MySQL索引使用B+树而不是B树的原因主要有以下几个方面: B+树的磁盘读写代价更低:B+树的非叶子节点只存储索引字段,不存储数据,而B树的非叶子节点既存储索引字段,又存储数据,因此B+树的非叶子节点可以存储更多的索引项,从而使得树的高度更低,磁盘I/O次数更少,查询速度更快。 B+树的查询效率更稳定:由于B+树...
而B树的数据存储在所有节点上，因此B+树可以存储更多的数据，具有更好的空间利用率。
♥B+树查询更稳定。B+树每次都必须查询到叶子节点才能找到数据,而B树查询的数据可能不在叶子节点,也可能在,这样就会造成查询的效率的不稳定。 ♥B+树的磁盘读写代价更小。B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针,因此其内部节点相对B树更小,通常B+树矮更胖,高度小查询产生的I/O...
而因为B+树的内部节点只是作为索引使用,而不像B树那样每个节点都需要存储硬盘指针。也就是说:B+树中每个非叶节点没有指向某个关键字具体信息的指针,所以每一个节点可以存放更多的关键字数量,即一次性读入内存所需要查找的关键字也就越多,减少了I/O操作。 e.g. 假设磁盘中的一个盘块容纳16bytes,而一个关键字...
B+树查询效率更稳定。B+树每次都必须查询到叶子节点才能找到数据,而B树查询的数据可能不在叶子节点,也可能在,这样就会造成查询的效率的不稳定 B+树的磁盘读写代价更小。B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针,因此其内部节点相对B树更小,通常B+树矮更胖,高度小查询产生的I/O更少。
B+的非叶子节点只进行数据索引,不会存实际的键值对应的数据,所有数据必须要到叶子节点才能获取到,所以每次数据查询的次数都一样; 放个图理解的更清楚一点,B树 B+树 在B+树的基础上每个节点存储的关键字数更多,树的层级更少所以查询数据更快,所有关键字指针都存在叶子节点,所以每次查找的次数都相同,查询速度比B树...
第一点：当非叶子节点只存索引key而不存data时，就可以使得非叶子节点的占用空间变少，相同容量的节点可以存储更多的索引，那同样是三层的B+树，阶数就会变多，就会比B树存更多的数据。第二点：B+树叶子节点存有相邻叶子节点的指针，想要理解这个指针的好处，我们的先知道磁盘读取数据时往往不是严格按需读取，而是...
总体上来说,这个B树的改良版本解决的问题比B Tree更全面。我们来看一下InnoDB里面的B+树的存储结构: MySQL中的B+Tree有几个特点: 1、它的关键字的数量是跟路数相等的;2、B+Tree的根节点和枝节点中都不会存储数据,只有叶子结点才存储数据。 搜索到关键字不会直接返回,会到最后一层的叶子节点。比如我们搜索...
根据上图我们来看下B+树和B树有什么不同。 1. B+树非叶子节点上是不存储数据的,仅存储键值,而B树节点中不仅存储键值,也会存储数据。之所以这么做是因为在数据库中页的大小是固定的,innodb中页的默认大小是16KB。如果不存储数据,那么就会存储更多的键值,相应的树的阶数(节点的子节点树)就会更大,树就会更矮...
主要用于文件系统以及部分数据库索引(MongoDB) 而Mysql是用B+树的。 什么是B+树 一个m阶的B+树具有如下几个特征: 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,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点。 2、所有的叶子结点中包含了全部元素的信息,及指向含这些元素记录的指针...