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转自博客http://www.amogoo.com/article/4 前提1,为了与时俱进,文中数据库环境为MySQL5.6版本2,为了通用,更为了避免造数据的痛苦,文中所涉及表.数据,均来自于MySQL官网提供的示例库employees,可通过 https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6 自行下载. 基本概念Binary search(二分查找法,折半查找法):是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法.搜素过程从数组的中间元素开始

今天遇到个错误,导入数据库的时候报错,最后发现是php版本的问题导致包含 KEY `uniacid` (`uniacid`) USING BTREE 的SQL命令报错 5.1之前的写法: KEY `uniacid` USING BTREE (`uniacid`) , 5.1之后的写法 KEY `uniacid` (`uniacid`) USING BTREE, 建议升级mysql

Btree 索引 索引是帮助数据库高效获取数据的一种数据结构,通过提取句子主干,就可以得到索引的本质. m-way查找树 如果想了解Btree,需要首先了解m-way数据结构. m-way查找树是是一种树形的存储结构,主要特点如下, 每个节点存储的key数量小于m个 每个节点的度小于等于m 节点key按顺序排序 子树key值要完全小于.大于或介于父节点之间 例如, 3-way如图,m为3,那么每个节点最多拥有为2个(m-1), 待索引元素列表为: [5, 7, 12, 6, 8, 3, 4] B

在谈论数据库性能优化的时候,通常都会提到“索引”,但很多人其实并没有真正理解索引,也没有搞清楚索引为什么就能加快检索速度,以至于在实践中并不能很好的应用索引.事实上,索引是一种廉价而且十分有效的优化手段,设计优良的索引对查询性能提升确实能起到立竿见影的效果. 相信很多读者,都了解和使用过索引,可能也看过或者听过”新华字典“.”图书馆“之类比较通俗描述,但是对索引的存储结构和本质任然还比较迷茫. 有数据结构和算法基础的读者,应该都学过或者写过“顺序查找,二分查找(折半)查找,二叉树查找”这几种很经

MySQL InnoDB表是索引组织表这一点应该是每一个学习MySQL的人都会首先学到的知识,这代表这表中的数据是按照主键顺序存储,也就是说BTree的叶子节点存储了所有该行的数据. 我最开始是搞Oracle的,头一次接触MySQL的时候,默认引擎还是MyISAM.当时我看到公司建立的所有的InnoDB表都会在第一列加一个业务无关的自增主键,我觉得很没有必要,问了些人这么做的意义,得到的答案也是让人搞不懂,其实也都没有说到根本上,只是说这样据说效率会更好.于是我在数据仓库项目的建设时普遍没有采用

B-tree是二叉平衡查找树,相邻两层节点层数不超过1 所有10w 即 2^16=65536 < 10w < 2^17=131072: 会有17层,最多查询17次.

MySQL索引的Index method中btree和hash的区别 在MySQL中,大多数索引(如 PRIMARY KEY,UNIQUE,INDEX和FULLTEXT)都是在BTREE中存储,但使用memory引擎可以选择BTREE索引或者HASH索引,两种不同类型的索引各自有其不同的使用范围. Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-T

Berkeley DB的数据存储结构 BDB支持四种数据存储结构及相应算法,官方称为访问方法(Access Method),分别是哈希表(Hash Table).B树(BTree).队列(Queue).记录号(Recno).在创建数据库的时候,必须通过dbtype参数将存储结构指定为上述结构中的一种,一旦数据库文件已创建则不能再更改其结构. 结构 描述 BTree 数据存储在一个有序的,平衡的树型结构中.在B树结构中,Key和Value都可以复杂的数据,这意味着它们可以是整数.字符串或复杂的数据

