B+Tree索引 B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构。在B+Tree中，所有数...
索引会影响where后面的查找,和order by 后面的排序。 一、索引的分类 1️⃣从存储结构上来划分:BTree索引(B-Tree或B+Tree索引),Hash索引,full-index全文索引,R-Tree索引。 2️⃣从应用层次来分:普通索引,唯一索引,复合索引 3️⃣根据中数据的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序关系:聚集索引,非聚集索引...
B+Tree查找算法图(在叶子节点上加上双向指针) B*Treee查找算法图(在枝节点上也使用双向指针) 官方图 分类 构建过程 聚簇索引构建过程 作用: 有了聚簇索引,将来插入的数据行,在同一个区内,都会按照ID值得顺序,有序在磁盘存储数据。 MySQL InnoDB 表 通过聚簇索引组织存储数据表。 前提: 1.建表时指定了主键...
所以在创建索引的时候要根据情况而定,而不是把所有字段都创建索引,创建冗余索引只会对 数据在进行增删改的时候增加性能上的消耗 B树确实已经很好的解决了问题,我先这里先继续看一下B+Tree结构,再来讨论BTree和B+Tree的区别。 先看看B+Tree是怎样的,B+Tree是B Tree的一个变种,在B+Tree中,B树的路数和关键字的...
class BPlusTreeNode:def __init__(self, leaf=False):self.leaf = leaf self.keys = []self.children = []class BPlusTree:def __init__(self, order):self.root = BPlusTreeNode(leaf=True)self.order = order def insert(self, key):root = self.root if len(root.keys) == (self.order - ...
这里顺便说一下:在B Tree保证树的平衡的过程中,每次关键字的变化,都会导致结构发生很大的变化,这个过程是特别浪费时间的,所以创建索引一定要创建合适的索引,而不是把所有的字段都创建索引,创建冗余索引只会在对数据进行新增,删除,修改时增加性能消耗。
B树（Balance Tree）即为平衡树的意思，下图即是一颗B树。图中的p节点为指向子节点的指针，二叉查找树和平衡二叉树其实也有，因为图的美观性，被省略了。- 图中的每个节点称为页，页就是我们上面说的磁盘块，在mysql中数据读取的基本单位都是页，所以我们这里叫做页更符合mysql中索引的底层数据结构。从上图可以...
1、B+Tree索引 1、B+Tree首先是有序结构,为了不至于树的高度太高,影响查找效率,在叶子节点上存储的不是单个数据,提高了查找效率; 为了更好的支持范围查询,B+树在叶子节点冗余了非叶子节点数据,为了支持翻页,叶子节点之间通过指针相连; 2、B+树算法: 通过继承了B树的特征,通过非叶子节点查询叶子节点获取对应的va...
B-Tree 有许多变种,其中最常见的是 B+Tree ,例如 MySQL 就普遍使用 B+Tree 实现其索引结构。与 B-Tree 相比, B+Tree 有以下不同点: 每个节点的指针上限为 2d 而不是 2d+1 。 内节点不存储 data ,只存储 key ;叶子节点不存储指针。 如下是一个简单的 B+Tree 示意。