本文在个人技术博客不同步发布,详情可用力戳 亦可扫描屏幕右侧二维码关注个人公众号,公众号内有个人联系方式,等你来撩...   前几天下班回到家后正在处理一个白天没解决的bug,厕所突然传来对象的声音:   对象:xx,你有<时间简史>吗?   我:我去!妹子,你这啥癖好啊,我有时间也不会去捡屎啊!   对象:...人家说的是霍金的科普著作<时间简史>,是一本书啦!   我:哦,那我没有...   对象:人家想看诶,你明天帮我去图书馆借一本吧...   我:我明天还要改...   对…

原文地址:https://www.cnblogs.com/sujing/p/11110292.html 要了解数据库索引的底层原理,我们就得先了解一种叫树的数据结构,而树中很经典的一种数据结构就是二叉树!所以下面我们就从二叉树到平衡二叉树,再到B-树,最后到B+树来一步一步了解数据库索引底层的原理! 二叉树(Binary Search Trees)   二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构.通常子树被称作“左子树”(left subtree)和“右子树”(right subtree).二叉树常…

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…

一.MySQL索引原理 1.索引背景 生活中随处可见索引的例子,如火车站的车次表.图书的目录等.它们的原理都是一样的,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据. 数据库也是一样,但显然要复杂许多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>.<.between.in).模糊查询(like).并集查询(or)等等.数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?我们回想字典的例子,能不能把数据分成段,然后分段查询…

1.为什么 MongoDB 使用B-树,而不是B+树 MongoDB 是一种 nosql,也存储在磁盘上,被设计用在数据模型简单,性能要求高的场合.性能要求高,我们看B-树与B+树的区别: B+树内节点不存储数据,所有 data 存储在叶节点导致查询时间复杂度固定为 log n. 而B-树查询时间复杂度不固定,与 key 在树中的位置有关,最好为O(1) 我们说过,尽可能少的磁盘 IO 是提高性能的有效手段.MongoDB 是聚合型数据库,而B-树恰好 key 和 data 域聚合在一起. 2.…

1.MySQL数据库索引的底层原理 https://mp.weixin.qq.com/s/zA9KvCkkte2mTWTcDv7hUg…

MySQL索引的原理,B+树.聚集索引和二级索引的结构分析 一.索引类型 1.1 B树 1.2 B+树 1.3 哈希索引 1.4 聚集索引(clusterd index) 1.5 二级索引(secondary indexes) 二.InnoDB和MyISAM的数据分布对比 2.1 InnoDB表的数据分布 相关博文原文地址: 博客园:yuanrw:MySQL索引的原理,B+树.聚集索引和二级索引的结构分析 在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录…

一.B 树 1.B-Tree介绍 B-树的搜索,从根结点开始,对结点内的关键字(有序)序列进行二分查找,如果命中则结束,否则进入查询关键字所属范围的儿子结点:重复,直到所对应的儿子指针为空,或已经是叶子结点: 定义 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.非叶…

一.索引是什么? 索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散存储的数据结构. 二.为什么要使用索引? 索引能极大的减少存储引擎需要扫描的数据量. 索引可以把随机IO变成顺序IO. 索引可以帮助我们在进行分组.排序等操作时,避免使用临时表. 三.索引是什么实现的? Indexes是第三方公司提供的可插拔的插件式存储引擎. MySQL结构体系: 四.为什么选用B+树? 1.Hash索引方式 缺点: 利用Hash存储的话需要将所有的数据文件添加到内存,比较耗费内存空间. 如果所有的查询都是等职查…

摘要:Hash索引有两个明显的限制:(1)当key的数量很多时,维护Hash索引会给内存带来很大的压力:(2)区间查询很低效.如何对这两个限制进行优化呢?这就轮到本文介绍的主角,LSM树,出场了. 我们通过append-only log的数据结构,实现了一个具备高写入性能的key-value数据库.append-only log之所以有很高的写入性能,主要得益于磁盘的顺序写入.这可能违反了我们对磁盘的认知,因为在我们的印象中,写磁盘总是很慢.其实不然,准确地说应该是随机写磁盘很慢,因为在写之前可…