 21:57:16
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问：数据库中最常见的慢查询优化方式是什么？
同学A：加索引。
问：为什么加索引能优化慢查询？
同学A：...不知道同学B：因为索引其实就是一种优化查询的数据结构，比如Mysql中的索引是用B+树实现的，而B+树就是一种数据结构，可以优化查询速度，可以利用索引快速查找数据，所以能优化查询。
问：你知道哪些数据结构可以提高查询速度？
同学B：哈希表、完全平衡二叉树、B树、B+树等等。
问：那这些数据
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2021-08-07 20:43:44
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文章目录一、 B+Tree(B-Tree变种)二、B-tree 和B+tree 对比：三、二叉树和B+Tree对比四、Red/Black Tree 和B+Tree对比五、总结： 问题：为什么索引要使用B+TREE? 一、 B+Tree(B-Tree变种)数据结构 非叶子节点不存储data，只存储索引(冗余)，可以放更多的索引 叶子节点包含所有索引字段 叶子节点用指针连接，提高区间访问的性能 (
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2023-11-10 11:01:17
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InnoDB存储引擎支持两种常见的索引：B+树和哈希。B+树B+树是从一个Balance Binary树（平衡二叉树）发展而来的，但不是一个平衡二叉树，B+树的索引只能找到被查找数据行所在的页。然后数据库通过把页读入内存，再在内存中进行查找。平衡二叉树：左子树的值总是小于根的值，右子树的值总是大于根的键值，二分查找法：logn平衡二叉树对于查找的性能是比较高的，但是不是最高的，只是接近最高的性能。
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2023-09-07 11:03:20
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目录说明树二叉搜索树B树（二叉搜索树的改进）B+树扩展为什么存储用B树而不是红黑树为什么说B+树比B树更适合做操作系统的数据库索引和文件索引？
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2021-09-28 17:28:47
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1.b+树只有叶子节点存数据 b树是每个节点都存数据 在相同数据量下b树的高度更高,所以查询效率更低2.b树每一层存的是数据+索引;b+树是除了叶子节点存的是数据+索引以外,其余节点只存索引,所以在相同数据量的情况下,b树的高度会比b+ 树高很多...
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2021-07-01 10:14:48
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一 B树的由来B树指的是一类树，包括B-树，B+树，B*树等，是一种自平衡的搜索树，它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B树允许每个节点有更多的子节点。B树是专门为外部存储器设计的，如磁盘，它对于读取和写入大块数据有良好的性能，所以一般用在文件系统及数据库中。1. 为什么不用二叉平衡树传统用来搜索的平衡二叉树有很多，AVL树，红黑树等。这些树在一般情况下的查询性能非常好，但当数据量非常大的时候就无
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2023-07-04 14:29:30
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总结一下B树和B+树在不同是数据库系统中的应用。一、B树和B+树1.1 B树B-Tree，即B树或者B-树。一棵 m 阶的 B 树，需要满足下列条件：1. 定义任意非叶子结点最多只有M个儿子，且M>2；2. 根结点的儿子数为[2, M]；3. 除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]，向上取整；4. 非叶子结点的关键字个数=儿子数-1；5. 所有叶子结点位于同一层；6. k个关键字
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2023-07-04 14:30:29
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