目录 一.树 二.B+树 2.1 B+树性质 三.聚集索引和辅助索引 3.1 聚集索引 3.2 辅助索引 3.3 聚集索引和非聚集索引的区别 四.再看B+树 4.1 B+树的插入操作 4.2 B+树的删除操作 一.树 树状图是一种数据结构 ,它是由n(n>=1)个有限结点组成一个具有层次关系的集合.把它叫做"树"是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的. 它具有以下的特点: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…

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 我们今天重点来讲下B+树索引,以及为什么要用B+树来作为索引的数据结构. B+树索引并不能直接找到具体的行,只是找到被查…

MySQL索引之数据结构及算法原理 MySQL支持多个存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.本文只关注BTree索引. MySQL索引 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点存放的是数据记录的地址,这种索引也叫非聚集索引:而InnoDB引擎是聚集…

[摘要] 最近在看Mysql的存储引擎中索引的优化,神马是索引,支持啥索引.全是浮云,目前Mysql的MyISAM和InnoDB都支持B-Tree索引,InnoDB还支持B+Tree索引,Memory还支持Hash.今天从最基础的学起,学习了解BTree,B-Tree和B+Tree. [主题] B-Tree 介绍 B-Tree 特性搜索插入等 B+Tree 介绍 B*Tree 介绍 [内容] 1. B-Tree 介绍 1970年,R.Bayer和E.mccreight提出了一种适用于外查找的树,…

一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万 为什么是这么多呢? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行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)他的最小单元是块,一个块的大小是4k 而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页(P…

作者:李平 https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html 一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万 为什么是这么多呢? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行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/…

索引的数据结构 1.为什么使用索引 概念: 索引是存储索引用于快速找到数据记录的一种数据结构,就好比一本书的目录部分,通过目录中对应的文章的页码,便可以快速定位到需要的文章,Mysql 中也是一样的道理,进行数据查找时首先查看查询条件是否命中某条索引,符合则通过索引查找相关数据,如果不符合则需要全表扫描,即需要一条条查找后记录,直到找到与条件符合的记录. 如果当数据没有任何索引的情况下,数据会分布在磁盘上不同的位置上面,当读取数据时,磁盘摆臂需要前后摆动查找数据,这样的操作非常消耗时间.如果数据…

索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构 索引数据结构对比 二叉树 左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据. 如果col2是索引,查找索引为89的行元素,那么只需要查找两次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址. 如果col1是索引,查找索引为6的行元素,那么需要查找六次,就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址,即得到了该索引为6的行元素.因此二叉树不适合存储单边增长的序列字段,近乎全表扫描获取数据. 红黑树 本质二叉树,属于二叉平衡树,jdk1.8 hashma…

索引是什么 索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构. 索引存储在文件里 补充知识: 磁盘存取原理: * 寻道时间(速度慢,费时) * 旋转时间(速度较快) 磁盘IO读取效率: * 单次IO读取是N个页的大小,读取数据量大于N个页就需要分页读取. 索引的数据结构 二叉树 有可能出现worst-case,如果输入序列已经排序,则时间复杂度为O(N) 红黑树 解决了二叉树的缺点,但是在数据量大的情况下,会出现分层很深的情况,影响查询效率. hash 查询效率很高,但是无法实现范围查询 B树…

一.何为索引? 1.索引是帮助数据库高效获取数据的排好序的数据结构. 2.索引存储在文件中. 3.索引建多了会影响增删改效率. (下面这张图为计算机组成原理内容,每查询一次索引节点,都会进行一次磁盘IO读取,即要寻道和旋转) 二.MySQL索引结构为什么是B+树? MySQL 建索引可使用的数据结构有B+树和Hash两种,但是Hash用得很少, 优点是可以快速定位到某一行,缺点是不能解决范围查询问题. 对于如果不需要使用范围查询.只需要精准查询的场景,可以使用Hash索引方法,比如查电话号码.…