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...
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,也方便进行范围查找。上图的data区域两个存储...
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,...
B+树索引是传统意义上的索引,B+树索引并不能根据键值找到具体的行数据,B+树索引只能找到行数据锁在的页,然后通过把页读到内存,再在内存中查找到行数据。B+树索引也是最常用的最为频繁使用的索引。 二.什么是B+树 概念 B+树是一种平衡查找树,其实先想想看为什么要用平衡查找树,不用二叉树?普通的二叉树可能...
B+树索引的优缺点 优点:适用于范围查找和排序查询,查询性能较好;支持数据的动态插入和删除,维护较为简单。 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...
首先符合二叉查找树的定义,其次必须满足任何节点的两个子树的高度最大差为1。 维护一棵平衡二叉树的代价是非常大的,需要1次或多次左旋和右旋来得到插入或更新后树的平衡性 B+ 树 B+树是为磁盘或其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树。在B+树中,所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶子节点上...
后台开发第398讲|【内核篇】内核中,红黑树的4种应用场景,每一种都很实用|虚拟内存管理中的红黑树|进程调度中使用的红黑树|sk_buff中的红黑树|epoll 零声教育秋香老师 99 0 1:21:37 后台开发第238讲|挑战360无死角讲解 进程管理,调度器的5种实现|1. 8500行 CFS是什么 2. RT调度器使用场景 3. IDLE/...
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...
InnoDB引擎B+树索引使用和新特性 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+树索引。 创建和删除索引 它的创建和删除有两种方法: # 方式一:alter table, 此时index和key均可以,如果要求所有值均不...