图 3-1 B-树索引的内部结构 分支块和页块 B-树索引有两种类型的块: 用于查找的分支块和用于存储值的叶块.B-树索引的上层分支块包含指向下层索引块的索引数据.在图 3-1 中,根分支块包含条目 0-40, 指向下一个分支级别中最左边的块.此分支块包含条目如0-10 和 11-19 等.每个这些条目指向包含在该范围内键值的叶块. 叶块包含每个被索引的数据值,和一个相应的用来定位实际行的 rowid.每个条目按 (rowid,键)排序.在一个叶块内,键和 rowid 链接到其左右同级条目.这些…

哈希文件也称为散列文件,是利用哈希存储方式组织的文件,亦称为直接存取文件.它类似于哈希表,即根据文件中关键字的特点,设计一个哈希函数和处理冲突的方法,将记录哈希到存储设备上. 在哈希文件中,是使用一个函数(算法)来完成一种将关键字映射到存储器地址的映射,根据用户给出的关键字,经函数计算得到目标地址,再进行目标的检索. 转自:http://imysql.com/2016/01/06/mysql-faq-different-between-btree-and-hash-index.shtml B+树…

  导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘…

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…

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: (1)所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好是有序的; (2)不可能在非叶子结点命中; (3)非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引)…

导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘’,…

转自:http://blog.csdn.net/qq_23217629/article/details/52512041 B+/-Tree原理 B-Tree介绍 B-Tree是一种多路搜索树(并不是二叉的):       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…

导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘’,…

如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值:当然了,这个前提是,键值都是唯一的.如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据: 从示意图中也能看到,如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再利用索引完成范围查询检索: 同理,哈希索引也没办法利用索引完成排序,以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询(这种部分模糊查询,其实本质上…

Mysql高级操作 索引概述: 索引是高效获取数据的数据结构 索引结构: B+Tree() Hash(不支持范围查询,精准匹配效率极高) 树的区别: 二叉树:可能产生不平衡,顺序数据可能会出现链表结构 平衡二叉树:插入需要自旋,性能根据层级而定,性能不稳定 b+tree: 主键聚簇叶子节点存放数据,非叶子节点存放索引, 二级索引非叶子节点存放索引,叶子节点存放主键 索引优缺点: 优点: 大大加快查询速度 使用分组和排序时候可以显著减少分组和排序时间 唯一索引可以保证字段唯一 可以加速表与表之间的…