【面试现场】为什么MySQL数据库要用B+树存储索引？https://www.sohu.com/a/280609547_818692 hash索引o（1） B＋树索引 o（logn） 为什么红黑树出现了，因为防止某些情况下二叉排序树退化为链表——诞生了二叉排序平衡树——树的性能取决于树的高度 为什么
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2019-08-25 17:13:00
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# MySQL索引底层实现原理
## 简介
MySQL索引在数据库中扮演着非常重要的角色，它可以提高查询效率，并且支持快速的数据检索操作。本文将详细介绍MySQL索引的底层实现原理，并帮助你理解如何实现一个简单的MySQL索引。
## 索引底层实现流程
下面是MySQL索引底层实现的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ----------- |
| 1 | 选择合适
原创
2023-11-28 05:56:40
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mysql底层用的是B+树，为什么不用红黑树或者二叉树或者hash？ 二叉树：不能作为递增列表的索引结构，比如表的主键ID,7条递增数据，查找第6条，需要6次I/O 红黑树：底层是二叉树，就是平衡二叉树，会比二叉树查找次数减少一半，7条递增数据，查找第6条，需要三次I/O。但是如果数据太大，树的高太深了，树的深度和数据量成正比。100万条数据，会有50万层，查询
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2023-08-04 19:02:00
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引言
最近看了很多文章，这里再补充一下对索引底层的理解，仅个人意见，有不对的，大家可以留言下，非常欢迎~ 关于什么是索引，索引的建立，索引不同存储引擎可以在之前的文章了解到 这次总结一下，重点说一下底层结构
一、索引的分类；
普通索引「INDEX」： 增加索引结构，对数据列增加普通索引 全文索引「FULLTEXT」： 增加索引结构，全文
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2024-03-20 08:50:49
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一、索引底层结构MySQL支持两种索引：一种是基于B树索引、一种是基于哈希表索引，这两种索引的查询效率比较高1.1 B树（B+树）的索引结构1.1.1 B树特征大多数的存储引擎都支持B树索引，B树通常意味着所有的值按照顺序存储，并且每个叶子节点到根的距离相同，B树索引能顾加快数据访问的速度。查询效率O(log n）。B树特征： 1、根节点至少包含两个孩子 2、树中每个结点最多含有m个孩子(m &g
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2024-06-14 05:36:49
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一、理解索引的特性索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构索引存储在文件里二、索引的各种存储结构及其优缺点在开始讲这一小节之前，我们先来看一下在数据库没有使用索引的情况下，SQL的where子句是如何查找目标记录的。我们先看下下边表格第二列Col2的数据是如何被查找的，如果我们希望执行语句 where Col2 = 22 的记录，数据库在没有使用索引的情况下是按照顺序从第一条记录逐条往下
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2024-01-03 10:52:34
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一.索引概述是什么:索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构,索引叫"键",优化好一个索引,可以提高数倍的性能, 类似于字典的音序表为什么要键索引:目的在于提高查询效率,通过不断的缩小要获取数据的范围来筛选最终的结果,把随机的事件变为顺序事件.二.索引数据结构1.二叉树二叉树是一种非线性结构。只有一个根节点，每一个数据结点上最多只有左右两颗子树.它有五种基本形态：二叉树可以是空集；根可以
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2023-06-24 16:49:42
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文章目录MySQL之索引使用规则1.验证索引使用效率2.最左前缀法则3.范围查询4.索引列运算5.字符串不加引号6.模糊查询7.or连接条件8.数据分布影响9.is null 、is not null10.演示(最左前缀法则)11.演示(范围查询)12.演示(索引列运算)13.演示(字符串不加引号)14.演示(模糊查询)15.演示(or连接条件)16.演示(数据分布影响)17.演示( is nu
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2024-03-21 23:34:52
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# 理解 MySQL 索引底层更新
在数据库中，索引是用于提高查询效率的关键部分。当我们在一个表中进行数据的增、删、改时，索引的底层数据也需要相应地更新。本文旨在向刚入行的小白详细介绍 MySQL 索引底层更新的过程。
## 流程概述
我们可以将索引底层更新的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
1. 索引的作用l 通过唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。（定义主键时服务器自动创建）l 可以加快数据的检索速度。（快速定位）l 实现表与表之间的参照完整性。l 使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间2. 索引的创建与删除l 普通模式创建：CREATE INDEX 索引名 ON 表名
# MongoDB索引底层结构实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现MongoDB索引底层结构。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
gantt
title MongoDB索引底层结构实现流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 创建索引
定义索引结构 :done, 2022-01-01,
原创
2024-01-16 10:24:08
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Lucene是一个高性能的java全文检索工具包，它使用的是倒排文件索引结构。该结构及相应的生成算法如下：
0）设有两篇文章1和2
文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too.
