为什么MySQL要用B+树?聊聊B+树与硬盘的前世今生 在上一节,我们聊到数据库为了让我们的查询加速,通过索引方式对数据进行冗余并排序,这样我们在使用时就可以在排好序的数据里进行快速的二分查找,使得查询效率指数提升.但是我在结尾同样提到一个问题,就是内存大小一般是很有限的,不可能把一个表所有的数据都加载到内存中,那么我们该如何解决这个问题呢?在解决这个问题之前,需要先简单了解一下硬盘知识 硬盘知识简介 由于机械硬盘的高耐久,低成本,现在仍然是数据存储的主流,所以这里着重讨论机械硬盘,下面是一个机…

场景复现,一个索引提高600倍查询速度? 首先准备一张books表 create table books( id int not null primary key auto_increment, name ) not null, author ) not null, created_at datetime not null default current_timestamp, updated_at datetime not null default current_timestamp on up…

MySQL如何创建一个好索引?创建索引的5条建议 过滤效率高的放前面 对于一个多列索引,它的存储顺序是先按第一列进行比较,然后是第二列,第三列...这样.查询时,如果第一列能够排除的越多,那么后面列需要判断的行数就越少,效率越高. 关于如何判断哪个列的过滤效率更高,可以通过选择性计算来决定.例如我们要在books表创建一个name列和author列的索引,可以计算这两列各自的选择性: select count(distinct name) / count(*) as name, count(di…

一 基础知识 二叉树 根节点,第一层的节点 叶子节点,没有子节点的节点. 非叶子节点,有子节点的节点,根节点也是非叶子节点. B树 B树的节点为关键字和相应的数据(索引等) B+树 B+树是B树的一个变形,非叶子节点只保存索引,不保存实际的数据,数据都保存在叶子节点中, B+树的叶子节点为链表,链表放数据,非叶子节点是索引. 二 对比 1.B树和B+树同样适用于高度越低,查询越快. 2.B树查找节点,B+树只需要查询所有节点(索引),B树查询索引和数据.虽然可能第一个就找到,但在极端情况下,需要…

MySQL索引(二)B+树在磁盘中的存储 回顾  上一篇文章<MySQL索引为什么要用B+树>讲了MySQL为什么选择用B+树来作为底层存储结构,提了两个知识点: B+树索引并不能直接找到行,只是找到行所在的页,通过把整页读入内存,再在内存中查找. 索引的B+树高度一般为2-4层,查找记录时最多只需要2-4次IO. 为进一步知其所以然,今天来聊聊B+树索引在物理磁盘上是怎么设计存储的. 一.理解为什么要减少磁盘IO次数 众所周知,MySQL的数据实际是存储在文件中,而磁盘IO的查找速度是要远…

很早之前,就从学校的图书馆借了MySQL技术内幕,InnoDB存储引擎这本书,但一直草草阅读,做的笔记也有些凌乱,趁着现在大四了,课程稍微少了一点,整理一下笔记,按照专题写一些,加深一下印象,不枉读了一遍书.与此同时,也加深一下对MySQL的了解,认识了原理,对优化的原则才有把握,对问题的分析才有源头. 关于B+树数据结构 ①InnoDB存储引擎支持两种常见的索引. 一种是B+树,一种是哈希.B+树中的B代表的意思不是二叉(binary),而是平衡(balance),因为B+树最早是从平衡二叉树…

B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中: 否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入 右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树 的搜索…

B树(又叫平衡多路查找树) 注意B-树就是B树,-只是一个符号. B树的性质(一颗M阶B树的特性如下) 1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子,且M>2: 2.根结点的儿子数为[2, M]: 3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]: 4.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字:(至少2个关键字) 5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1: 6.非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1]:且K[i] < K[i+1]: 7.非叶子结…

首先,我们应该考虑一个问题,数据库在磁盘中是怎样存储的?(答案写在下一篇文章中) b树.b+树.AVL树.红黑树的区别很大.虽然都可以提高搜索性能,但是作用方式不同. 通常文件和数据库都存储在磁盘,如果数据量大,不一定能全部加载到内存,因此使用b树,一次只加载少量节点数据.其次,b树是多路搜索树,M路的B树最多有M个子节点,通过多路搜索,降低了树的高度,从而在避免内存溢出的情况下减少了内存与磁盘的IO次数,提升了搜索性能. 但是使用b树,数据存储在每一个节点中,搜索时会做局部中序遍历,如果查询多…

前面讲解了平衡查找树中的2-3树以及其实现红黑树.2-3树种,一个节点最多有2个key,而红黑树则使用染色的方式来标识这两个key. 维基百科对B树的定义为“在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据.对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树.与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而…