主要原因是B+树的数据结构设计更统一和有序,特别是数据记录跟索引是分离的。 所有数据只在叶子节点 在B+树中,所有的数据记录仅存储在叶子节点中,而非叶子节点只存储索引。这种设计有几个好处: 统一的修改点:当需要插入或删除数据时,这些操作仅限于叶子节点。这意味着不需要修改内部节点中的数据,减少了修改的复杂...
分裂 辅助索引最后子节点存储的并不是最后的数据或者数据的地址而是对应的主键索引。为何要这样做? B+ 树是绝对平衡树,那么新增或者删除会导致节点的分裂移动从而导致子必须同时修改子节点的数据区。如果有多个索引这样就会增加索引的维护成本。 离散性差那么索引就不知道如何匹配,还不如全表扫描 如果您觉得阅读本文对...
因此,MySQL的索引使用的就是B+树。 B+树在查找效率、范围查找中有着非常不错的性能。 学习索引的目的:正确的创建合适的索引是数据库性能优化的基础 InnoDB引擎和MyISAM引擎的实现 目标:B+树作为MySQL的索引数据结构非常合适,但是数据和索引到底如何组织起来,需要一番设计,设计理念不同导致了InnoDB和MyISAM的出现,各...
平衡性:B-Tree索引通过自平衡机制保持树的平衡,避免树的高度过高导致性能下降。 多级索引:B-Tree索引可以组织成多级结构,适用于大规模数据集的存储。 下面是一个使用B-Tree索引的示例代码: -- 创建表CREATETABLEstudents(idINTPRIMARYKEY,nameVARCHAR(50),ageINT);-- 创建B-Tree索引CREATEINDEXidx_ageONstudents(a...
B+Tree mysql索引使用的就是b+tree;为什么mysql会选用b+tree呢?我们来看b+tree的结构: 从结构上来看,b+tree多了冗余数据,叶子节点上面有指向下一个叶子节点的指针; 如果是范围查找,我查找到一个数据,那么根据叶子节点指针就能顺藤摸瓜找到这个范围能的数据,完美解决了hash表的范围查找; ...
MySQL InnoDB 索引原理: B+树 BST -> B Tree ( AVL ) -> B+ Tree 二叉查找树(Binary Search Tree) 基于二分查找思想的二叉查找树 二叉查找树(Binary Search Tree)即BST树是这样的一种数据结构,如下图: 在二叉搜索树中: 1). 若任意结点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均不大于它的根结点的值。
mysql默认存储引擎innodb只显式支持B树索引,对于频繁访问的表,innodb会透明建立自适应hash索引, 即在B树索引基础上建立hash索引,可以显著提高查找效率,对于客户端是透明的,不可控制的,隐式的。 B Tree:【更为细致的B树索引讲解请参考文末4.2延伸阅读 】m阶 B树的特性:树中每个节点至多包含m棵子树 若根节点不是叶...
InnoDB的索引B+Tree索引结构 非聚簇索引,叶子节点上的data是主键 (所以聚簇索引的key,不能过长)。为什么存放的主键,而不是记录所在地址呢,理由相当简单,因为记录所在地址并不能保证一定不会变,但主键可以保证。 2.1聚簇索引的读取 聚 簇索引的数据的物理存放顺序与索引顺序是一致的,即:只要索引是相邻的,那么对应...
一.Hadoop 1.hdfs写流程 2.hdfs读流程 3.hdfs的体系结构 4.一个datanode 宕机,怎么一个流程恢复 5.hadoop 的 namenode 宕...
B+Tree BTree 变种B+Tree ps:data不放在非叶子节点来增加度(小节点),一般会一百个以上使得深度是3~5,从而减少查询次数。并且,叶子节点之间会有指针,数据又是递增的,这使得我们范围查找可以通过指针连接查找,而不再从上面节点往下一个个找。既减少了查询次数,又提供了范围查询. ...