文章2的内容为：He once lived in Shanghai.
1)由于lucene是基于关键词索引
MySQL引擎：MySQL索引是基于引擎级别，引擎分为InnoDB和MyISAM两种。虽然二者索引的底层都是由B+树实现。但在使用形式上又有所不同！MySQL索引：MySQL的索引分为很多种：主键索引、普通索引、联合索引等……这里主要讲主键、普通以及联合索引在InnoDB存储引擎上的实现原理InnoDB1、主键索引：（PRIMARY KEY）又叫聚簇索引，在Innodb存储级别上，每个数据表都要有
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2023-08-11 13:14:48
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深入理解 MySQL 索引底层原理Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。何为索引我们知道，索引的作用是做数据的快速检索，而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择，实现各种数据快速检索。在数据库中，高效的查找算法是非常重要的，因为数据库中存储了大
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2023-12-13 08:09:11
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索引的底层结构使用的B+树和hash，但是我们一般推荐使用B+树，原因可能很少有人知道。为什么索引的实现是B+树,而不是散列表，二叉树，B-等B+B-相对于二叉树：首先需要明确索引也是需要存储到磁盘的，然后B+-树相对于二叉树，最明显存在两点区别1 二叉树深度较深，而深度越大，就说明指针的移动越多，需要读取的节点越多，这样就会导致磁盘IO是寻道时间多，IO次数增多耗时2 B+-树的单个节点占用内存
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2023-11-26 15:55:27
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0、索引结构1）、MyISAM与InnoDB索引结构比较，如下： 2）、MyISAM的索引结构主键索引和二级索引结构很像，叶子存储的都是索引以及数据存储的物理地址，其他节点存储的仅仅是索引信息。其数据物理地址相连。 3）、InnoDB的索引结构主键索引的每一个叶子存储的都是一行数据，而二级索引的每一个叶子存储的是二级索引以及主键索引，其他节点存储的仅仅是索引信息。&
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2023-10-17 15:11:54
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目录我们在谈论索引底层的数据结构之前，我们不妨先想一下索引是什么以及索引存在的作用Hash二叉搜索树与二叉平衡树多叉平衡查找树（B树）B+树我们在谈论索引底层的数据结构之前，我们不妨先想一下索引是什么以及索引存在的作用索引：是一种特殊的文件，包含着对数据库表中所有记录的引用指针，而其的作用也体现的很明确了，我们通过创建索引来达到提高查询效率的目的（创建索引需要一定的空间，而索引的出现是典型空间换时
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2024-06-09 07:12:08
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在平常的开发过程中，对于千万级的数据库中，不添加索引的查询是非常慢的，使用主键进行查询时，可以看出非常快，其实这就是使用了主键索引。那么，索引的底层到底是怎么实现的，在这里做一个记录。一、索引是什么一般情况我们，我们都将索引形容成是一本书的目录，其实这是在说通过索引可以快速的查找到我们想要的数据，索引底层的具体实现其实不是这么简单的。 首先我们明确索引是帮助Mysql（数据库）高效获取数据的排好序
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2023-08-21 01:54:57
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由于公司积累的数据达到上千万，经常需要模糊查询，一般索引无效，最好使用全文索引。有两种方式：1、使用专门的搜索引擎，例如elasticsearch；2、使用mysql内置的全文索引。这里主要记录mysql中的全文索引的使用方法。MySQL 5.6版本以前只有MyISAM存储引擎支持全文引擎。在5.6版本中，InnoDB支持对全文索引的。5.7.6版本MySQL内置了ngram全文解析器
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2023-08-21 13:43:39
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相似度算法 涉及到了ES的底层，首先讲一下ES的底层核心，相似度模型，ES的查询和传统的数据库查询最大的差别就在相似度查询（之前讲过，索引存储的最大差别就是讲非结构化数据转化为结构化），ES里面会给文档的相似度打分。那么这种打分的算法就是ES的查询的核心，默认的算法是TF/IDF，除了这个默认的算法之外还有很多其他的算法，罗列一下，当你发现现在的查询速度以及效率不满足需要的时候，可以考虑一下下面的...
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2018-09-01 11:46:00
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