MySQL索引为什么要用B+实现?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+为主,但是要问到为什么B+,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
转载 2023-08-11 14:51:20
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为什么MySQL要用B+Tree0. 预备知识1. 存储介质1.1 机械硬盘名词解释1.1.1 盘面1.1.2 磁道1.1.3 扇面1.1.4 扇区1.1.5 簇(linux叫块)1.2 为什么操作系统操作磁盘的最小单位是簇1.3 寻道时间1.4 读取一个簇的时间 `Ta`1.5 磁盘读取时间总结:2. 数据库存储 数据结构选择2.1 无序数据结构2.1.1 哈希表2.2 有序数据结构2.2
转载 2023-08-12 14:52:32
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为什么 MySQL 使用 B+ 是面试中经常会出现的问题,很多人对于这个问题可能都有一些自己的理解,但是多数的回答都不够完整和准确,大多数人都只会简单说一下 B+ B 的区别,但是都没有真正回答 MySQL 为什么选择使用 B+ 这个问题,我们在这篇文章中就会深入分析 MySQL 选择 B+ 背后的一些原因。概述首先需要澄清的一点是,MySQLB+ 没有直接的关系,真正与 B
原创 2021-05-29 10:14:38
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不谈需求谈实现,都是耍流氓。 那么MySQL的需求是什么? 核心需求:精准查询,范围查询,排序 那么,哈希好像不大行,范围查询很慢。链表也不得行,要遍历。剩下的就是了。广为人知的,二叉搜索,AVL,红黑B等等。 二叉搜索 二分查找,小的放左边,大的放右边。 局限性: 根节点的选取很重要
原创 2021-11-10 14:06:15
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为什么 MySQL 使用 B+ 是面试中经常会出现的问题,很多人对于这个问题可能都有一些自己的理解,但是多数的回
转载 2023-06-27 16:05:26
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## MySQL为什么使用B+ ### 1. 引言 MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用程序中。在MySQL中,使用B+作为索引的数据结构,是因为B+具有以下几个优点:高效的查找性能、有序性、可扩展性和稳定性。本文将详细介绍MySQL为何选择B+作为索引的数据结构,并通过代码示例解释其原理。 ### 2. B+的概述 B+是一种自平衡的树形数据结构,是
原创 2023-08-12 13:29:44
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二叉(二叉查找)平衡二叉B就是B-)(解决了二叉查找的极端情况)Q:具体是怎么解决的呢?A:左右两边层数相差不大于1一旦符合条件1的时候,就进行左旋/右旋Q:为什么MySQL要用B+?A:B+减少了IO次数所有数据放在叶子节点,查询更稳定叶子节点指向下一个叶子节点,范围查询更好虽然平衡二叉的查找效率很高,但是IO的次数就是的高度(因为无法将整个索引加载道内存中),IO才是瓶
原创 2024-03-08 12:02:55
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前言本文是承接MySQL高新能索引这篇文章的部分内容,单独抽离出来分析MySQL为什么使用B+,在上文中有提到索引有hash、二叉B(B-),B+,而MySQL使用的是B+,本文就对应这个进行分析!Hash索引Hash索引其实就是依赖于Hash表的关于Hash这块详细的可以查看往期文章HashMap底层数据结构(数组+链表+红黑),这里还是讲解下Hash索引,如下首先Hash表是一组连续的数组,对要存入的值进行hash取值然后%上Hash的长度,那么得到的余数就对应着Hash表的
原创 2022-12-01 17:22:04
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什么逻辑 为什么 MySQL 使用 B+ 是面试中经常会出现的问题,很多人对于这个问题可能都有一些自己的理解,但是多数的回答都不够完整和准确,大多数人都只会简单说一下 B+ ...
