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) Hash索引 基于哈希表实现,只有精确匹配索引所有列的查询才有...
1️⃣从存储结构上来划分:BTree索引(B-Tree或B+Tree索引),Hash索引,full-index全文索引,R-Tree索引。 2️⃣从应用层次来分:普通索引,唯一索引,复合索引 3️⃣根据中数据的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序关系:聚集索引,非聚集索引。 1️⃣中所描述的是索引存储时保存的形式,2️⃣是索引使用过...
B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化,使其更适合实现外存储索引结构,InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构。 B-Tree结构图中可以看到每个节点中不仅包含数据的key值,还有data值。而每一个页的存储空间是有限的,如果data数据较大时将会导致每个节点(即一个页)能存储的key的数量很小,当存储的数据量很大时同样...
// BTR_CONT_MODIFY_TREE 的模式下不会对 index 及沿途路径加锁,只在返回前对目标索引页加// X latch|-btr_page_get_father(cursor->index,next_block,mtr,&next_father_cursor);// Step-2:在 next_block 寻找放置 tuple 的位置(就是第一个 record)|-page_cur_search(next_block,cursor->index,tuple...
ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name(col1(4),col2(3)); 使用col1的前4个字符和col2的前3个字符作为索引 索引的实现原理 MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,B+Tree索引,哈希索引,全文索引等等。 哈希索引 只有memory(内存)存储引擎支持哈希索引,哈希索引用索引列的值计算该值的hashCode,然...
1,非叶子节点不存储data,只存储索引(冗余)索引字段在节点间有重复,看下 B-Tree有没有这个重复的现象,当然没有 2,非叶子节点包含所有的索引字段,B-Tree则包含索引对应的data字段 3,叶子节点用指针链接,提高区间的访问性能,我们在做业务开发的时候进行区间查询是常用的,B+Tree进行区间查询的效率要比B-Tree高很多...
1. B-Tree 索引 B-Tree 索引是最常见的索引之一,当大家在谈论索引的时候,如果没有特别说明,那多半说的就是 B-Tree 索引。在 MySQL 中,大多数的存储引擎都支持 B-Tree 索引。 1.1 存储结构 B-Tree 对索引列的值是按顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同。B-Tree 索引可以加快数据查找的速度,因为...
B-Tree和B+Tree在多个方面存在显著的比较差异,这些差异主要体现在它们的结构、查询性能、磁盘I/O操作以及应用场景上。 1.结构 B-Tree:每个节点既包含关键字信息也包含数据信息,并且每个节点都可以作为查找的终点,即数据可以出现在内部节点或叶子节点。 B+Tree:非叶子节点只存储关键字信息(不存储数据信息),且关键字...
the fastest in-memory index in the East 东半球最快并发索引 parallel-algorithmconcurrent-data-structureb-treeadaptive-radix-treeb-link-treepalm-treemass-treeb-star-treeprefix-b-tree UpdatedFeb 4, 2021 C Just Another Memory Mapped Database ...
在PostgreSQL中,B-tree索引的结构包括几种类型的页面:meta page、root page、branch page和leaf page。 1. Meta Page:Meta page是B-tree索引的元数据页面,它包含了关于索引的一些元信息,例如根页面的位置、最后一次vacuum的位置等。每个B-tree索引都有一个meta page。