B-树是一种m阶平衡树,叶子节点都在同一层,由于每一个节点存储的数据量比较大,所以整个B-树的层数是非常低的,基本上不超过三层。 由于磁盘的读取也是按block块操作的(内存是按page页面操作的,一般是16k,是内存页面的整数倍,读1块,刚好放到4个内存页面上),因此B-树的节点大小一般设置为和磁盘块大小一致,这样一...
B+ 树更加适应磁盘的特性,相比 B 树减少了 I/O 读写的次数。由于索引文件很大因此索引文件存储在磁盘上,B+ 树的非叶子结点只存关键字不存数据,因而单个页可以存储更多的关键字,即一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多,磁盘的随机 I/O 读取次数相对就减少了。 B+ 树的查询效率相比B树更加稳定,由于数据...
B+树的查找过程,与B树类似,只不过查找时,如果在非叶子节点上的关键字等于给定值,并不终止,而是继续沿着指针直到叶子节点位置。因此在B+树,不管查找成功与否,每次查找都是走了一条从根到叶子节点的路径。 B+树的特性如下: 所有关键字都存储在叶子节上,且链表中的关键字恰好是有序的。 不可能非叶子节点命中返回。
3、B树(Balanced Tree)多路平衡查找树 多叉的 B树是一种多路自平衡搜索树,它类似普通的二叉树,但是B书允许每个节点有更多的子节点。B树示意图如下:值得注意的是,B树的非叶子节点和叶子结点的data数据都是分开存储的,那么针对范围查询、排序等常用特性就很不友好了。 B树的特点: 所有键值分布在整个树中 任何关键字...
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所再的位置。
1.第一个重大区别是 InnoDB 的数据文件本身就是索引文件。从上文知道,MyISAM 索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。 而在InnoDB 中,表数据文件本身就是按 B+Tree 组织的一个索引结构,这棵树的叶点data 域保存了完整的数据记录。这个索引的 key 是数据表的主键,因此 InnoDB 表数据文件本身...
(2)如果索引的数据结构是B+树,在使用分组和排序时,可以显著减少查询中分组和排序的时间。 (3)通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 2、索引的缺点: (1)当对表中的数据进行增加、删除和修改时,索引也要进行更新,维护的耗时随着数据量的增加而增加。
第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引、非聚集索引及覆盖索引等话题。 第三部分讨论MySQL中高性能使用索引的策略。 一、数据结构及算法理论 Innodb存储引擎实现索引的数据结构是B+树... 【MySQL数据库高级】索引原理 索引结构: BTree索引: 索引原理 上图是B树的图,蓝色表示关键字...
第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道,MyISAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。上图...
B+树索引的关键字检索效率比较平均,不像B树那样波动幅度大。在有大量重复键值情况下,哈希索引的效率也是极低的,因为存在哈希碰撞的问题 4、索引设计的原则 查询更快、占用空间更小 (1)适合索引的列是出现在where子句的列中,或者连接子句中指定的列中