一.树的概念及其相关1.概念及特点树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。特点：每个结点有零个或多个子结点； 没有父结点的结点称为根结点； 每一个非根结点有且只有一个父结点；2. 相关定义：节点的度：一个节点含有的子树的个数称为该节点的度；叶子节点：度为0的节点称为叶节点；非叶子节点/分支节点：度不为0的节点；父节点：若一个节点含有子节点，则这个节
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2024-06-26 16:13:11
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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Mysql底层数据结构B+Tree (B-Tree变种)非叶子节点不存data，只存储索引（冗余），可以放更多的索引。非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。B-Tree 特点叶结点具有相同的深度，叶节点的指针为空所有索引元素不重复节点中的数据索引从左到右递增排列存储引擎－99% InnoDB， 早期MyISAMMylSA
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2023-12-23 21:53:27
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**一：树的基本术语1.定义 树是一种非线性结构，只有一个根结点，除根结点外每个孩子结点可以有多个后继，没有后继的结点叫叶子结点。 2.概念 根结点：没有前驱； 孩子：有前驱的结点； 双亲结点：孩子结点的前驱； 叶子：没有孩子结点 结点度：结点的分支数；树的度：一棵树中最大结点度数； 树的深度：树的层次数目； 有序树：结点的子树从左到右有顺序； 森林：多棵互不相交的树的集合；3.二叉树 **特点：
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2024-09-11 17:41:01
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数据结构B+树从上面的图中可以看出来：1.B+树的叶子节点包含了所有的数据；2.叶子节点可以直接访问其他叶子节点(双向指针)，不需要回到根节点(或者上一层)；InnoDB的B+树叶子节点保存的页数据，InnoDB的数据页结构如下图所示：B+树的所有数据节点都是在叶子节点上(叶子节点包含了所有的数据)，叶子节点是双链表，一个叶子节点可以直接访问另一个叶子节点，而不需要回到根节点。操作系统中，默认的是
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2024-06-04 12:42:47
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# 理解并实现 MySQL 叶子节点
在数据库中，叶子节点通常指的是树形结构中的末端节点。在许多业务场景中，我们需要判断某一节点是否为叶子节点，比如在商品分类、组织结构等情况下。本文将详细讲解如何在 MySQL 中实现叶子节点的查询，分为几个步骤，并将结果用甘特图进行展示。
## 整体流程
下面是实现叶子节点查询的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-09-15 05:13:32
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简介我们都知道mysql使用存储引擎的是InnoDB，InnoDB使用的索引的对应的数据结构是B+树结构图：
如上图所示,我们实际用户记录是存放在B+树的最底层的节点上，这些节点也被称为叶子节点或者叶节点，其余用了存放目录项的节点称为非叶子节点或者内节点，最上边的节点为根节点。
InnoDB 是使使用页来作为管理理存储空间的基本单位，也就是最多能保证16KB的连续存储空间，而随着表中记录
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2023-08-08 14:13:24
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1、MySQL中的索引在MySQL，索引是由B+树实现的，B+是一种与B树十分类似的数据结构。形如下面这种：其结构特点：（1）有n课子树的结点中含有n个关键码。（2）非根节点子节点数： ceil(m/2)<= k <= m（ceil是天花板函数的意思，也就是向上取整，比如ceil(1.2)=2 ），m为该B+树的阶数。根节点最少有两个子节点，最多同样为m个。（2）叶子节点包含了全部关键
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2023-07-29 11:32:04
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前一段时间好兄弟找工作，面试 Java 资深研发工程师岗位，接到了不少大厂的面试邀请，有顺利接到 offer 的，也有半道儿面试被卡掉的。但最想去的企业却因为 MySQL表存储引擎 InnoDB ，与 offer 失之交臂。相关的面试问题也背了不少，但在实际的回答中还是欠点意思。虽然工作多年，但搞不懂背后的原理其实还是很吃亏，很多内容哪怕背过了答案，其实还是一知半解，不能很快的直击问题的本质。My
背景说明需求：MySQL树形结构， 根据指定的节点，获取其下属的所有叶子节点。叶子节点：如果一个节点下不再有子节点，则为叶子节点。 问题分析1、可以使用类似Java这种面向对象的语言，对节点集合进行逻辑处理，获取叶子节点。2、直接自定义MySQL函数 getLeafNodeList，通过两层while循环，实现对指定节点的所有叶子节点进行查询。 功能实现1、创建数据表
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2023-07-04 20:23:28
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Mysql的索引底层存放是B+树的形式，如上图，MySQL索引表中是页式存储，除了叶子节点，其他节点存储的都是一个一个的页目录，在叶子节点存储的是索引和数据和指向下一个叶子节点的指针，并且叶子节点的排序是按照索引从小到大排序的。B+树和B树的区别非叶结点仅具有索引作用，跟记录有关的信息均存放在叶结点中。树的所有叶结点构成一个有序链表，可以按照关键码排序的次序遍历全部记录。在搜索过程中，如果查询和内
