1、磁盘读写代价更低 一般来说B+Tree比BTree更适合实现外存的索引结构,因为存储引擎的设计专家巧妙的利用了外存(磁盘)的存储结构,即磁盘的最小存储单位是扇区(sector),而操作系统的块(block)通常是整数倍的sector,操作系统以页(page)为单位管理内存,一页(page)通常默认为4K,数据库的页通常设置为操作系统页的整数...
B+Tree的磁盘读写代价更低,因为B+Tree的非叶子节点只存放索引的信息,而不存放数据(因此其内部节点相比B树会更小),所以可以指向更多的数据,(即同一盘块中所能容纳的关键字就更多)可以一次性读取更多的要查找的关键字到内存中,因此相对来说IO的次数,也就降低了 B+Tree的查询效率更加稳定.因为其非叶子节点不是指...
Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree索引。 可能很多人又有疑问了,既然Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree索引呢?
2)B+树的分裂只影响原结点和父结点,而不会影响兄弟结点,所以它不需要指向兄弟的指针; 3.B*Tree的介绍: 1)B*Tree是B+树的变体,在B+Tree的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针 2)B*Tree的区别: 1)B*树定义了非叶子结点关键字个数至少为(2/3)*M,即块的最低使用率为2/3(代替B+树的1/2); 2)...
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,然后在hashCode相应的位置存执该值所在行数据的物理位置,因为使用散列算法,因此访问速度非常快,但是一个值只能对应一个hashCode,而且是散列的分布方...
Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree ...
InnoDB 存储引擎有一个特殊的功能叫“自适应哈希索引”,当某个索引值被使用的非常频繁时,会在B+树索引之上再创建一个hash索引,这样就让B+Tree索引具有hash索引的一些优点。 在MySQL中,只有Heap/Memory引擎表才能显式的支持hash索引(NDB也支持,但这个不常用) ...
聚簇索引和非聚簇索引 (一)两者区别 简单概括: 聚集索引就是以主键创建的索引,将数据存储与索引放到了一块,找到索引也就找到了数据, 非聚集索引就是以非主键创建的索引;将数据存储于索引分开结构,索引结构的叶子节点指向了数据的对应行 区别: 聚集索引在叶子节点存储的是表中的数据; 非聚集索引在叶子节点存储的...
B+Tree索引 B+Tree与B-Tree 的区别 1)B-树的关键字和记录是放在一起的,叶子节点可以看作外部节点,不包含任何信息;B+树的非叶子节点中只有关键字和指向下一个节点的索引,记录只放在叶子节点中。 2)在B-树中,越靠近根节点的记录查找时间越快,只要找到关键字即可确定记录的存在;而B+树中每个记录的查找时间基...
b树(Balanced Tree)多路平衡查找树 所有关键字和数据分布在整个树中。 任何关键字出现且只出现在一个节点中。 因为数据在所有的节点上,所以搜索有可能在非叶子节点结束。 在关键字全集内做一次查找,性能逼近二分查找算法。 image.png B+Tree (B+树是 B 树的变体) ...