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...
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...
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...
这是因为 InnoDB 是把数据存放在 B+ 树中的,而 B+ 树的键值就是主键,在 B+ 树的叶子节点中,存储了表中所有的数据。 这种以主键作为 B+ 树索引的键值而构建的 B+ 树索引,我们称之为聚集索引。 **②***非聚集索引(非聚簇索引):**以主键以外的列值作为键值构建的 B+ 树索引,我们称之为非聚集索引。
索引=B+树 and 指向相邻叶子节点的链表指针 = 带有顺序指针的B+树。提高了范围查找和排序的效率。 聚簇索引和二级索引里头到底存的啥?
InnoDB使用B+树索引模型,所有数据都存储在B+树中,每一个索引对应一棵B+树。 以InnoDB 的一个整数字段索引为例,这个 N 差不多是 1200。这棵树高是 4 的时候,就可以存 1200 的 3 次方个值,这已经 17 亿了。考虑到树根的数据块总是在内存中的,一个 10 亿行的表上一个整数字段的索引,查找一个值最多...
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...
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...
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!
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...