MySQL的InnoDB索引结构采用B+树,B+树什么概念呢,二叉树大家都知道,我们都清楚随着叶子结点的不断增加,二叉树的高度不断增加,查找某一个节点耗时就会增加,性能就会不断降低,B+树就是解决这个问题的. B树和B+树 在一棵M阶B树中,每个节点最多有 M-1 个关键字,根节点最少可以只有一个关键字,非根节点最少有 Math.ceil(m/2)-1个关键字,下图是一棵阶数为3的树 看下图我们说说B树的特点,很明显一个节点存储的数据更多了,不需要很高的高度就可以存储更多的数据,把一个节点看作一

B+树是一种经典的数据结构,由平衡树和二叉查找树结合产生,它是为磁盘或其它直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树,在B+树中,所有的记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层的叶节点中,叶节点间用指针相连,构成双向循环链表,非叶节点(根节点.枝节点)只存放键值,不存放实际数据.下面看一个2层B+树的例子: 保持树平衡主要是为了提高查询性能,但为了维护树的平衡,成本也是巨大的,当有数据插入或删除时,需采用拆分节点.左旋.右旋等方法.B+树因为其高扇出性,所以具有高平衡性,通常其高度都在2~3层,查询时

原文来自于:http://blog.csdn.net/cjfeii/article/details/10858721 1. B+树索引概述 在上一篇文章中,我们讨论了关于index的几个中重要的课题: A) index是保存在磁盘上的一种数据结构,用于提高查询或是扫描record的速度. B) 排序索引树通过保存page的指针加速record的查找.(ISAM) C) 维护排序索引树的代价很高,因此,ISAM通过创建overflow page来解决这个问题,但是过多的overflow page会

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). Oracle索引种类 一 Oracle索引类型概述 oracle索引的种类主要有以下几种: B树索引:oracle默认的索引类型,内部采用二叉树结构,根据rowid实现访问行的快速定位

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

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

要知道磁盘结构优化访问的关键在于以block为单位(比如每次读取一个页面) 这两种索引差别也就在聚集到一个block的标准: B树聚集到一个block是因为关键字在一个范围内,关键字在block内的排列是有序的,而且这种有序结构是自根节点向叶节点的整体 Hash索引聚集到一个block是因为hash得到的值是一致的,通过增加一层间接索引,我们也能使得不同hash值的数据放到一个block里面,当一个block内聚集的数据太多的时候,我们可以有扩展块! 关于伴随数据的问题: 一般B树索引的数据在叶

http://www.tamabc.com/article/85038.html 从MySQL Bug#67718浅谈B+树索引的分裂优化   原文链接:http://hedengcheng.com/?p=525 问题背景 今天,看到Twitter的DBA团队发布了其最新的MySQL分支:Changes in Twitter MySQL 5.5.28.t9,此分支最重要的一个改进,就是修复了MySQL 的Bug #67718:InnoDB drastically under-fills page

B树索引主键和唯一性约束字段的B树索引,效率几乎和海量数据没有关系. 键值重复率低的字段比较适合使用B树索引. 位图索引键值重复率高的字段比较适合使用位图索引.count.and.or.in这些特定的操作更适合位图索引. DML操作比较多的表不适合使用位图索引. 复合索引在where条件中必须带驱动列,复合索引才会使用. 键值重复率低(DISTINCT数量多)的字段放在前面. 用实验说明为什么位图索引不适合OLTP,比较适合OLAP.即:DML操作比较多的表不适合使用位图索引. 首先创建测试表:

  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 ‘

原文来自于:http://dblab.cs.toronto.edu/courses/443/2013/05.btree-index.html 1. B+树索引概述 在上一篇文章中,我们讨论了关于index的几个中重要的课题: A) index是保存在磁盘上的一种数据结构,用于提高查询或是扫描record的速度. B) 排序索引树通过保存page的指针加速record的查找.(ISAM) C) 维护排序索引树的代价很高,因此,ISAM通过创建overflow page来解决这个问题,但是过多的ov

