B+树来临了 下集预告 前言 Mysql的存储引擎有很多中,比如用的比较多的MyIsam、InnoDB。而在高并发场景中用的最多的就是InnoDB存储引擎,因为一方面它支持事务,另一方面拥有行锁。同时对于对于数据库优化来说,索引是少不了的,而且对于Mysql来说InnoDB存储引擎的B+树始终是一个热点,无论是在开发调优、还在在面试中...
InnoDB的Latch实现主要包括两把锁,保护整个树结构的大锁index->lock,以及保护每个节点的block->lock,注意这两个锁名称虽然叫做lock,但跟上面讲的保证事务之间隔离性的Lock是没关系的,他们两个其实就是我们理论上所说的线程间同步的Latch的实现,是InnoDB中的读写锁rw_lock_t类型,加锁类型包括s lock、x lock及sx l...
MySql的InnoDB的三层B+树可以存储两千万左右条数据的计算逻辑 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...
InnoDB 使用 B+ 树索引结构来实现数据的索引,其主要特点包括: 1、B+ 树是一种平衡树结构,每个节点的左右子树深度相差不超过 1。 2、每个叶子节点都包含一个指向对应行数据的物理地址(也称作聚集索引)。 3、叶子节点之间通过指针进行连接,形成一个链表,方便范围查询操作。 这种索引结构有很多优点,例如: 1、查询...
1.1 数据结构# B+树是为磁盘或其他直接存取辅助设备设计的一种高扇出性的平衡查找树。 B+树的B指的是平衡(Balance)。 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,由各个叶子节点指针进行连接。 根据叶子节点的大小和数量,会选取各个叶子节点的首个键值构造出上一层父节点。
B+树作为一种索引数据结构，有以下几个优点：- B+树具有很高的扇出性（fanout），也就是说每个节点可以有很多个分支，这样可以使得树的高度很低，从而减少查找时需要访问的节点数。一般来说，B+树的高度在2~4层之间。- B+树可以有效地支持范围查询和顺序访问，因为它的叶子节点存储了完整的数据记录，并且按照...
B+树的基本结构 这里不对B+树做精确定义,直接给出一个B+树的示意图并做一些解释说明。 图1:B+树的基本结构(来自网络) B+树是一颗多路平衡查找树,所有节点称为页,页就是一个数据块,里面可以放数据,页是固定大小的,在InnoDB中是16kb。页里边的数据是一些key值,n个key可以划分为n+1个区间,每个区间有一个...
图1:B+树的基本结构(来自网络) B+树是一颗多路平衡查找树,所有节点称为页,页就是一个数据块,里面可以放数据,页是固定大小的,在InnoDB中是16kb。页里边的数据是一些key值,n个key可以划分为n+1个区间,每个区间有一个指向下级节点的指针,每个页之间以双向链表的方式连接,一层中的key是有序的。以磁盘块1这个...
B+树是一种自平衡的树数据结构,它维护数据有序,并且允许以O(log n)的时间复杂度进行数据的查找、插入和删除操作。B+树是B树的一种变体,其所有值都出现在叶子节点中,并且叶子节点通过链表指针相连,便于区间查找和顺序遍历。 2. InnoDB为何选择使用B+树作为索引结构? InnoDB选择B+树作为索引结构主要有以下几个原...
而聚集索引就是按照每张表的主键构造一棵B+树,同时叶子节点中存放的即为整张表的行记录数据,也将聚集索引的叶子节点称为数据页。聚集索引的这个特性决定了索引组织表中的数据也是索引的一部分。同B+树结构一样,每个数据页都通过一个双向链表进行链接