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...
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,树就会更矮更胖,如此一来我们查找数据进行磁盘的 IO 次数又会再次减少,数据查询的效率也会更快。 另外,B+ 树的阶数是等于键值的数量的,如果我们的 B+ 树一个节点可以存储 1000 个键值,那么 3 层 B+ 树可以存储 1000×1000...
读1块,刚好放到4个内存页面上),因此B-树的节点大小一般设置为和磁盘块大小一致,这样一个B-树节点,就可以通过一次磁盘I/O把一个磁盘块的数据全部存储下来,所以当使用B-树存储索引的时候,磁盘I/O的操作次数是最少的(MySQL的读写瓶颈,主要集中在磁盘I/O上)...
首先聚簇索引就是像我们上面看到的一棵树一样，它的叶子节点是一个个数据页，这些数据页中存放的都是数据表中每一行的完整数据，所以说如果B+树是以完整数据的数据页为叶子节点的，我们把这个索引树称为聚簇索引；如果一个索引的索引树，叶子节点不是以数据页为叶子节点的，就称为二级索引或普通索引。聚簇索引...
这里顺便说一下:在B Tree保证树的平衡的过程中,每次关键字的变化,都会导致结构发生很大的变化,这个过程是特别浪费时间的,所以创建索引一定要创建合适的索引,而不是把所有的字段都创建索引,创建冗余索引只会在对数据进行新增,删除,修改时增加性能消耗。
通过和上图聚簇索引的B+树对比，我们可以清楚的看到，聚簇索引的叶子节点存放的是数据data，而二级索引...
二叉树:树的高度不均匀,不能自平衡,查找效率跟数据有关(树的高度),并且IO代价高。 红黑树:树的高度随着数据量增加而增加,IO代价高。 问:为什么官方建议使用自增长主键作为索引。 结合B+Tree的特点,自增主键是连续的,在插入过程中尽量减少页分裂,即使要进行页分裂,也只会分裂很少一部分。并且能减少数据的移动,...
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。
B-Tree:如果一次检索需要访问4个节点,数据库系统设计者利用磁盘预读原理,把节点的大小设计为一个页,那读取一个节点只需要一次I/O操作,完成这次检索操作,最多需要3次I/O(根节点常驻内存)。数据记录越小,每个节点存放的数据就越多,树的高度也就越小,I/O操作就少了,检索效率也就上去了。