摘要:本文对B树索引的结构.内部管理等方面做了一个全面的介绍.同时深入探讨了一些与B树索引有关的广为流传的说法,比如删除记录对索引的影响,定期重建索引能解决许多性能问题等. 1.B树索引的相关概念 索引与表一样,也属于段(segment)的一种.里面存放了用户的数据,跟表一样需要占用磁盘空间.只 不过,在索引里的数据存放形式与表里的数据存放形式非常的不一样.在理解索引时,可以想象一本书,其中书的内容就相当于表里的数据,而书前面的目录就相当于该表的索引.同时,通常情况下,索引所占用的磁盘空间要比表

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 在之前的博客中,我分别介绍了基于网格的空间索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/5148185.html)以及四叉树和网格结合的联合索引(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/6641449.html),要解决的问题均是判断一个点落在了面图层中的哪个面要素中.单从算法层面上分析,以上两种索引

MySQL的MyISAM.InnoDB引擎默认均使用B+树索引(查询时都显示为"BTREE"),本文讨论两个问题: 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构? 如何基于索引结构,理解常见的MySQL索引优化思路? 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存. 为什么索引无法全部装入内存?假设使用树结构组织索引,简单估算一下: 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵树最多20

SQL优化 MySQL版  - -B树索引详讲 作者:Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 为什么要进行SQL优化呢?很显然,当我们去写sql语句时: 1会发现性能低 2.执行时间太长, 3.或等待时间太长 4.sql语句欠佳,以及我们索引失效 5.服务器参数设置不合理 SQL语句执行过程分析 1.编写过程: 编写过程就是我们平常写sql语句的过程,也可以理解为编写顺序,以下就是我们编写顺序: select from join on where 条件 group by 分组 h

一.InnoDB索引 InnoDB支持以下几种索引: B+树索引 全文索引 哈希索引 本文将着重介绍B+树索引.其他两个全文索引和哈希索引只是做简单介绍一笔带过. 哈希索引是自适应的,也就是说这个不能人为干预在一张表生成哈希索引,InnoDB会根据这张表的使用情况来自动生成. 全文索引是将存在数据库的整本书的任意内容信息查找出来的技术,InnoDB从1.2.x版本支持.每张表只能有一个全文检索的索引. B+树索引是传统意义上的索引,B+树索引并不能根据键值找到具体的行数据,B+树索引只能找到行数

每个索引都对应一棵B+树,B+树分为好多层,最下边一层是叶子节点,其余的是内节点.所有用户记录都存储在B+树的叶子节点,所有目录项记录都存储在内节点. InnoDB存储引擎会自动为主键(如果没有它会自动帮我们添加)建立聚簇索引,聚簇索引的叶子节点包含完整的用户记录. 我们可以为自己感兴趣的列建立二级索引,二级索引的叶子节点包含的用户记录由索引列 + 主键组成,所以如果想通过二级索引来查找完整的用户记录的话,需要通过回表操作,也就是在通过二级索引找到主键值之后再到聚簇索引中查找完整的用户记录. B

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,

一.索引分裂 1.  什么是分裂 在开始介绍之前,我们先来搞清楚什么是索引分裂吧.“索引分裂”就是索引块的分裂,当一次DML事务操作修改了索引块上的数据,但是旧有的索引块没有足够的空间来容纳新修改的数据,那么将分裂出一个新索引块,旧有块的部分数据放到新开辟的索引块上去,这个过程就称为索引块的分裂(INDEX BLOCK SPLIT). 如图1所示,当有新值插入到L4叶节点块的时候,此时L4叶节点块是“充满”状态,已经没有足够的空间来存储新值了,此时会在B2分支节点下,分裂出一个新的叶节点L5来存

原文链接:http://hedengcheng.com/?p=525 问题背景 今天,看到Twitter的DBA团队发布了其最新的MySQL分支:Changes in Twitter MySQL 5.5.28.t9,此分支最重要的一个改进,就是修复了MySQL 的Bug #67718:InnoDB drastically under-fills pages in certain conditions.关于此Bug的详细描述,以及如何重现此问题,可以阅读以上的Bug链接,以下简单描述下此Bug对应

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7211742.html (保留出处并非什么原创作品权利,本人拙作还远远达不到,仅仅是为了链接到原文,因为后续对可能存在的一些错误进行修正或补充,无他) MySQL中的InnoDB引擎表索引类型有一下几种(以下所说的索引,没有特殊说明,均指InnoDB引擎表索引.) 0 = Secondary Index,二级索引, 1 = Clustered Index,聚集索引 2 = Unique Index,唯一索引 3 = Pri