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...
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
真实的情况是,3层的b+树可以表示上百万的数据,如果上百万的数据查找只需要三次IO,性能提高将是巨大的,如果没有索引,每个数据项都要发生一次IO,那么总共需要百万次的IO,显然成本非常非常高。 通过上面的分析,我们知道IO次数取决于b+数的高度h,假设当前数据表的数据为N,每个磁盘块的数据项的数量是m,则有h=㏒(...
高度:对于任意结点n,n的高度为从n到一片树叶的最长路径长,所有树叶的高度为0; ❞ 树的种类 按照有序性,可以分为有序树和无序树: ❝ 无序树:树中任意节点的子结点之间没有顺序关系 有序树:树中任意节点的子结点之间有顺序关系 ❞ 按照节点包含子树个数,可以分为B树和二叉树,二叉树可以分为以下几种...
因为当MySQL数据量很大的时候,索引的体积也会很大,可能内存放不下,所以需要从磁盘上进行相关读写,如果树的层级太高,则读写磁盘的次数(I/O交互)就会越多,性能就会越差。 B-tree 红黑树目前的唯一不足点就是树的高度不可控,所以现在我们的切入点就是树的高度。
也就是说一个深度为3的B+Tree索引可以维护10^3 * 10^3 * 10^3 = 10亿 条记录。（这种计算方...
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是B TREE的变种,B TREE能解决的问题,B+TREE也能够解决(降低树的高度,增大节点存储数据量) B+Tree扫库和扫表能力更强。如果我们要根据索引去进行数据表的扫描,对B TREE进行扫描,需要把整棵树遍历一遍,而B+TREE只需要遍历他的所有叶子节点即可(叶子节点之间有引用)。
B树(Balance Tree)即为平衡树的意思,下图即是一棵 B 树 img 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。
keywords是一个int数组,存放的是int的索引值,举个例子,如果是一个m叉树,那么该数组存储的就是m-1个元素,比如keywords=[3, 5, 8, 10],则4个键值将数据分为5个区间:(-INF,3), [3,5), [5,8), [8,10), [10,INF)。 children是一个BPlusTreeNode类型的数组,存储的是该节点的子节点,如果是该节点...