B+Tree索引树高度影响因素? 1.索引字段较长: 前缀索引 2.数据行过多:分区表,归档表(pt-archive),分布式架构 3.数据类型:选择合适的数据类型* 为什么不能乱建索引? 如果冗余索引过多,表的数据变化的时候,很有可能会导致索引频繁更新。会阻塞很多业务更新的请求 索引过多,会导致优化器选择出现偏差 __EOF__ 本...
然后我们执⾏查询如:select name from table where name like '张%',此时直接从name字段对应的B+树种查询到对应的⼀批name值,然后直接就返回就⾏了,也就是说我们想要的字段name它本来就在索引上,我们直接通过⼆分法⾼效的从树上直接摘下来就⾏了,⽽这种查询⽅式就称为覆盖索引...
一个数据,既可能存在内部节点上,也可能存在叶子节点上,这一点是与后面讲到的B+树最大的不同,后者只会将数据存储在叶子节点上。 创建B树时,需要输入一个degree参数(以下简写为t),该参数决定了每个节点上数据量的多少,即节点的“胖”、“瘦”程度,而节点的胖瘦程度又会影响整棵树的高度,因为越胖的节点树高度就...
2.1 先聊聊B树(B-Tree) 2.2 再看看B+树(B+Tree) 2.3 为什么关系型数据库使用B+树而不是B树 1 什么是索引 数据库索引是一种数据结构,用于提高数据库查询的速度,是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。 1.1 索引的优点 提高查询速度:索引可以显著减少数据库查询的响应时间,尤其是在大数据集上。
在真实项目中,由于数据库表的数据数量会有所控制,构建的B+树也都不会超过3层,B树则可能会有4-5层 我们在student表中把uid设置为主键,会自动创建索引,当我们进行查询查询操作的时候 代码语言:javascript 复制 select*from student where uid=3; 使用索引查找过程:MySQL应用程序一看过滤条件的属性有索引,则先请求存...
实际上,MySQL数据库的索引就是建立了一棵B+树(其它存储引擎不一定),比上面的二叉搜索树更加复杂一点。左图转为右图就与索引的创建过程类似,它的创建有利于减少查找数据时的磁盘I/O次数,提高查找速度。注意,这里提到的磁盘I/O其实是很耗时的。因此它的减少会大大提升我们的时间性能。
在多数情况下,查询优化器倾向于采用聚集索引。因为聚集索引能够在B+树索引的叶子节点上直接找到数据。此外,由于定义了数据的逻辑顺序,聚集索引能够特别快地访问针对范围值的查询。查询优化器能够快速发现某一段范围的数据页需要扫描 B+树结构分析案例 下面创建一个表,让每个页只能存放两个行记录 ...
1.树高低且支持数据量要大 2.支持范围查询 从上述分析的数据结构可以得知,暂时B-Tree是最好,那么解决B-Tree的不足之处,它就能变成好用的,故B+Tree(B-Tree)的变形应运而生。 B+Tree特点 非叶子结点不存储data,只存储索引(冗余),但是可以存放更多的索引 ...