B树、B+树详解B树前言首先，为什么要总结B树、B+树的知识呢？最近在学习数据库索引调优相关知识，数据库系统普遍采用B树、B+树作为索引结构，例如 MYSQL的InnoDB引擎使用的就是B+树，理解不透彻B树，则无法理解数据库的索引机制，接下俩将用最简洁直白的内容来了解B树、B+树的数据结构。另外，B-树，即为B树，因为B树的原英文名称为B-TREE，而国内很多人喜欢B-Tree译作B-树，其实，
B树原理b树（balance tree）和b+树应用在数据库索引，可以认为是m叉的多路平衡查找树，但是从理论上讲，二叉树查找速度和比较次数都是最小的，为什么不用二叉树呢？ 因为我们要考虑磁盘IO的影响，它相对于内存来说是很慢的。数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存了，只能逐一加载每一个磁盘页（对应索引树的节点）。所以我们要减少IO次数，对于树来说，IO次数就是树
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2024-04-17 12:58:56
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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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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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mysql中的索引其主要内容包括Mysql常用的的索引类型（主键索引、唯一索引、普通索引和全文索引和组合索引）和两种常用的结构B-tree、哈希索引（自定义哈希索引和Innodb自适应哈希索引）B-tree(MongoDB)B-Tree就是我们常说的B树，B树这种数据结构常常用于实现数据库索引，因为它的查找效率比较高。每次磁盘IO读取的数据我们称之为一页（page）。一页的大小与操作系统有关，一般
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2024-03-28 18:45:27
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概述本质：数据库维护某种数据结构以某种方式引用（指向）数据索引取舍原则：索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数B树满足的条件d为大于1的一个正整数，称为B-Tree的度h为一个正整数，称为B-Tree的高度每个非叶子节点由n-1个key和n个指针组成，其中d<=n<=2d每个叶子节点最少包含一个key和两个指针，最多包含2d-1个key和2d个指针
索引概述 索引与表一样，也属于段（segment）的一种。里面存放了用户的数据，跟表一样需要占用磁盘空间。只不过，在索引里的数据存放形式与表里的数据存放形式非常的不一样。在理解索引时，可以想象一本书，其中书的内容就相当于表里的数据，而书前面的目录就相当于该表的索引。同时，通常情况下，索引所占用的磁盘空间要比表要小的多，其主要作用是为了加快对数据的搜索速度，也可以用来保证数据的唯一性。但是，索
b树索引及其变种1. b-tree在计算机科学中，B树（英语：B-tree）是一种自平衡的树，能够保持数据有序。这种数据结构能够让查找数据、顺序访问、插入数据及删除的动作，都在对数时间内完成。B树，概括来说是一个一般化的二叉查找树（binary search tree），可以拥有多于2个子节点。与自平衡二叉查找树不同，B树为系统大块数据的读写操作做了优化。B树减少定位记录时所经历的中间过程，从而加
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2024-05-13 08:02:53
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1. B+树索引概述在上一篇文章中，我们讨论了关于index的几个中重要的课题：A) index是保存在磁盘上的一种数据结构，用于提高查询或是扫描record的速度。B) 排序索引树通过保存page的指针加速record的查找。（ISAM）C) 维护排序索引树的代价很高，因此，ISAM通过创建overflow page来解决这个问题，但是过多的ov
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2023-11-03 12:28:54
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数据库索引技术
B树与B+树数据库中建立索引能加快数据的存取，但是当索引变得很大时，可能导致内存装不下。这时就需要使用多级索引来实现。而B树和B+树是实现多级索引的一种数据结构。B树B树是多叉树，其树中每个节点如下所示：Ki是索引字段值，Pj只指针，指向索引块或者指向主文件中的数据块或者指向数据块中的某个记录
Pi指向的内容中的关键字都要小于Ki，Pi+
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2024-03-18 16:57:21
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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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问题？？InnoDB的一棵B+树可以存放多少行数据？答案：约2千万为什么是这么多？因为这是可以算出来的，要搞清楚这个问题，先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。计算机在存储数据的时候，有最小存储单元，这就好比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，而文件系统（例如XFS/EXT4）的最小单元是块，一个块的大小是4k，而对于InnoDB
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2024-06-08 19:31:24
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b+树的查找过程：如上图所示，如果要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找确定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针， &nbs
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2024-03-25 22:02:58
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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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参考文献地址： CodingLabs - MySQL索引背后的数据结构及算法原理 B树与B+树简明扼要的区别_Hannah-CSDN博客_b树与b+树的区别 【经典数据结构】B树与B+树 - vincently - 博客园 (cnblogs.com) 图1展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共 ...
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2021-09-08 11:31:00
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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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B+Tree的数据结构 在算法搜索的时候会非常的高效, 这种数据结构特别合适现在的硬盘这个存储的介质扩展: 操作系统上的文件系统也是使用B+Tree的数据结构, 这个不区分操作系统特点: 1.单节点可以存储更多的元素，使得查询磁盘IO次数更少。 2.所有查询都要查找到叶子节点，查询性能稳定。 3.所有叶子节点形成有序链表，便于范围查询。总结 B+树还有一个最大的好处，方便扫库，B树必须
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2024-04-09 17:12:12
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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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