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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…
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/…
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…
先从数据结构的角度来看 我们知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来索引,而B-树是每个索引节点都会有Data域. 这就决定了B+树更适合用来存储外部数据,也就是所谓的磁盘数据. 从Mysql(Inoodb)的角度来看 B+树是用来充当索引的,一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上.那么Mysql如何衡量查询效率呢?磁盘IO次数,B-树(B类树)的特定就是每层节点数目非常多,层数很少…
首先要明白索引(index)是在存储引擎(storage engine)层面实现的,而不是server层面.不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型.即使多个存储引擎支持某一索引类型,它们的实现和行为也可能有所差别. MyISAM 和 InnoDB 存储引擎,都使用 B+Tree的数据结构,它相对与 B-Tree结构,所有的数据都存放在叶子节点上,且把叶子节点通过指针连接到一起,形成了一条数据链表,以加快相邻数据的检索效率. 一.先了解下 B-Tree 和 B+Tree 的区别   1.B-Tre…
1.索引如果没有特别指明类型,一般是说b树索引,b树索引使用b树数据结构存储数据,实际上很多存储引擎使用的是b+树,每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的范围遍历 2.底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构,比如NDB集群存储引擎使用了T树,InnoDB使用的是B+树 3.MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小,InnoDB按照原数据格式进行存储,MyISAM通过数据的物理位置引用被索引的行,InnoDB根据主键引用被索引的行 4.b树意味着所有的值是按照顺序存储的,…
mysql索引设计 1.B树与B+树的区别?B-Tree:一个节点可以拥有大于2个子节点的平衡多叉树,所有关键字在整颗树中出现,包括在非叶子节点也能命中, 叶子节点之间没有链表B+Tree:每个叶子节点包含指向一个叶子节点的指针,方便范围遍历,所有记录在同一层的叶子节点中. 2.MySQL中HASH索引和B+树索引的区别?hash索引,基于哈希表实现,不是顺序存储,只正对于精确匹配的查询有效,对每一行数据,存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码,哈希索引将哈希码存储在索引中,同时在哈希表中存储…
什么是索引?索引就是排好序的数据结构,可以帮助我们快速的查找到数据 推荐一个网站,可以演示各种数据结构:https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html --------------------------------------------------------------- 图解几种数据结构: 二叉树:如果数据是单边增长的情况 那么出现的就是和链表一样的数据结构了,树高度大 红黑树:在二叉树的基础上多了树平衡,也叫…
点赞再看,养成习惯,微信搜索「小大白日志」关注这个搬砖人. 文章不定期同步公众号,还有各种一线大厂面试原题.我的学习系列笔记. mysql的索引类型? mysql中有5种索引:普通索引.唯一索引.主键索引.组合索引.全文索引 普通索引index:最基本的索引,仅加速查询,是我们大多数情况下使用到的索引. //为book表的bookname字段创建了名为index_bookBookname的索引 create index index_bookBookname on book(bookname) 唯…
InnoDB的一棵B+树可以存放多少行数据? 答案:约2千万 为什么是这么多? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比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)的最小单元是块,一个块的大小是4k,而对于InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元,页(Page),一个页的大小是16K. 下面几张图可以理解最小存储…
1.面试真题 MySQ索引的原理和数据结构能介绍一下吗? b+树和b-树有什么区别? MySQL聚簇索引和非聚簇索引的区别是什么? 他们分别是如何存储的? 使用MySQL索引都有哪些原则? MySQL复合索引如何使用? 2.面试官心理分析 数据库是30k以内的工程师面试必问的问题,而且如果问数据库,一定是问mysql,N年前可能java工程师出去面试,oracle这块的技能是杀手锏,现在已经没人说,会oracle是加分项了,现在都是熟悉大数据hadoop.hbase等技术是加分项. 3.面试题剖…
这里是参考B站上的大佬做的面试题笔记.大家也可以去看视频讲解!!! 文章目录 1 .mysql索引结构,各自的优劣 2 .索引的设计原则 3 .mysql锁的类型有哪些 4 .mysql执行计划怎么看 5 .事务的基本特性和隔离级别 1 .mysql索引结构,各自的优劣 索引的数据的数据结构和具体存储引擎的实现有关,在MySQL中使用较多的索引有hash索引,B+树索引等,innoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引.对于哈希索引来说,底层的数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查…
MySQL一直了解得都不多,之前写sql准备提交生产环境之前的时候,老员工帮我检查了下sql,让修改了一下存储引擎,当时我使用的是Myisam,后面改成InnoDB了.为什么要改成这样,之前都没有听过存储引擎,于是网上查了一下. 事实上使用不同的存储引擎也是有很大区别的,下面猿友们可以了解一下. 一.存储引擎的比较 注:上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引,但是B-树和B+树的定义是有区别的. 在 MySQL 中,主要有四种类型的索引,分别为: B-Tree 索引, Ha…
这是2014北京站的两副面孔阿里实习生问题扯在一起: 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,比方MyISAM和InnoDB存储引擎. MyISAM索引实现: MyISAM存储引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址. MyISAM的索引方式也叫做"非Ju集"的.之所以这么称呼是为了与InnoDB的ju集索引区分. InnoDB索引实现: 尽管InnoDB也使用B+Tree作为索引结构,但详细实现方式却与MyI…
