B+树使用填充因子来控制数的删除变化。填充因子可以设置的最小值为50%。B+树的删除操作同样保证删除后叶节点的记录依然排序。 根据填充因子的变化,B+树删除依然需要考虑三种情况,如下表所示: 根据图4的B+树,我们进行删除操作,首先删除键值为70的这条记录,该记录符合上表第一种情况,删除后如下图6所示: 图6 删...
而B-树查询时间复杂度不固定,与 key 在树中的位置有关,最好为O(1) 我们说过,尽可能少的磁盘 IO 是提高性能的有效手段。MongoDB 是聚合型数据库,而 B-树恰好 key 和 data 域聚合在一起。 至于MongoDB为什么使用B-树而不是B+树,可以从它的设计角度来考虑,它并不是传统的关系性数据库,而是以Json格式作...
所以一般情况下,我们用到的 B+ 树都不会超过4层,那我们通过主键 值去查找某条记录最多只需要做4个页面内的查找(查找3个目录项页和一个用户记录页),又因为在每个页面内有所谓的 Page Directory (页目录),所以在页面内也可以通过二分法实现快速定位记录,这不是很牛么,哈哈! 聚簇索引 在上面我们讲到,B+树,...
InnoDB的B树索引中除了聚簇索引,就都是二级索引了,二级索引的含义是索引的叶子节点除了存储了索引值,还存储了主键id,在使用二级索引进行查询时,查找到二级索引B树上的叶子节点后还需要去聚簇索引上去查询真实数据,但是这里有一种特殊情况,即查询所需的所有字段在二级索引中都可以获取,此时就不需要再去回表查数据了,...
Mysql中MyISAM和innodb使用B+树 通常我们认为B+树的非叶子节点不存储数据,只有叶子节点才存储数据;而B树的非叶子和叶子节点都会存储数据,会导致非叶子节点存储的索引值会更少,树的高度相对会比B+树高,平均的I/O效率会比较低,所以使用B+树作为索引的数据结构,再加上B+树的叶子节点之间会有指针相连,也方便进行范...
缺点:不适用于精确查找;由于B+树索引的高度平衡,查询性能可能受限于树的高度。 第二部分:哈希索引 哈希索引是什么? 哈希索引是另一种常见的数据库索引结构,通过哈希函数将关键字映射为哈希值,并将哈希值与数据的存储地址关联。 哈希索引的原理 哈希索引使用哈希函数将关键字映射为哈希值,并将哈希值与数据的存储地址...
我们已经讲过了MySQL InnoDB索引原理和算法,这里来说下如何管理和使用B+树索引以及一些新的特性。 B+ 树索引的管理 我们在InnoDB引擎中常用的索引基本都是B+...
(6)叶子节点包含全部关键字的信息(非叶子节点只包含索引),且叶子结点中的所有关键字依照大小顺序链接(所以一个B+树通常有两个头指针,一个是指向根节点的root,另一个是指向最小关键字的sqt)。 3.1 向B+树中插入数据9 首先查找9应插入的叶节点(最左下角的那一个),插入发现没有破坏B+树的性质,完毕 ...
·B+树 存储引擎:表示不同的表数据文件在磁盘中以不同的组织形式存在 innodb 数据和索引文件放在一个文件中,支持事务,支持表锁,行锁,有外键 myisam 不同文件中,不支持事务,只支持表锁,没有外键 memory 数据结构: ·hash表 索引格式: 01234 数组:取模存元素,key冲突 在对应下标下面拼接 以链表存储 减少hash...
以上内容摘自《云原生数据库原理与实践》，这本书可以在电子工业出版社天猫店购买。