一、mysql B+树中同层的非叶子节点所在的页也使用双向链表连接的原因 这样设计是为了提高查询效率。在查询过程中,当查询到某个非叶子节点时,需要继续向下查找。同一页中的节点被连接起来,可以缩短查找路径,从而提高查询效率。 同时,由于非叶子节点也被存储在数据页中,当需要访问某个叶子节点时,可以通过直接访问该页...
♥B+树非叶子节点不存储数据只存储索引,B树非叶子节点存储数据。 ♥B+树查询效率更高。B+树使用双向链表串连所有叶子节点,区间查询效率更高(因为所有数据都在B+树的叶子节点,扫描数据库 只需扫一遍叶子结点就行了),但是B树则需要通过中序遍历才能完成查询范围的查找。 ♥B+树查...
1、非叶子节点不保存数据,只用来索引,数据都保存在叶子节点 2、查询任何一条数据,查询的索引深度都是一样的 3、 B+ 树中各个页之间是通过双向链表连接的,叶子节点中的数据是通过单向链表连接的,所有叶子节点形成有序链表,方便范围查询 4、所有的中间节点元素都同时存在于子节点,在子节点元素中是最大(或最小)元...
MySQL的InnoDB存储引擎,是按数据页来读写的,数据页之间通过双向链表组织起来,数据页中的用户记录则是用单向链表的方式组织。 为了加快记录所在的数据页,InnoDB采用B+树做索引,并且每个节点都是数据页,但是非叶子节点的数据页我们称为目录项(索引页)。 在数据页内通过设计页目录来存储槽的方式来挺高查询效率,因为主...
咋办？可再次分裂，再加一层索引页：最终索引页不知不觉中组成了多个层级，这就是B+树。
这与 B+ 树具体的插入和删除算法有关。简单解释一下插入时的情况,根据插入值的大小,逐步向下直到对应的叶子节点。如果叶子节点关键字个数小于 2t,则直接插入值或者更新卫星数据;如果插入之前叶子节点已经满了,则分裂该叶子节点成两半,并把中间值提上到父节点的关键字中,如果这导致父节点满了的话,则把该父节点...
并且我们讲过,B+树每层节点都是按照索引列的值从小到大的顺序排序而组成了双向链表。不论是叶子节点中的记录,还是内节点中的记录(也就是不论是用户记录还是目录项记录)都是按照索引列的值从小到大的顺序而形成了1个单向链表。而增、删、改操作可能会对节点和记录的排序造成破坏,所以存储引擎需要额外的时间进行...
B+树:非叶子节点只有指针,没有data域,InnoDB的默认索引存储引擎。 那么问题就来了,为什么索引采用B+树呢? B+树的所有叶子节点都通过双向链表关联(不要问我截的图为什么没有,因为是从人家那里偷得,我已经用红色的箭头加上了),如果我想搜索范围,比如数值从60到66的,就可以直接通过叶子节点的之间的指针来获取,速...
非叶子节点不存储实际数据,这使得可以存储更多的索引数据; 非叶子节点使用指针连接子节点,从而能够迅速支持范围查询和倒序查询; 叶子节点之间通过双向链表连接,便于进行范围查询。 使用B+树实现索引具有以下几个优点: 支持范围查询:B+树在执行范围查找时,只需从根节点遍历至叶子节点,因为数据存储在叶子节点上,并且叶子...