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...
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,...
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...
B+树索引是一种常见的数据库索引结构,特点是具有高度平衡的树形结构,适用于范围查找和排序查询。 B+树索引的原理 B+树是一种多叉树,每个节点包含多个关键字和对应的指针。所有叶子节点形成一个有序链表,用于支持范围查找。B+树的根节点指向所有叶子节点,且所有叶子节点之间通过指针相连,形成一个有序的数据结构。
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...
B+树 Linux内核 互联网大厂 打卡挑战 后端服务器 分享知识库,赢万元奖金和专属头像框~ 本视频参加过[ 知识分享官2021·第三期 ]活动,该活动已结束~ Linux技术宅发消息 零声教育官方唯一指定。专业学习交流q群:1023370945,入群不亏,群文件各种免费资源随意下载,合作:shiguangmuma ...
MYSQL INNODB 如何计算B+树表的最大容量和行数 考虑表结构如下: create table testzh(id int primary key auto_increment ,id2 int,id3 int); 插入数据: delimiter // create procedure ins3() begin declare i int; set i=0; while i<10000 do...
数据库中的 B+ 树索引可以分为聚集索引(clustered index)和辅助索引(secondary index),它们之间的最大区别就是,聚集索引中存放着一条行记录的全部信息,而辅助索引中只包含索引列和一个用于查找对应行记录的『书签』,在mysql中,可以把主键理解成聚集索引,如果没有创建,系统会自动创建一个隐含列为表的聚集索引。
·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...
InnoDB主键索引树和二级索引树是MySQL数据库中的两种索引结构。主键索引树是基于表的主键构建的B+树索引,用于快速查找和排序表中的数据。而二级索引树则是基于非主键列构建的B+树索引,用于加速查询...