1. 二叉树 (1). 二叉树的特点 左子节点值 < 节点值;右子节点值 > 节点值;当数据量非常大时,要查找的数据又非常靠后,和没有索引相比,那么二叉树结构的查询优势将非常明显。 (2). 存在的问题 如下图,可以看出,二叉树出现单边增长时,二叉树变成了“链”,这样查找一个数的时候,速度并没有得到很大的优化。
是B树的一种变形形式,B+树上的叶子结点存储关键字以及相应记录的地址,同等存储空间下比B-Tree存储更多key 非叶子节点不对关键字记录的指针进行保存,只进行数据索引 , 树的层级会更少 , 所有叶子节点都在同一层, 叶子节点的关键字从小到大有序排列,叶子节点之间用指针连接, 构成有序链表(稠密索引) B+树上每个...
表数据文件本身就是按B+树组织的一个索引结构文件 聚集索引的叶子节点包含了完整的数据记录 表必须有主键,且推荐使用整型的自增主键 普通索引结构叶子节点存储的是主键值 .frm是表结构文件,.ibd是数据和索引文件(InnoDB Data) InnoDB主键索引查找流程:通过.ibd文件找到对应的索引,索引的value即为那行对应的完整数据。
(2). 右边是二叉树索引,搜索col2=89搜索2次就可以找到,也就是2次回表操作(2次IO),性能提升明显。 二. 二叉树、红黑树、Hash 1. 二叉树 (1). 二叉树的特点 左子节点值 < 节点值;右子节点值 > 节点值;当数据量非常大时,要查找的数据又非常靠后,和没有索引相比,那么二叉树结构的查询优势将非常明显。
MySQL底层数据结构选用B+树的原因 MySQL底层数据结构选⽤B+树的原因 我们都知道MySQL底层数据结构是选⽤的B+树,那为什么不⽤红⿊树,或者其他什么数据结构呢?红⿊树是⼀种⾃平衡⼆叉查找树,Java8中的hashmap就⽤到红⿊树来优化它的查询效率,可见,红⿊树的查询效率还是⽐较⾼的,但是...
5叉树数据结构示例: B-Tree示例图 B-Tree中的每个节点根据实际情况可以包含大量的关键字信息和分支,如下图所示为一个3阶的B-Tree: B+Tree示例图 由于B+Tree的非叶子节点只存储键值信息,假设每个磁盘块能存储4个键值及指针信息,则变成B+Tree后其结构如下图所示: ...
·B+树 存储引擎:表示不同的表数据文件在磁盘中以不同的组织形式存在 innodb 数据和索引文件放在一个文件中,支持事务,支持表锁,行锁,有外键 myisam 不同文件中,不支持事务,只支持表锁,没有外键 memory 数据结构: ·hash表 索引格式: 01234 数组:取模存元素,key冲突 在对应下标下面拼接 以链表存储 减少hash...
全程无八股 zookeeper心跳检测的原理 zookeeper在项目中的运用 grpc的了解程度 Netty网络 负载均衡算法:加权随机,加权轮询实现原理 mysql的索引 mysql索引底层数据结构 B树与B+树,为什么选B+树(答了范围查询和排序,性能的区别没答上来) mysql的锁有哪些 mysql的临键锁的作用(寄) ...
2.1 二叉树 2.2 平衡二叉树 2.3 B-树 2.4 B+树 总结1.索引为排好序的一种数据结构,用于提升数据库的查找速度。 2.Hash索引时间复杂度为O(1),树索引是O(log(n))。Hash 底层是哈希表实现,等值查询,可以快速定位数据。但不支持范围查询,无法用于排序分组,无法模糊查询等操作。 3.B+树作为索引优势: ...
我们来对比一下其他的数据结构: 常见的几种类型: hash二叉树 红黑树索引效率的评价标准是IO次数 局部性原理: 空间上局部性原理:读取时会把一块全部读取 时间上的局部性原理 MySQL索引本质解析 一、什么是索引索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的数据结构。 表面层次来讲,索引就像一本书的目录,可以快速...