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2023-10-11 07:13:47
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先修改配置文件，添加常用的几项主节点服务器
vim /etc/my.cof.d/server.cnf
[mysqld]
innodb_file_per_table=ON
skip_name_resolve=ON
server_id=1
log-bin=master-log
然后在从节点服务器上配置
[mysqld]
innodb_file_per_table=ON
skip_name_r
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2024-09-17 15:57:52
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Mysql索引底层数据结构与Explain详解一、数据结构：1、MySQL使用的B+tree1.1、B+tree在B-tree的基础上进行了改造。1.1.1、B+tree的数据都在叶子节点(磁盘叶)上，B-tree的数据在各自的节点上； 1.1.2、B+tree的非叶子节点存储的叶子结点的冗余索引，B-tree的非叶子节点存储了数据和索引； 1.1.3、B+tree 叶子结点之间有双向指针；B-t
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2024-06-22 14:16:13
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登录#.#.190.163的服务器，在服务器上配置：vim /etc/my.cnf[mysqld]在此添加如下配置，其中163为服务器的ip最后一位server_id=163需要复制的数据库名称binlog-do-db=xxxylog-bin=xxxy-binbinlog_cache_size=1Mbinlog_format=mixedexpire_logs_days=100slave_skip_
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2024-02-21 11:33:24
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二叉树基本知识本文主要介绍二叉树的基本概念和分类。如有不正确之处请多指正。树的相关定义什么是树树是 N 个结点的有限集。 N = 0，表示空数。在任意一个非空树中：有且仅有一个特定的称为根的节点。当 n > 1 时，其余节点可分为 m (m > 0) 个互不相交的有限集，T1,T2,T3…Tm,其中每个集合本身又是一棵树，并且称为当前根的子树。结点的定义及分类数的结点：是包含一个数据元
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2024-01-12 08:28:39
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# 查询叶子节点的根节点
## 概述
在MySQL数据库中，有时候我们需要查询叶子节点（即没有子节点的节点）的根节点（即没有父节点的节点）。本文将介绍如何使用SQL语句来实现这一功能。
## 流程
下面是实现这个功能的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个包含节点信息的表 |
| 2 | 查询叶子节点 |
| 3 | 查询根节点 |
接下来，我们将
原创
2023-12-07 14:26:09
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# MySQL 父节点下的叶子节点
在MySQL数据库中，每个表都有一个称为“索引”的数据结构来加速数据查询。索引使得我们可以快速地根据特定的条件查找到所需的数据，而不需要遍历整个表。MySQL中的索引可以被看作是一种树的结构，其中树的顶部是一个称为“根节点”的节点，而树的底部是一组称为“叶子节点”的节点。本文将介绍MySQL中父节点下的叶子节点的概念，并给出相应的代码示例。
## 索引树的结
原创
2023-09-23 02:43:10
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# MySQL查询叶子节点的实现方法
## 1. 引言
在MySQL数据库中，查询叶子节点是一个常见的任务。叶子节点是指树形结构中没有子节点的节点，也可以理解为没有关联表的记录。本篇文章将向你介绍如何实现MySQL查询叶子节点的方法。
## 2. 实现步骤
下面是整个实现过程的步骤，我们将使用表格来展示每个步骤的内容。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 |
原创
2023-08-25 19:38:07
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# MySQL 中判断叶子节点的方式解析
在数据库的树形结构中，叶子节点是指没有任何子节点的节点。判断一个节点是否为叶子节点在数据管理和数据查询中是一个常见的任务。特别是在 MySQL 中，由于其拥有强大的查询能力，我们可以通过简单的 SQL 查询语句来判断一个节点是否为叶子节点。本文将为您详细解析这一过程，并提供代码示例。
## 1. 什么是叶子节点？
在树形结构中，叶子节点是指没有任何子
序
近期一直在忙项目，各种加班加点，项目上线。渐渐的没有了学习的时间。这不，刚这几天才干抽出点时间。忙里偷闲，正在看一本数据库的书籍。相信非常多小伙伴们也都看过 — — 《MySQL 技术内幕：InnoDB 存储引擎》。这本书非常具体的讲述了 MySQL 的设计思想，体系结构。存储引擎。索引，事务。以及对性能的调优等。当然，如今我也是刚刚看了一部分。至于如今写
1.树的定义根结点（root）：对一棵树树来说最多存在一个根结点。叶子结点（leaf）：叶子节点不再延伸出新的结点，即度为0的结点。边（edge）：茎干和树枝的统一抽象，且一条边只用来连接两个结点， 树被定义成由若干个结点和若干条边组成的数据结构，且在树中的结点不能被边连接成环。 比较实用的概念和性质： （1）空树（empty tree）：没有结点。 （2）树的层次(layer)从根结点开
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2024-01-12 11:16:41
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