所以在 InnoDB 中 B+ 树高度一般为 1-3 层,它就能满足千万级的数据存储。 在查找数据时一次页的查找代表一次 IO,所以通过主键索引查询通常只需要 1-3 次 IO 操作即可查找到数据。
并不一定，取决于数据量。一个高度为 3 的 B+ 树大概可以存放 1170 × 1170 × 16 = 21902400 行...
B树插入数据之前它会先设置它一层节点能存多少索引(索引中包含携带数据),这里我用图片演示,假设我们设置的为一层四个数据节点 当我们继续插入数据的时候 可以看出来,当我们一层数据大于等于设置的个数之后,它会自动帮我们进行数据平衡,保证每一层数据都在这个范围以内,并且每一层的数据从左到右依次递增 假如此时我...
并不一定,取决于数据量。 一个高度为 3 的 B+ 树大概可以存放 1170 × 1170 × 16 = 21902400 行数据,已经是千万级别的数据量了。 大多数项目也就是这个量级的数据了吧?再大的……也该拆分拆分了。 有用1 回复 无心流泪: 这个数据是怎么计算出来的? 回复2019-10-11 然后去远足: @无心流泪 详细...
3)范围查找更快 mysql是关系型数据库,经常会按照区间来访问某个索引列,B+树的叶子节点间按顺序建立了链指针,加强了区间访问性,所以B+树对索引列上的区间范围查询很友好。而B树的数据有一部分存在在非叶子节点上面,而且默认的B树的相邻的叶子节点之间是没有指针的,所以范围查找相对更慢。
一颗B+树的层高最好控制在3层之内,到第4层性能会急剧下降。 计算机存储数据时,一个扇区512KB,一个文件是4KB,innodb存储一页是16KB,innodb的所有文件大小一定是16KB的整数倍,一定是16384 byte的整倍数。 一个叶子节点有多少字节可以存放指向下一节点的指针,取决于主键的类型,比如bigint是8字节,而指针又占用6字节...
另外，B+树的阶数是等于键值的数量的，如果我们的B+树一个节点可以存储1000个键值，那么3层B+树可以存储1000×1000×1000=10亿个数据。一般根节点是常驻内存的，所以一般我们查找10亿数据，只需要2次磁盘IO。\2. 因为B+树索引的所有数据均存储在叶子节点，而且数据是按照顺序排列的。那么B+树使得范围查找，排序...
B+树索引的特点是:基于磁盘的平衡二叉树,但树非常矮,通常为 3~4 层,能存放千万到上亿的排序数据。树矮意味着访问效率高,从千万或上亿数据里查询一条数据,只用 3、4 次 I/O。 又因为现在的固态硬盘每秒能执行至少 10000 次 I/O ,所以查询一条数据,哪怕全部在磁盘上,也只需要 0.003 ~ 0.004 秒。另外...
（3） B+树的查询效率更加稳定，原因：相对于B树 （1）B+树空间利用率更高，可减少I/O次数，一般...
所有的叶子结点都位于同一层。 ❞ 一棵简单的B-树如下: B+ 树简介 B+树是B-树的变体,也是一颗多路搜索树。一棵m阶的B+树主要有这些特点: ❝ 每个结点至多有m个子女; 非根节点关键值个数范围:⌈m/2⌉ <= k <= m-1 相邻叶子节点是通过指针连起来的,并且是关键字大小排序的。 ❞ 一颗3阶的...