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以

2-3 Tree 二叉搜索树的每个节点只带有一个值,这个值将数据区间划分成两部分,值左边的部分(也就是小于这个值的数据)保存到节点的左子树,值右边的部分保存到节点的右子树.因此,每个非叶子节最多能够拥有两个子节点. 如果每个节点保存两个值,那么这两个值可以将数据区间划分成三部分,左边部分的数据保存在左子树,右边部分的数据保存在右子树,介于两个值之间的那部分数据保存在中间子树.也就是说,在一个节点保存两个值的情况下,这个节点有三个子节点. 节点可以存储1个或者2个值的搜索树,就是2-3树了.二叉搜

来源一 Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可 能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端

来自网络,总结到这里: 当我想看btree树高度的时候,筛选出来这篇文章"为什么 B-tree 在不同著作中度的定义有一定差别?",知道了高度的算法是这个公式:但是里面又提高t和出度有关系,那么这个出度怎么算呢?为此我又搜索到了这里:"B-/+Tree索引的性能分析", d越大索引的性能越好,而出度的上限取决于节点内key和data的大小: dmax=floor(pagesize/(keysize+datasize+pointsize)) floor表示向下取整.

在数据库系统中,或者说在文件系统中,针对存储在磁盘上的数据读取和在内存中是有非常大的区别的,因为内存针对任意在其中的数据是随机访问的,然而从磁盘中读取数据是需要通过机械的方式来读取一个block,不能指定的只读取我们期望的数值,比如文件中的某个int.那么针对存储在磁盘中数据结构的组织就很重要,为了提高访问数据的效率,在多种数据库系统中,采用B-Tree及其变种形式来保存数据,比如B+-Tree.我们这里先主要针对B-Tree的算法进行分析和实现. 一. B-Tree的定义与意义 B-Tree的

B-tree&B+tree B-tree,B是balance,一般用于数据库的索引.使用B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度.而B+tree是B-tree的一个变种,大名鼎鼎的MySQL就普遍使用B+tree实现其索引结构. 那数据库为什么使用这种结构? 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的磁盘上.这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取,I/O存取的消耗要高几个数量级,所以评价一个数据结构

mysql_High.Performance.MySQL.3rd.Edition.Mar.2012 A B-Tree index speeds up data access because the storage engine doesn't have to scan the whole table to find the desired data. Instead, it starts at the root node (not shown in this figure). The slots

btree索引: 如果没有特别指明类型,多半说的就是btree索引,它使用btree数据结构来存储数据,大多数mysql引擎都支持这种索引,archive引擎是一个例外,5.1之前这个引擎不支持任何索引,5.1开始才支持单列自增的索引.innodb使用b+tree=btree(btree已经不使用了) 存储引擎以不同的方式使用btree索引,性能也各不相同,各有优劣,如:myisam使用前缀压缩技术使得索引更小(但也可能导致连接表查询性能降低),但innodb则按照原数据格式进行存储,再如:my

Understanding the B-tree and hash data structures can help predict how different queries perform on different storage engines that use these data structures in their indexes, particularly for theMEMORY storage engine that lets you choose B-tree or ha

(原文出处:http://blog.csdn.net/hbhhww/article/details/8206846) B~树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree),红黑树 (Red-Black Tree ),B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree).前三者是典型的二叉查找树结构,其查找的时间复杂度O(log2N)与 树的深度相关,那么降低树的深度自然对查找

B-Tree(这儿可不是减号,就是常规意义的BTree) 是一种多路搜索树: 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.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1: 6.非叶子结点的关键字:K[1], K[2], …, K[M-1]:且K[i] < K[i+1]: 7.非叶子结点的指针:P[1], P[

一.MySQL索引类型 mysql里目前只支持4种索引分别是:full-text,b-tree,hash,r-tree b-tree索引应该是mysql里最广泛的索引的了,除了archive基本所有的存储引擎都支持它. 1. full-text索引 full-text在mysql里仅有myisam支持它,而且支持full-text的字段只有char.varchar.text数据类型. full-text主要是用来代替like "%***%"效率低下的问题 2. b-tree索引 b-t