假设平均指针大小是8个字节,那么索引树的每个节点可以存储16k/((8+8)*8)≈128。那么:一个拥有3000w数据,且主键是BIGINT类型的表的主键索引树的高度就是(log2^25)/log128 ≈ 25/7 ≈ 3.57 由上面的计算可知:一个千万量级,且存储引擎是MyISAM或者InnoDB的表,其索引树的高度在3~5之间。 对照表: 来源:ht...
全表查询:B+树的叶子结点是通过链表连接起来的,对于全表查询,需要从头到尾将所有的叶子结点访问一遍。 索引高度通常为2~4层。在高度h=3、主键为int类型、行记录大小为1KB时,可索引的总行数为1170^2*16=2190W。这也是很多大厂将2000W作为分库分表标准的原因; 查看索引真实高度的方法如下: 通过information_schema...
假设平均指针大小是8个字节,那么索引树的每个节点可以存储16k/((8+8)*8)≈128。那么:一个拥有3000w数据,且主键是BIGINT类型的表的主键索引树的高度就是(log2^25)/log128 ≈ 25/7 ≈ 3.57 由上面的计算可知:一个千万量级,且存储引擎是MyISAM或者InnoDB的表,其索引树的高度在3~5之间。 参专文章...
1 B+树的高度则为 page_no+1 2 B+树的高度决定了要做多少次IO操作, 几千万行的高度有可能和几百万的高度一样 3 B+树的高度通常是1-3 4 primary page number代表主键索引的根页
B+树的高度可以通过以下公式计算得出: 高度= log(叶节点数, 分支因子) 1. 其中,分支因子是指每个非叶节点最多能包含的子节点数。 在MySQL中,B+树的分支因子默认为100,你也可以根据需要调整该值。 我们可以使用以下代码来实现计算B+树的高度: -- 计算B+树的高度SELECTCEIL(LOG(叶节点数,分支因子))FROMmy...
B+树的高度通常是1-3; 在InnoDB的表空间文件中,约定 page number 为3的代表主键索引的根页,而在根页偏移量为64的地方存放了该B+树的page level。如果page level为1,树高为2,page level为2,则树高为3。索引树高度决定查询的IO次数,当然树高度越大则查询需要的IO次数就越多,查询效率相对来说就越低!
红黑树 B-Tree B+Tree Hash表 通过索引的key进行一次hash计算,就可以快速获取磁盘文件指针,对于指定索引查找文件非常快,但是对于范围查找没法支持,有时候也会出现Hash冲突的情况。 二叉树 二叉树的特点:左边子节点的数据小于父节点数据,右边子节点的数据大于父节点数据。如下图所示,如果col2是索引,查找索引为65的行...
假设B+树的深度为2 这棵B+树的存储总记录数 =根节点指针数 * 单个叶子节点记录条数 那么指针数如何计算? 假设主键ID为bigint类型,长度为8字节,而指针大小在InnoDB源码中设置为6字节,这样一共14字节。 那么一个页中能存放多少这样的组合,就代表有多少...
成都职业技术学院 Java B+树的索引树的高度就是logNB(logN/logB) N表示记录数,B表示每个节点有B个索引。 点赞 回复 分享 发布于 2021-12-01 20:45 相关推荐 昨天17:48 网易互娱_前端开发(准入职员工) 写demo的习惯不要带到职场上去 很多同学在学校里写玩具写习惯了,如果在实际工程开发中,有一些需要...
如果B+树高度为2的话,那么这棵B+树的存放总记录数为:根节点指针数*单个叶子节点记录行数 = 16kb/14 * 16 大约 1.8w+ 数据。 如果B+树高度为3的话,那么这棵B+树的存放总记录数为:根节点指针数*单个叶子节点记录行数 = 16kb/14 * 16kb/14 * 16 大约2kw+数据。