B-Tree索引是一种基于B+树结构的索引,B+树因为其独特的结构优势所以被广泛应用于索引中: 一个节点包含了多个数据域,适应于操作系统成块访问磁盘的特性,可以一次读取多个节点的数据。 相对于B树来说,B+树非叶子节点不包含任何数据,只包含子节点指针 ,因此一个节点所能指向的子节点个数更多,这样的话B+树会更矮...
B+树的阶(即每个节点的子节点数)可以根据磁盘块的大小进行调整,使得每个磁盘块能够存储尽可能多的节点,从而减少磁盘I/O次数。 查询性能:B+树的所有值都出现在叶子节点,且叶子节点之间通过指针相连,这使得范围查询和顺序访问变得非常高效。此外,B+树的平衡性保证了查询性能的稳定性。 插入和删除性能:B+树在插入和...
而 B 树中,非叶子节点既保存索引,也保存数据记录。 所有关键字都在叶子节点出现,叶子节点构成一个有序链表,而且叶子节点本身按照关键字的大小从小到大顺序链接。 B 树和 B+ 树都可以作为索引的数据结构,在 MySQL 中采用的是 B+ 树。 但B树和B+树各有自己的应用场景,不能说B+树完全比B树好,反之亦然。 7...
1、 B+树的磁盘读写代价更低:B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针,因此其内部节点相对B树更小,如果把所有同一内部节点的关键字存放在同一盘块中,那么盘块所能容纳的关键字数量也越多,一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多,相对IO读写次数就降低了。 2、B+树的查询效率更加稳定:由于非终结点...
所以,上述的数据结构一般仅用于内存对象,基于磁盘的数据排序与存储,最有效的依然是B+树索引。 B+树索引的特点是: 基于磁盘的平衡树,但树非常矮,通常为3~4层,能存放千万到上亿的排序数据。树矮意味着访问效率高,从千万或上亿数据里查询一条数据,只用 3、4 次I/O。
1、MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构 2、虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构,但具体实现方式却与MyISAM截然不同。(详细的内容可以搜索:MySQL索引背后的数据结构及算法原理) 动图引用的博客:浅谈算法和数据结构: 十 平衡查找树之B树 还有一篇写的比较详细的博客:BTree和B+Tree详解...
所有节点组成树结构。每个指针要么为null，要么指向另外一个节点。如果某个指针在节点node最左边且不为...
综上所述,B+树之所以成为MySQL以及其他数据库管理系统中的主流索引结构,是因为它在优化磁盘I/O、提供高效数据访问、保持数据结构平衡等方面展现出的独特优势。通过采用B+树,数据库能够有效地处理海量数据,同时保证了查询速度和系统稳定性,满足了现代应用程序对数据库性能的苛刻要求。
B-Tree索引的底层数据结构一般是B+树,其具体数据结构和优势这里就不作详细描述,下图展示了B-树索引的抽象表示,大致反应了MyISAM索引是如何工作的,而InnoDB使用的结构有所不同。 MySQL可以在单独一列上添加B-Tree索引,也可以在多列数据上添加B-Tree索引,多列的数据按照添加索引声明的顺序组合起来,存储在B-Tree的...
innoDB的索引都是B+Tree索引, B+树为磁盘读取而生,他是由B树索引演化而来的,BTree是通过AVL树演化而来的 innoDB的B+树索引分为聚集索引和非聚集索引,聚集索引每个表只有一个,非聚集索引可以有多个。 参考 《innoDB技术内幕》 《大话数据结构》