这里我们用最坏的情况来假设一行记录大小为1kb,那么,一个16kb的页就可以存储16行数据。 接下来,我们先画一个只要两层高的B+树结构图。 假设第一层根节点存在以下情况:索引1对应页指针地址10,索引5对应页指针地址30,索引8对应页指针地址50。 第二层节点作为叶子节点,存放的是大小为16kb的页数据,页数据里每一行...
B+Tree是很基础的数据结构,但通常在学术上讨论的时候为了简化,树上维护的数据项都会限定为简单的定长Key Value,这使得实现上对数据的访问,以及判断否需要分裂或合并等操作都非常容易,但对面向现实需求的存储引擎InnoDB来说,这样显然是不够的,再加上上面所讲到的并发控制、故障恢复的需要,InnoDB中的B+Tree数据组织上...
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 索引结构 在数据库中，索引是一种用于加快数据检索速度的技术。常见的索引结构包括 B-Tree、B+ Tree、Hash 等。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...
- B+树与其他数据结构的对比 - InnoDB中B+树索引的特点 B+树是什么？B+树是一种平衡多路查找树，它是B树的一种变体。B+树与B树的区别在于：- B+树的非叶子节点只存储键值和指针，不存储实际的数据，这样可以减少非叶子节点的大小，增加每个节点的分支数，降低树的高度。- B+树的所有叶子节点都存储了完整...
1 B+树的数据结构 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
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,每个区间有一个指向下级节点的指针...
采用B+ 树作为索引结构的原因主要有以下几点: 1、平衡性:B+ 树是一种平衡树,在进行查询操作时能够保证每个节点所代表的区间是连续的,而且平衡性还能使得整个索引树的高度尽量地小,这样可以降低数据检索的时间复杂度,提高数据检索速度。 2、有序性:B+ 树通过层层分裂得到的各个节点是有序的,这也就意味着我们可以...
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