转载 2022-10-12 11:16:53
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数据结构:B是所有节点上都有数据,单条查询的效率不稳定,最好就是情况可以直接找到,但最差情况需要一直找到叶子节点,叶子节点之间没有用指针连接。 B+ 所有的数据都存放在叶子节点上,非叶节点只起到索引的作用,单条查询效率稳定,查询任何信息都需要查找到叶子节点为止,叶子节点之间通过双向指针连接,可以通过这些指针有序的遍历数据。 因此,B单条查询的平均效率比B+好,遍历数据B+B好。MyS
MySQL为何选择B+存储索引声明什么是索引二分查找法(Binary Search)二叉查找(BST)二叉的特点二叉存在的问题平衡二叉(AVL Tree)平衡二叉的特点MySQL为何不选择平衡二叉索引需要存储什么AVL用来存储索引存在什么问题多路平衡(Balanced Tree)B的特点B是如何查找数据的B+InnoDB中B+的特点B+是如何查找数据的B+相对于B
转载 2023-07-01 10:06:43
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从如下几个方面理解:        1)常规的数据库存储引擎一般采用BB+来实现索引的存储。B是一种多路平衡。如下图:······用这种存储结构来存储大量数据的情况下,它的整体高度比二叉"矮"很多 。对于数据库,所有的数据必然是存储在磁盘上,而磁盘的IO效率很低,特别是在随机磁盘IO时效率更低,所以的高度能够决定磁盘IO的次数,磁盘IO次数越少
转载 2023-08-15 20:53:26
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什么是索引? 所谓的索引,就是帮助 MySQL 高效获取数据的排好序的数据结构。因此,根据索引的定义,构建索引其实就是数据排序的过程。 平时常见的索引数据结构有: 二叉 红黑 哈希表 B Tree 谈谈一个潜在的误区 我们首先需要澄清一点:MySQLB+ 其实没有直接的关系,真正与 B+ ...
转载 2021-09-23 11:32:00
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使用 B + 。这个问题,你可以在脑子里面先思考一下,如果让你来设计数据库的索引,你会怎么设计?我们还是用 Why?What?How?三步法来看这个问题。为什么会需要索引?索引是什么?索引怎么用的?再思考为什么需要 B + B + 什么B + 怎么用?答:大部分程序主要的功能都是对数据的处理,写入、查询、转化、输出。最形象的比喻就是和内容和目录的关系,目录就是索引,我们根据目录能快
转载 2023-08-21 09:06:39
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先说BB+的区别B:非叶子节点也存储数据B+:只有叶子节点存储数据,且所有叶子节点通过指针相连接。为什么MongoDB选择B而,MySQL选择B+呢?两种数据结构的区别摆在上面了,那就看MongoDB和MySQL的需求首先:MongoDB属于文档型存储的NoSQL,意味着它并不是关系型数据库,既然如此,基本不会出现批量连续数据的查询,那么B+的叶子节点通过指针相连接对于MongoD
转载 2023-05-19 11:29:02
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1. 使用 B+ 其实能够保证数据按照键的顺序进行存储,也就是相邻的所有数据其实都是按照自然顺序排列的,使用哈希却无法达到这样的效果. 如果我们使用 B+ 作为底层的数据结构,那么所有只会访问或者修改一条数据的 SQL 的时间复杂度都是 O(log n),也就是的高度, 但是使用哈希却有可能达到 O(1) 的时间复杂度,看起来是不是特别的美好。但是当我们使用如下所示的 SQL 时,哈希的表
为什么 MongoDB 选择BMysql 选择B+? 我们知道,Mongodb索引使用B,而MySQL使用B+。那么这两者的区别是什么? 注意:这里的Mysql指的是Innodb的存储引擎下的索引结构,其他存储引擎暂不考虑。 一、BB+的区别 很明显,我们想向弄清楚原因就要知道B和 ...
转载 2021-07-12 19:28:00
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前言面试中我们经常碰到面试官问到数据库索引,问到索引就会问你索引的数据结构。类似这种数据结构对于普通程序员来说记住概念几天就忘了,而且概念不是每个人都能很好都理解,所以针对这一原因,我简单通俗都像大家讲解为什么mysql使用都是B+,而不用其他的形结构。正文Q1:B+的查询时间大概多少?A:跟的高度有关,是O(logn)。Q2:hash查找时间大概多少?A:o(1)。Q3:hash比B+
原创 2019-09-16 13:54:04
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前言接下来的一系列文章打算讲MySQL.不知道你有没有和我同样的感觉,觉得的算法是比较麻烦的事情.而MySQL的主要索引是B+,为了之后能更好地专注MySQL本身的内容,所以把底层存储结构B+的内容抽出来先单独分析.为什么MySQL选择了B+而不是B-?这是MySQL面试很常见的问题,想回答清楚就得对两种树的原理有一定了解.这里的B-,好像会有部分人念成"B".emm...其实B-
一个面试题:InnoDB 一棵 B+ 可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约 2 千万。图片来自 Pexels为什么是这么多呢?因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从 InnoDB 索引数据结构、数据组织方式说起。我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛。在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是 512 字节,而
原创 2020-11-12 21:56:03
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