(1)B+树空间利用率更高,可减少I/O次数 一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗。而因为B+树的内部节点只是作为索引使用,而不像B树那样每个节点都需要存储硬盘指针。也就是说:B+树中每个非叶节点没有指向某个...
因为B+树的特点是只有叶子节点存储数据,而非叶子节点不存储数据,并且节点大小固定,叶子节点之间通过双向链表链接,所以,使用 B+树实现索引具有诸多优势,比如支持范围查询、有利于磁盘预读、优化排序等等。而这些是红黑树和 B 树无法实现的。 B+树索引和 Hash 索引有什么区别? B+树索引和哈希索引是常见的数据库索引...
【Java面试最新】Mysql为什么使用B+树作为索引结构? 04:41 【Java面试最新】Mybatis中#{}和${}的区别是什么? 02:53 【Java面试最新】为什么ConcurrentHashMap中key不允许为null? 03:05 【Java面试最新】高频面试题:MyBatis是如何进行分页的? 04:03 【Java面试最新】什么是索引下推?什么是索引覆盖?什么是...
因为在数据库中页的大小是固定的,InnoDB 中页的默认大小是 16 KB,如果不存储数据,那么节点就可以存储更多的键值,相应的树的阶树就会更大,对于同样的数据量来说,需要的树高就会变低,树会更矮胖,如此一来查找数据的时候进行磁盘的 IO 次数就会减少,提升查询效率。 由于B+ 树的阶数等于键值数量,假设 B+ 树的...
InnoDB的一棵B+树可以存放多少行数据? 答案:约2千万 为什么是这么多? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。 计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比现金的流通最小单位是一毛。 在计算机中,磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系...
在具体分析 InnoDB 使用 B+ 树背后的原因之前,我们需要为 B+ 树找几个假想敌,因为如果我们只有一个选择,那么选择 B+ 树也并不值得讨论,找到的两个假想敌就是 B 树和哈希,相信这也是很多人会在面试中真实遇到的问题,我们就以这两种数据结构为例,分析比较 B+ 树的优点。 读写性能 只访问或者修改一条数据...
也就是说上图中的 B+ 树索引就是 InnoDB 中 B+ 树索引真正的实现方式,准确的说应该是聚集索引(聚集索引和非聚集索引下面会讲到)。 通过上图可以看到,在 InnoDB 中,我们通过数据页之间通过双向链表连接以及叶子节点中数据之间通过单向链表连接的方式可以找到表中所有的数据。
使用B+ 树其实能够保证数据按照键的顺序进行存储,也就是相邻的所有数据其实都是按照自然顺序排列的,使用哈希却无法达到这样的效果,因为哈希函数的目的就是让数据尽可能被分散到不同的桶中进行存储 B 树与 B+ 树的最大区别就是,B 树可以在非叶结点中存储数据,但是 B+ 树的所有数据其实都存储在叶子节点中。
而之所以Innodb用B+树,主要是因为B+树是一种磁盘IO友好型的数据结构,而Redis使用跳表,是因为跳表则是一种内存友好型的数据结构。 “B+树”对磁盘友好? 首先,B+树的叶子节点形成有序链表,可以方便地进行范围查询操作。对于磁盘存储来说,顺序读取的效率要高于随机读取,因为它可以充分利用磁盘预读和缓存机制,减少磁盘...
如果数据表建立了主键,因为主键不可重复,那么InnoDB就以这个主键创建一棵B+Tree索引树,所以对于建立了主键(id)的索引,通过id查询是非常快的! 如果如果数据表没有建立主键,那就遍历表中所有列,找到一个列中数据无重复的列作为索引列,建立B+Tree索引树