如果某一列数据遇到像‘倾斜二叉查找树’,那么这个二叉树索引,其实就成了“链表”,查询此列数据还是全表扫描的方式,就失去了加索引的意义。 树在插入的时候非常有可能导致倾斜,不同的插入顺序会导致树的高度不一样,而树的高度直接影响了树的查找效率。不平衡的二叉查找树自然查找效率更低。 2. 红黑树(Red-Black...
但MySQL的索引依然不采用能够精确定位和范围查询都优秀的红黑树。 因为当MySQL数据量很大的时候,索引的体积也会很大,可能内存放不下,所以需要从磁盘上进行相关读写,如果树的层级太高,则读写磁盘的次数(I/O交互)就会越多,性能就会越差。 B-tree 红黑树目前的唯一不足点就是树的高度不可控,所以现在我们的切入点...
那么我们从最普通的二叉树开始,从而说明Mysql为什么选择B+树作为索引结构。 一、二叉查找树 二叉查找树(BST,binary search Tree)也叫二叉排序树,在二叉树的基础上满足:任意结点的左子树上的所有结点值不大于根节点的值,任意结点的右子树上所有结点值不小于根节点的值。 但如果采用二叉查找树作为索引,并且把id作为索...
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。B-树/B+树 的特点就是每层节点数目非常多,层数很少,目的就是为了减少磁盘IO次数,但是B-树的每个节点都有data域(指针),这无疑增大了节点大小,说白了增加了磁盘IO次数(磁盘IO一次读出的数...
也就是说，二叉查找树的性能非常依赖于它的平衡程度，这就导致其不适合作为 MySQL 底层索引的数据结构。
B+树的叶节点是索引的数据，这使得更多的数据可以存储在单个节点中，而不是分散到整棵树的多个节点中...
二、从业务场景上说,如果只选择一个数据那确实是hash更快,但是数据库中经常会选中多条这时候由于B+树索引有序,并且又有链表相连,它的查询效率比hash就快很多了。 问题2:为什么不用红黑树或者二叉排序树? 答:树的查询时间跟树的高度有关,B+树是一棵多路搜索树可以降低树的高度,提高查找效率 ...
红黑树多用于内部排序,即全放在内存中 B+树多用于外存上时,B+也被成为一个磁盘友好的数据结构 红黑树和平衡二叉树有相同缺点,每个节点存储一个关键词,数据量大时,导致红黑树的深度很深,mysql每次读取时消耗大量io B+树相比B-树的优点 B+树非叶子节点只存储key值,而B-树存储key值和data值,这样B+树每次读取...
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 数据域。 B树的内部节点都是存储实际数据的,增大了节点大小,增加了磁盘IO次数(磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的,单个数据变大,每次读出的就少,IO次数增多,一次IO多耗时) ...