数据库索引是存储在磁盘上的,当数据量大时,就不能把整个索引全部加载到内存了,只能逐一加载每一个磁盘块(对应索引树的节点),索引树越低,越矮胖,磁盘IO次数就少 MySQL支持两种索引,一种的B-树索引,一种是哈希索引,B-树和哈希表在数据查询时的效率是非常高的。这里我们主要讨论一下MySQL InnoDB存储引擎,基于B-...
2 数据库索引的实现B+树 2.1 先聊聊B树(B-Tree) 2.2 再看看B+树(B+Tree) 2.3 为什么关系型数据库使用B+树而不是B树 1 什么是索引 数据库索引是一种数据结构,用于提高数据库查询的速度,是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。 1.1 索引的优点 提高查询速度:索引可以显著减少数据库查询的响应...
B树常用于索引，但现在主流的关系型数据库更倾向于使用B+树，尤其是在大范围查询较多的情况下。
数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B_TREE。B_TREE索引加速了数据访问,因为存储引擎不会再去扫描整张表得到需要的数据;相反,它从根节点开始,根节点保存了子节点的指针,存储引擎会根据指针快速寻找数据。 上图显示了一种索引方式。左边是数据...
要介绍B+树索引，就不得不提二叉查找树，平衡二叉树和B树这三种数据结构。B+树就是从他们仨演化来的。二叉查找树 首先，让我们先看一张图 从图中可以看到，我们为user表（用户信息表）建立了一个二叉查找树的索引。图中的圆为二叉查找树的节点，节点中存储了键(key)和数据(data)。键对应user表中的id，数据...
B-树,Balance Tree,也就是平衡的多路搜索树(注意:这里的“-”只是一个连接符,千万不要读成B减树),它的高度远小于平衡二叉树的高度。在文件系统和数据库系统中的索引结构经常采用 B 树来实现,特点如下: 定义任意非叶子结点最多只有M个叶子结点;且M>2; ...
B树,在倒数第二层的节点中找到5后,可以立刻拿到指针获取行数据,查找停止。 B+树,在倒数第二层的节点中找到5后,由于中间节点不存有指针信息,则继续往下查找,在叶子节点中找到5,拿到指针获取行数据,查找停止。 B+树每个父节点的元素都会出现在子节点中,是子节点的最大(或最小)元素。叶子节点存储了被索引列的...
一、B+树索引概述 B+树索引的本质就是B+树在数据库中的实现。但是B+索引在数据库中有一个特点就是高扇出性,因此在数据库中,B+树的高度一般都在2~4层,也就是说查找某一键值的行记录最多只需要2~4次IO。因为当前一般的机械磁盘每秒至少可以做100次IO,2~4次IO意味着查询时间只需0.02~0.04秒 ...