因为在数据库中页的大小是固定的,InnoDB 中页的默认大小是 16 KB,如果不存储数据,那么节点就可以存储更多的键值,相应的树的阶树就会更大,对于同样的数据量来说,需要的树高就会变低,树会更矮胖,如此一来查找数据的时候进行磁盘的 IO 次数就会减少,提升查询效率。 由于B+ 树的阶数等于键值数量,假设 B+ 树的...
由于 b+ 树所有非叶子节点只存放索引信息,不存放实际数据,这使得相同的节点大小之下,能存放的索引信息更多,进一步使得 b+ 树相比于 b 树形状更扁平,高度更低,因此磁盘 io 次数更少,对应性能表现就更好 更稳定的性能:因为b+ 树全量数据存储于叶子节点,因此每次读流程都需要走到底部的叶子节点处,磁盘io 次数固定...
一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗。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...
上面我们通过推断得出B+树的高度通常是1-3,下面我们从另外一个侧面证明这个结论。 在InnoDB的表空间文件中,约定page number为3的代表主键索引的根页,而在根页偏移量为64的地方存放了该B+树的page level。 如果page level为1,树高为2,page level为2,则树高为3。即B+树的高度=page level+1;下面我们将从实...
在上篇文章中初步探索了B+树的形成过程,其中提到了【数据页】以及【行格式】这两个东东,看似很高大上,但是经过剖析后,也就那样,也许你会发现InnoDB的B+树竟然如此简单。 但是真的如此简单吗?这里我只是说出我的观点:它不简单,它很复杂。 接下来继续进行探索吧... B+树需要...
总结/朱季谦 B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构,值得注意的是,在叶子节点中,存储的并非只是一行表数据,而是以页为单位存储,一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。 那么,在MySql数据库里,一个页的大小
思考题:Hash 索引与 B+ 树索引是在建索引的时候手动指定的吗? 针对InnoDB和MyISAM存储引擎,都会默认采用B+树索引,无法使用Hash索引。InnoDB提供的自适应Hash是不需要手动指定的。如果是Memory/Heap和NDB存储引擎,是可以进行选择Hash索引的。 本篇文章转载自水谷 分享到此,感谢大家观看!!! 如果你喜欢这篇文章,请点...
InnoDB存储引擎支持 B+树索引,Hash索引,全文索引。其中B+Tree是InnoDB最常用的索引。 而InnoDB引擎支持Hash索引是自适应的,InnoDB存储引擎会根据表的使用情况自动为表创建Hash索引。不能人为干涉创建Hash索引。 2,B+Tree索引 B+Tree是一种数据结构,InnoDB的B+Tree索引就是根据此结构实现的。如果不了解B+Tree数据结构...
在Innodb的B+树中,我们常说的节点被称之为 页(page),每个页当中存储了用户数据,所有的页合在一起组成了一颗B+树(当然实际会复杂很多,但我们只是要计算可以存多少条数据,所以姑且可以这么理解)。 页是InnoDB存储引擎管理数据库的最小磁盘单位,我们常说每个节点16KB,其实就是指每页的大小为16KB。