MySQL索引大都存储在B+树中,除此还有R树和hash索引.B+树的基础还是B树. B树由2部分组成,节点和索引.下面将构建一个B树,每个节点存2个数据,每个节点有前,中,后三个索引.插入数字的顺序为1,2,3,4,5,6. 每个节点存储2个数据,插入3时将进行分裂操作.节点一分为2,并在中间增加一个新的节点.新增节点将1,2,3中间的数字2进行存储. 数字2的前后有2个索引,左边的索引指向的节点中的数字都比2小,右边索引中指向的节点中的数字都比2大. 插入5时,节点1分为2,并将3,4,5中…
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…
目录 MySQL索引的本质 MySQL索引的底层原理 MySQL索引的实战经验 面试 问:数据库中最常见的慢查询优化方式是什么? 同学A:加索引. 问:为什么加索引能优化慢查询? 同学A:...不知道 同学B:因为索引其实就是一种优化查询的数据结构,比如Mysql中的索引是用B+树实现的,而B+树就是一种数据结构,可以优化查询速度,可以利用索引快速查找数据,所以能优化查询. 问:你知道哪些数据结构可以提高查询速度?(听到这个问题就感觉此处有坑...) 同学B:哈希表.完全平衡二叉树.B树.B+树…
在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前,我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的,因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程,在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用B+树! 学过数据结构的一般对最基础的树都有所认识,因此我们就从与我们主题更为相近的二叉查找树开始. 一.二叉查找树 (1)二叉树简介: 二叉查找树也称为有序二叉查找树,满足二叉查找树的一般性质,是指一棵空树具有如下性质: 1.任意节点左子树不为空,则左子树的值均小于根节点的值: 2.任意节点右子…
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…
b-树(m阶): 1.根节点至少有2个子节点; 2.中间节点包含k个子节点和k-1个元素,m/2 <= k <= m; 3.每个节点中的元素从小到大排列,节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域分划: 4.每一个叶子节点都包含k-1个元素,其中 m/2 <= k <= m: 5.所有叶子节点都在同一层. b+树(m阶): 在b-树的基础上添加了新的特性: 1.有k个子树的中间节点包含有k个元素(B树中是k-1个元素),每个元素不保存数据,只存储索引,所有数据都保存在叶子节…
索引原理 我们使用索引,就是为了提高查询的效率,如同查书一样,先找到章,再找到章中对于的小节,再找到具体的页码,再到我们需要的内容. 事实上索引的本质就是不断缩小获取数据的筛选范围,找出我们想要的结果.同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说有了这种索引机制,我们就可以总是用同一种查找方式来锁定数据. 数据库也是一样,但显然要复杂的多,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?…
转载:https://mp.weixin.qq.com/s/_bk2JVOm2SkXfdcvki6-0w 本文来自一位不愿意透露姓名的粉丝投稿,由Hollis整理并"还原"了面试现场. 相信很多人对于MySQL的索引都不陌生,索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构. 因为索引是MySQL中比较重点的知识,相信很多人都有一定的了解,尤其是在面试中出现的频率特别高.楼主自认为自己对MySQL的索引相关知识有很多了解,而且因为最近在找工作面试,所以单独复习了很多关于索引的知…
小史是一个应届生,虽然学的是电子专业,但是自己业余时间看了很多互联网与编程方面的书,一心想进BAT互联网公司. 话说两个多月前,小史通过了A厂的一面,两个多月后的今天,小史终于等到了A厂的二面. 简单的自我介绍后,面试官看了看小史的简历,开始发问了. [面试现场] 小史:没问题,这个项目前端用的react+webpack,后端用的nginx+SpringBoot+Redis+MySql,前后端分离的,最后用docker进行容器化部署.主要模块有师生系统.课程系统.成绩系统.选课系统等. 这个项目…
索引是一种数据结构,用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据.索引最形象的比喻就是图书的目录了.注意这里的大量,数据量大了索引才显得有意义,如果我想要在 [1,2,3,4] 中找到 4 这个数据,直接对全数据检索也很快,没有必要费力气建索引再去查找. 索引在 MySQL 数据库中分三类: B+ 树索引 Hash 索引 全文索引 我们今天要介绍的是工作开发中最常接触到的 InnoDB 存储引擎中的 B+ 树索引.要介绍 B+ 树索引,就不得不提二叉查找树,平衡二叉树和 B 树这三种数据…
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…
索引 索引的简介 简单来说,索引是一种数据结构 其目的在于提高查询效率 可以简单理解为“排好序的快速查找结构” 一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储在中磁盘上我们一般所说的索引,如果没有特殊说明的话,就是指B+树结构组织的索引.其中聚集索引,次要索引,覆盖索引,复合索引,前缀索引,唯一索引默认都是使用B+树索引. 一般java开发知道这些基本够用了 索引的优势 类似大学图书馆建数目索引,提高数据检索效率,降低数据库的io成本通过索引对数据进行排序,降…
Java技术栈 www.javastack.cn 优秀的Java技术公众号 来源:小宝鸽 blog.csdn.net/u013142781/article/details/51706790 MySQL事实上使用不同的存储引擎也是有很大区别的,下面猿友们可以了解一下. 一.存储引擎的比较 注:上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引,但是B-树和B+树的定义是有区别的. 在 MySQL 中,主要有四种类型的索引,分别为:B-Tree 索引, Hash 索引, Fulltext…
相信很多人对于MySQL的索引都不陌生,索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构. 因为索引是MySQL中比较重点的知识,相信很多人都有一定的了解,尤其是在面试中出现的频率特别高.楼主自认为自己对MySQL的索引相关知识有很多了解,而且因为最近在找工作面试,所以单独复习了很多关于索引的知识. 但是,我还是图样图森破,直到我被阿里的面试官虐过之后我才知道,自己在索引方面的知识,只是个小学生水平. 以下,是我总结的一次阿里面试中关于索引有关的问题以及知识点. 1 索引概念.索引模型…
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…