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...
1)叶子节点有指针关联,当进行排序和范围查找时,效率也会更高,它不会查询所有的节点,这样基于索引的扫表就会更优,基于索引的排序也会更优。 2)子节点中不保存数据信息,只保存标识信息和指针信息,这样在同一个page结构中保存的数据就会更多,减少磁盘I/O。 3.mysql为什么不选择使用B-Tree? 根据计算,3层的B-Tree...
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...
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...
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...
1.2 B+Tree 其实B-Tree有许多变种,其中最常见的是B+Tree,比如MySQL就普遍使用B+Tree实现其索引结构。B-Tree相比,B+Tree有以下不同点: 每个节点的指针上限为2d而不是2d+1; 内节点不存储data,只存储key; 叶子节点不存储指针; 下面是一个简单的B+Tree示意。
上面分析了B树如何实现索引,但B树仍存在一点瑕疵。实际上MySQL的索引也不是采用B树结构,而是B+树。 为什么不用B树呢? 在操作系统中有个叫“页”的概念,是用来存储数据的一种单位,大小为4k。MySQL中也有“页”的概念,但大小为16k,你可以理解为MySQL中的“页”就是上面B树的一个个节点。
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。
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...