面试题：MySQL索引为什么用B+树？ 前言讲到索引，第一反应肯定是能提高查询效率。例如书的目录，想要查找某一章节，会先从目录中定位。如果没有目录，那么就需要将所有内容都看一遍才能找到。索引的设计对程序的性能至关重要，若索引太少，对查询性能受影响；而如果索引太多，则会影响增/改/删等的性能。知识点MySQL中一般支持以下几种常见的索引：B+树索引全文索引哈希索引我们今
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2024-06-14 18:41:53
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MySQL索引为什么要用B+树实现？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+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
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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
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2023-08-12 14:52:32
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一、首先我们的一个表的数据在磁盘上由于插入顺序的原因肯定不是顺序存放，如果按照表字段内容顺序查找，如果一个500万条数据的表，要找的刚好是第500万个值，则需要与磁盘做500万次IO，效率低下二、为什么不用二叉树，如果将一个乱序的数据放入二叉树中，效率会高，但是如果数据是有顺序的，比如1、2、3、4、5，则二叉树将会编程一个链表的样式，失去了二叉树的优势三、为什么不用红黑树，红黑树也叫二叉平衡树，
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2023-12-01 10:39:19
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先说B树和B+树的区别B树：非叶子节点也存储数据B+树：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树而，MySQL选择B+树呢？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+树的叶子节点通过指针相连接对于MongoD
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2023-05-19 11:29:02
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为什么Mysql 使用 B+树而不是红黑树（或其他）？数据库的数据被分割为多个页以文件的形式存储在硬盘上的。因此我们每次进行数据库查询其实是在做磁盘IO，而磁盘IO是时间开销较大的操作！数据库在进行索引查找的时候每次访问一个页都是一次磁盘IO。因此我们需要选择一种能够尽量少做磁盘IO的数据结构来创建索引！之所以选择B+树是因为它的扇出率较大，树高较小。因此在进行索引搜索的时候需要进行的IO数量也较
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2023-08-10 17:31:30
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首先抛个问题，MySQL的索引为何用树而不是其他数据结构如hash，hash的读和写都是O(1)，而树的话查询和插入都是O(log(n))? 答：因为索引设计成树，是和SQL需求相关的，如果单独只查询某条数据，自然是hash算法快，但是我们平常用的查询往往不是只查询单条数据，而是order by，group by，< >这种排序查询，遇到这种情况，hash就会退化成O(n)，而树因为它
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2023-11-28 14:29:30
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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...
原创
2021-07-01 10:14:48
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**MongoDB为什么不使用B+树**
在关系型数据库中，B+树是一个常用的数据结构，用于索引和管理数据。然而，MongoDB作为一种非关系型数据库，却选择了不使用B+树作为其底层数据结构。本文将解释为什么MongoDB不使用B+树，并提供相应的代码示例。
**B+树的优点**
在介绍为什么MongoDB不使用B+树之前，我们先来了解一下B+树的优点。B+树具有以下特性：
1. 高效的范
原创
2023-07-21 15:21:51
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二叉树的定义：
二叉树是一种树形结构：
特点是与每个节点关联的子节点至多有两个（可为0,1,2）
每个节点的子节点有关联位置关系
定义：
二叉树是节点的有限集合，该集合或为空集，或由一个根元素和两棵不相交的二叉树组成（递归定义）
二叉树的两棵子树分别称为它的左子树和右子树
二叉树的5种基本形态：
空二叉树
只有根节点
只有左子树，右子树为空
只有右子树，左子树为空
左右子树都不为空
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2024-06-27 19:02:30
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又到了每周跟小伙伴吹牛的时间了，作为一个小菜鸟，每天都有很多学习的东西，今天要给小伙伴们分享之前看到的一篇文章，MySQL的单表存储，为什么建议在千万级别？1、B树和B+树的区别B树和B+树，都是一种平衡树(不是平衡二叉树，而是一种平衡多路查找树)。B树也称之为B-树(B-tree)，B树的每一个节点至多包含k个子节点，k也就是B树的阶数，阶数由磁盘页的大小决定。B树是一种自平衡树，新增节点和删除
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2023-12-28 04:39:19
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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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title: 为什么Mysql用B+树做索引而不用B 树或红黑树 date: 2021 04 27 tags: MySql categories: MySql 为什么Mysql用B+树做索引而不用B 树或红黑树 B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B 树是每个索引节点都会有Data域。 所 ...
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2021-09-29 10:40:00
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B-TreeB树是一种多路平衡搜索树，但是B树允许每个节点上可以存放更多的数据，也允许每个节点有更多的子节点 B树的特点：所有的键值分布在整个树中任何关键字只出现在1个节点中搜索可能在非叶子节点中结束B-Tree 有一个度的概念，就是一个节点中最多存储的索引数据，如果达到这个度的 15/16的时候，就会分叉。B+TreeB+Tree是B树的变种B+Tree特点数据都存储在叶子节点，非叶子节点不存储
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2023-08-12 13:40:10
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MySQL 中的许多概念在 MongoDB 中具有相近的类比。下表是一些常见概念：MySQLMongoDB库 Database库 Database表 Table集合 Collection行 Row文档 Document列 Column字段 Fieldjoins嵌入文档或者链接 1、B-树 其中 B 是 balance( 平衡
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2023-08-06 13:34:31
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1.1 MySql & Redis1.1 Mysql 执行流程和执行引擎MySql 查询过程MyISAM 与 InnoDB对比MyISAMInnoDB外键不支持支持事务不支持支持行表锁表锁，即使操作一条记录也会锁住整个表，不适合高并发的操作行锁,操作时只锁某一行，不对其它行有影响，适合高并发的操作缓存只缓存索引，不缓存真实数据不仅缓存索引还要缓存真实数据，对内存要求较高，而且内存大小对性能
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2023-11-13 23:41:24
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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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文章目录为什么不是Hash呢？为什么不是平衡二叉树（AVL）?为什么不是B树？ 为什么不是Hash呢？ 我们知道通过Hash直接计算数据的位置是十分迅速的。 假如我们使用Hash对数据进行存储，当查询age = 1时，很快就能搞出来，但是。。如果我们进行范围查询如age>21，那就惨了，Hash搞不定了，只有全表扫描了。而在实际业务中，范围查找（如age>21）是很平凡的，所以呢，
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2024-08-05 09:18:11
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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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前几天面试被问到了，没答好，记录一下：首先说红黑树为什么不行：1.红黑树必须存在内存里的，数据库表太大了，存不进去。2.即使你找到了把红黑树存进硬盘的方法，红黑树查找一个节点最多要查logN层，每一层都是一个内存页（虽然你只是想找一个节点，但硬盘必须一次读一个页。。），那么一共logN次IO，伤不起阿！ 所以我们必须考虑减少树的层数来减少IO次数从而加快查询、修改数据库效率，b和b+树都
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2024-04-25 15:26:09
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