局部性原理:当一个数据被用到时,其附近的数据也通常会立马被使用 B+树的大节点大小设为等于一个页,每次新建大节点直接申请一个页的空间,这能保证一个大节点物理上也存储在一个页里,大节点载入只需一次IO操作 B+树的度d一般会超过100,因此高度h非常小(一般为3~5之间) 三、MySQL底层是怎么用B+树来存储数据...
B-树是一种m阶平衡树,叶子节点都在同一层,由于每一个节点存储的数据量比较大,所以整个B-树的层数是非常低的,基本上不超过三层。 由于磁盘的读取也是按block块操作的(内存是按page页面操作的,一般是16k,是内存页面的整数倍,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...
是B树的一种变形形式,B+树上的叶子结点存储关键字以及相应记录的地址,同等存储空间下比B-Tree存储更多key 非叶子节点不对关键字记录的指针进行保存,只进行数据索引 , 树的层级会更少 , 所有叶子节点都在同一层, 叶子节点的关键字从小到大有序排列,叶子节点之间用指针连接, 构成有序链表(稠密索引) B+树上每个...
B树:多路搜索树,每个结点存储M/2到M个关键字,非叶子结点存储指向关键字范围的子结点;所有关键字在整颗树中出现,且只出现一次,非叶子结点可以命中; B+树:在B-树基础上,为叶子结点增加链表指针,所有关键字都在叶子结点中出现,非叶子结点作为叶子结点的索引;B+树总是到叶子结点才命中; B+树虽然优点很多,但是B树...
B树具体长什么样后面会说,此处只了解概念。 B+树 B+树在B树的基础上做了一些改进,使得它们在磁盘读取更加高效。 叶子节点的链接:在B+树中,所有的书籍信息(如书名、作者)只存在于最底层的书架(叶子节点),并且这些书架之间是相连的。这就像是在最底层的书架上,你可以从一端开始,一直走到另一端,中间不需要返回...
B-树和B+树查找过程基本一致。如上图所示,如果要查找数据项29,那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存,此时发生一次IO,在内存中用二分查找确定29在17和35之间,锁定磁盘块1的P2指针,内存时间因为非常短(相比磁盘的IO)可以忽略不计,通过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存,发生第二次IO,29在26...
在对于搜索、插入、删除操作多得情况下,我们就用红黑树。 红黑树性质 每个节点非红即黑 根节点必须是黑的 每个叶节点(叶节点即树尾端NULL指针或NULL节点)都是黑的; 如果一个节点是红的,那么它的两儿子都是黑的; 对于任意节点而言,其到叶子点树NULL指针的每条路径都包含相同数目的黑节点; ...
二、索引的底层实现 mysql默认存储引擎innodb只显式支持B-Tree( 从技术上来说是B+Tree)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。 不谈存储引擎,只讨论实现(抽象) ...
一、索引的底层原理 MySQL支持两种索引,一种是B-树索引,一种是哈希索引 MySQL中INNODB存储引擎是基于B-树的存储引擎(MySQL 实际使用的是B+树)作为索引结构。哈希 哈希索引是通过哈希表实现的,哈希表对数据无法做到排序,不适合做区间查找 MySQL底层B+树与B-树的区别(MySQL索引为何采用B+树?) ...
如果咱们建立了一个B+树组合索引,就像是给这些信息排了个队,让它们有规律地站好。这个组合索引可能是按照姓名和年龄来组合的。那B+树就会根据这个组合的规则来安排这些数据在树里的位置。 B+树有个很贴心的设计呢,它的叶子节点是连在一起的,就像一串小珠子串成的项链。这有啥好处呢?这就意味着当我们要找...