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...
因为B+树的叶子节点包含所有关键字，并以有序的链表结构存储，这样可很好提高增删效率。（3） B+树的...
在B+树中,所有关键字都被存储在叶子节点的有序链表中。这一特性使得范围查询等操作更加高效,因为不需要在非叶子节点进行额外的搜索。 2.2.2 非叶子节点只存储索引,不存储数据 相对于B树,B+树的非叶子节点不存储实际的数据,只存储关键字和指向子节点的指针。这样的设计简化了非叶子节点的结构,减小了树的高度,提高...
①(一致性和节省空间) ② 普通索引叶子节点存主键值,再到聚集索引里去找该条记录。 Hash索引 mysql 索引可以设置为B+Tree(99.99%), 或者Hash 对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置 很多时候hash索引要比B+树索引更高效 仅能满足 “=”,“IN” 不支持范围查询 hash冲突问题 联合索引 联合索引...
1)B+树的非叶子节点不存储数据,而B-树非叶子存储数据,B+树的叶子节点中存储数据; 2)B+树的所有叶子节点通过指针连接到一起; B+树优点: 1)叶子节点通过指针连接,便于范围扫描,而B-树在进行范围扫描时则需要在内部节点与叶子节点之间来回移动; 2)B+树每次扫描都会从根节点开始到叶子节点结束,因此更为稳定。
B树简单地说就是多叉树,每个叶子会存储数据,和指向下一个节点的指针。 例如要查找9,步骤如下 我们与根节点的关键字 (17,35)进行比较,9 小于 17 那么得到指针 P1; 按照指针 P1 找到磁盘块 2,关键字为(8,12),因为 9 在 8 和 12 之间,所以我们得到指针 P2; 按照指针 P2 找到磁盘块 6,关键字为(9,...
1.非叶子节点仅具有索引作用,也就是说,非叶子节点只能存储Key,不能存储value 2.树的所有叶节点构成一个有序链表,可以按照key排序的次序依次遍历全部数据。 二、B+树存储数据 若参数M选择为5,那么每个节点最多包含4个键值对,我们以5阶B+树为例,看看B+树的数据存储 ...
有m 个子树的中间节点包含有 m 个元素(B 树中是 k-1 个元素),每个元素不保存数据,只用来索引。 所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,及指向含有这些关键字记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接。而 B 树的叶子节点并没有包括全部需要查找的信息。
※ B+树只有叶子节点才存储数据,叶子节点包含双向指针指向,所以对于范围查询B+树明显优于B树。 ※ IO对性能的影响,B树的每个节点都存储数据,而B+树只有叶子节点才存储数据,每个叶子所以查找相同数据量的情况下,B树的高度更高,IO更频繁,效率自然就降低了。