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关键字具体信息的指针,所以每一个节点可以存放更多的关键字数量,即一次性读入内存所需要查找的关键字也就越多,减少了I/O操作。 e.g. 假设磁盘中的一个盘块容纳16bytes,而一个关键字...
并发性和事务处理:B+树索引适用于并发访问和事务处理。B+树的结构特性使得在并发访问时更容易实现锁机制和保持数据的一致性。另外,InnoDB存储引擎使用MVCC(多版本并发控制)来支持高并发事务,B+树结构更适合支持MVCC机制。 综上所述,MySQL InnoDB存储引擎选择使用B+树来存储索引,是因为B+树在范围查询和排序性能、磁...
而B-树,由于将数据存在节点上,导致节点容量降低,层数也会变多
InnoDB 存储引擎支持两种常见的索引数据结构:B+树索引和哈希索引,其中 B+树索引是目前关系型数据库系统中最为常见、最为高效的索引之一。 数据库中的 B+树索引可分为聚簇索引和非聚簇索引。聚簇索引按照每张表的主键构建一个 B+树,其叶子节点记录着表中每行记录的所有值。只需访问叶子节点即可获取整行记录的...
B+ 树的叶子节点中的索引数据是按顺序排列的,并且叶子节点间是通过双向链表进行连接的。 这个特点使 B+ 树在实现范围查找,排序查找,分组查找等操作时变得异常简单。而 B 树由于数据分散在各个节点,要实现这些操作很不容易。 由于索引数据是按顺序排序的,即每次读取了数据页的时候,里面的索引数据大部分都是需要用...
高效的索引访问: B+ 树是一种平衡树数据结构,具有良好的平衡性和高度平衡的树结构,使得在 B+ 树...
B+树的叶子节点保存了父节点的所有键值和键值对应的数据,每个叶子节点的键值从小到大链接,但非叶子节点不保存键值对应的数据,这样使得B+树每个节点所能保存的键值大大增加; 由于B+树的非叶子节点只进行数据索引,不会存实际的键值对应的数据,所有的数据必须到叶子节点才能获取到,所以每次数据查询的次数都一样。 因为...
对于InnoDB 来说,所有的数据都是以键值对的方式存储的,主键索引和辅助索引在存储数据时会将 id 和 index 作为键,将所有列和 id 作为键对应的值。 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...
InnoDB的数据和索引信息都存储在xx.idb文件中,这个xx.idb文件本身就是一棵B+Tree来组织的,要组织这棵B+Tree,就必须有一个确定的、且不可重复的列作为索引列 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!