在MySQL中，建立一个索引并不一定就有一个B+树。这取决于表的存储引擎和索引类型。例如，在InnoDB中，表中的数据都会有一个主键（如果没有显示创建，则系统会隐式创建），主键对应的B+树就是聚集索引（聚簇索引），它将数据行直接存储在叶子节点上；而其他非主键列创建的索引就是非聚集索引（辅助索...
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...
重建索引会将先前创建的索引删除然后重新创建索引,主流数据库管理系统都提供了重建索引的功能,比如 REINDEX、REBUILD 等,如果使用的数据库管理系统没有提供重建索引的功能,可以首先用DROP INDEX语句删除索引,然后用ALTER TABLE 语句重新创建索引。
在创建B*树索引时,一个需要注意的问题就是要避免在运行时进行拆分,或者,要在索引创建过程中进行拆分(“预拆分”),从而使得在进行拆分时能够快速命中,以便避免运行时插入动作。当然,这些拆分也不仅仅局限于插入动作,在进行更新的过程中也有可能会发生拆分动作。 3.2 UPDATE 索引更新完全不同于表更新,在表更新中,数据...
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...
支持数据的有序性:B+树在插入和删除操作时能够保持数据的有序性,不需要进行频繁的重建索引操作。而哈希表无法保持数据的有序性,每次插入、删除操作都需要重新构建哈希表。 并发性能:B+树索引相比哈希表具有更好的并发性能。哈希表在并发环境下需要解决哈希碰撞的问题,通常需要采用链表等方式来解决冲突,并且需要额外的...
Hash索引基于哈希表实现,只有精确匹配索引所有列的查询才有效,对于每一行数据,存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码(hash code),并且Hash索引将所有的哈希码存储在索引中,同时在索引表中保存指向每个数据行的指针。 B-Tree索引(MySQL使用B+Tree)B-Tree能加快数据的访问速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来...
浅析索引和B+树(初步了解,深入请从正言开始看) 索引是数据库提供的利于快速查询的机制,索引类似于书籍目录,当查询条件那一列建立了索引之后,那么数据库会去硬盘索引文件中找到满足查询条件的(数据的)物理位置, 根据位置就可以定位并获取到数据。 种类 2.2 索引的种类有哪些?(重点) ...
新增数据不是按顺序递增时,索引树需要重新排列,容易造成碎片和页分裂情况。 哈希索引 哈希索引就是采用一定的哈希算法,把键值换算成新的哈希值,检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找,只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置,速度非常快,具有如下特点: ...