进行读写数据都是操作内存,跟磁盘没啥关系,因此也不存在磁盘IO了,所以层高就不再是跳表的劣势了。 并且前面也提到B+树是有一系列合并拆分操作的,换成红黑树或者其他AVL树的话也是各种旋转,目的也是为了保持树的平衡。 而跳表插入数据时,只需要随机一下,就知道...
B+树是应文件系统所需而产生的一种B树的变形树(文件的目录一级一级索引,只有最底层的叶子节点(文件)保存数据)非叶子节点只保存索引,不保存实际的数据,数据都保存在叶子节点中,这不就是文件系统文件的查找吗? 我们就举个文件查找的例子:有3个文件夹a、b、c, a包含b,b包含c,一个文件yang.c,a、b、c就是...
B+tree：B+树在物理存储上更加紧凑，每个节点存储的键值对数量更多，可以减少磁盘IO操作次数。跳表：而...
02:15 从B+树的角度分析为什么单表2000万要考虑分表? 01:58 InnoDB为什么不用跳表,Redis为什么不用B+树? 02:06 CPU飙高问题排查过程 02:36 OOM问题排查过程 02:39 Load飙高问题排查过程 02:45 Arthas统计方法耗时的原理是什么? 01:47 频繁FullGC问题排查 02:57 Java...
索引是一种支持快速查找的数据结构,在运用中往往还要求能够支持顺序查询,而常见的数据结构有很多,比如数组,链表,二叉树,散列表,二叉搜索树,平衡搜索二叉树,红黑树,跳表等。仅仅从数据结构那么为什么选择B+Tree呢? 数组,链表 首先对于数组,链表这种线性表来说,适合存储数据,而不是查找数据,同样,对于普通二叉树来说,...
Mysql的索引为什么使用B+树而不使用跳表? B+树是多叉树结构,每个结点都是一个16k的数据页,能存放较多索引信息,所以扇出很高。三层左右就可以存储2kw左右的数据(知道结论就行,想知道原因可以看之前的文章)。也就是说查询一次数据,如果这些数据页都在磁盘里,那么最多需要查询三次磁盘IO。
Mysql的索引为什么使用B+树而不使用跳表? B+树是多叉树结构,每个结点都是一个16k的数据页,能存放较多索引信息,所以扇出很高。三层左右就可以存储2kw左右的数据(知道结论就行,想知道原因可以看之前的文章)。也就是说查询一次数据,如果这些数据页都在磁盘里,那么最多需要查询三次磁盘IO。
redis 的读写全在内存里进行操作,不涉及磁盘 IO,同时跳表实现简单,相比 B + 树、AVL 树、少了旋转树结构的开销,因此 redis 使用跳表来实现 ZSET,而不是树结构。 存储引擎 RocksDB 内部使用了跳表,对比使用 B + 树的 innodb,虽然写性能更好,但读性能属实差了些。在读多写少的场景下,B + 树依旧 YYDS。
Mysql的索引为什么使用B+树而不使用跳表? B+树是多叉树结构,每个结点都是一个16k的数据页,能存放较多索引信息,所以扇出很高。三层左右就可以存储2kw左右的数据(知道结论就行,想知道原因可以看之前的文章)。也就是说查询一次数据,如果这些数据页都在磁盘里,那么最多需要查询三次磁盘IO。
Mysql的索引为什么使用B+树而不使用跳表? B+树是多叉树结构,每个结点都是一个16k的数据页,能存放较多索引信息,所以扇出很高。三层左右就可以存储 2kw 左右的数据(知道结论就行,想知道原因可以看之前的 文章 )。也就是说查询一次数据,如果这些数据页都在磁盘里,那么最多需要查询三次磁盘IO。