MongoDB使用B-树，所有节点都有Data域，只要找到指定索引就可以进行访问，无疑单次查询平均快于Mysql。2、Mysql Mysql作为一个关系型数据库，数据的关联性是非常强的，区间访问是常见的一种情况，B+树由于数据全部存储在叶子节点，并且通过指针串在一起，这样就很容易的进行区间遍历甚至全部遍历。这俩区别的核心如果...
红黑树等数据结构也可以用来实现索引,但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构,这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree作为索引的理论基础。 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,相对于内...
作为MongoDB 默认的存储引擎,WiredTiger 使用 B 树作为索引底层的数据结构,但是除了 B 树之外,它还支持 LSM 树作为可选的底层存储结构,LSM 树的全称是 Log-structured merge-tree,你可以在 MongoDB 中使用如下所示的命令创建一个基于 LSM 树的集合(Collection)[^6]: db.createCollection("posts", { storageEng...
对于MongoDb 来说,其是非关系型数据库,较少做联表的范围查询。如果这确实是 MongoDb 非常典型的使用场景,使用 B 树其实可以加快其查询速度。 但实际上 MongoDb 3.2 之后,其使用了 B+ 树作为其数据结构。B+ 树其在范围查询方面更有优势,那有可能是 B+ 树更加扁平,可以让其更加快速地找到数据,加快其查找速度。
每个节点可以具有多个子节点,减少了树的高度,从而加快了查找速度。 节点中的键可以进行快速搜索、插入和删除操作。 B-树适用于磁盘存储,因为它能减少磁盘 IO 操作。 在MongoDB 中,B-树被用于实现高效的索引。MongoDB 支持普通索引、复合索引、地理空间索引等,通过这些索引,可以快速查询大量数据。
B+树 由于B+树所有的 data 域都在根节点,所以查询 key 为 50的节点必须从根节点索引到叶节点,时间复杂度固定为O(log n)。 2.B+树叶节点两两相连可大大增加区间访问性,可使用在范围查询等,而B-树每个节点 key 和 data 在一起,则无法区间查找。
这个是B树的存储结构，从B树上可以看到每个节点会存储数据。这个是B+树，B+树的所有数据是存储在叶子...
MongoDB使用B-树,所有节点都有Data域,只要找到指定索引就可以进行访问,无疑单次查询平均快于Mysql。 2、Mysql Mysql作为一个关系型数据库,数据的关联性是非常强的,区间访问是常见的一种情况,B+树由于数据全部存储在叶子节点,并且通过指针串在一起,这样就很容易的进行区间遍历甚至全部遍历。
很明显,我们想向弄清楚原因就要知道B树和B+树的区别。为了不长篇大论。我们直接给出他们的形式总结他们的特点。 1、B树 B树是一种自平衡的搜索树,形式很简单: 这就是一颗B-树。针对我们这个问题的最核心的特点如下: (1)多路,非二叉树 (2)每个节点既保存索引,又保存数据 ...
因此,我们可以做一个推论:没准是Mysql中数据遍历操作比较多,所以用B+树作为索引结构。而Mongodb是做单一查询比较多,数据遍历操作比较少,所以用B树作为索引结构。 那么为什么Mysql做数据遍历操作多?而Mongodb做数据遍历操作少呢?因为Mysql是关系型数据库,而Mongodb是非关系型数据。