InnoDB引擎,表数据文件按B+Tree组织的,叶节点data域保存完整行数据, 树上的key就是主键, 以主键构建的B+树索引 这种索引叫做聚集索引(聚簇索引 clustered index) 聚簇索引一般为主键索引,而主键一个表中只能有一个,所以聚集索引一个表只能有一个 聚簇索引叶子节点存储的是行数据,而非聚簇索引叶子节点存储的是...
从上一节中的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会导致B-Tree的深度较大,增大查询时的磁盘I/O次数,进而影响查询效率。在B+Tree中,所有数据记录节点...
有jj个孩子节点的非叶节点有j−1j−1个关键字,关键字按非降序排列; 所有叶子节点具有相同的深度,这也说明B树是平衡的,B-tree的名字也是这样来的 在搜索B树时,很明显,访问节点(即读取磁盘)的次数与树的高度呈正比,而B树与二叉查找树相比,虽然高度都是对数级的,但是显然B树中底数比2大。因此,和二叉树相比,...
为了在数据库系统中支持高并发,数据部分可以选择使用行锁(row lock)来实现事务的隔离,而B-tree索引部分则使用latch,latch类似于mutex,是一种更加轻量级的锁,分为shared和exclusive两种模式,有如下特点, 持有时间短。Reader或writer操作一个索引页前先加latch,操作完后立即释放(Transactional lock则要等到transaction commi...
注:本文讨论的 B-tree 圈定在disk-based 关系数据库中的 B-tree。需要注意该场景下 B-tree 通常会被用来做索引,它的 key 是 structured,即可能是一张表的多个不同类型的列组合而成的 multi-columns key,而不是简单的一个字符串 key。 首先来聊一下为什么 B-tree 需要压缩。
平衡多叉树--B-Tree(B树) 关键词:M阶、B树、分裂、合并 前言: B-树,即为B树。因为B树的原英文名称为B-tree,B-tree就是指的B树。 1、B树定义: 对于B树,我们一般描述成M(M>2)阶B树(这里的M阶指的是树的所有节点中的子树个数的最大值)。对于B树来说,它必须满足如下的性质:...
B-TREE索引是最常用的索引,适合等值查询、范围查询、索引排序、多列条件、条件包含表达式等等场景。 操作符 操作符 示例 < select * from test where id <1 <= select * from test where id <=1 = select * from test where id =1 >= select * from test where id >=1 ...
由于B-Tree的特性,在B-Tree中按key检索数据的算法非常直观:首先从根节点进行二分查找,如果找到则返回对应节点的data,否则对相应区间的指针指向的节点递归进行查找,直到找到节点或找到null指针,前者查找成功,后者查找失败。B-Tree上查找算法的伪代码如下:
当存储的数据量很大时同样会导致B-Tree的深度较大,增加磁盘I/O的次数,进而影响查询效率。 在B+Tree中,所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上,而非叶子节点上只存储key值信息,这样可以大大加大每个节点存储key值数量,降低B+Tree的高度。
目录 树的概念 树的分类 二叉树 二叉查找树 平衡二叉树(AVL) B-Tree(平衡多路查找树) B+Tree 红黑树 左旋 右旋 时间复杂度 树形结构是一类重要的非线性数据结构,其中以树和二叉树最为常见,直观来看,树是以分支关系定义的层次结构。 树的概念 树(Tree)是n(n≥0)个节点的有限集。在任意一棵非空树中: 1...