多列索引性能：对于多列索引，B+ 树的组合索引能够显著提升查询效率。通过合理设计索引列的顺序，B+ 树可以帮助数据库快速找到满足条件的记录，极大地减少了磁盘 I/O 操作。通过上述性能优势，我们可以看到 B+ 树在 MySQL 数据库中的应用不仅提升了数据检索的效率，还为实现复杂的查询功能提供了支持。随着数据量的...
B+树每次查找都必须到叶子节点才能获取数据,而B树不一定,B树可以在非叶子节点上获取数据。因此B+树查找的时间更稳定。 B+树的每一个叶子节点都有指向下一个叶子节点的指针,方便范围查询和全表查询:只需要从第一个叶子节点开始顺着指针一直扫描下去即可,而B树则要对树做中序遍历。 了解了B+树的结构之后,我们对...
这里我们主要讨论一下MySQL InnoDB存储引擎,基于B-树(但实际上MySQL采用的是B+树结构)的索引结构。 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...
B+树索引在数据库中是高扇出性,树的高度一般在2-4,索引节点和叶子结点的大小都是数据页的大小,每个页默认16KB,每读一个索引节点和叶子结点就有一次磁盘IO,读入索引节点和叶子结点的页后,在内存中先使用page directory进行二分查找,然后利用行记录头中的n_owned和next_record指针进行线性查找,找到需要的记录。 聚...
什么是B+树? 一颗m 阶的 B+树: 每个B+树的结点中含有 n 个关键字;而在 B+树中每个结点中关键字个数 n 的取值范围为:⌈m/2⌉≤n≤m。 所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,及指向含这些关键字记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
2. 二叉树 3. 红黑树 4. 数据库索引为什么要用 B+ 树而不用红黑树呢? 5. B-Tree 6. B+树 7. B+树和B树区分 (2)B+树索引结构 (1)索引认识 1. 认识 索引是提升查询速度的一种数据结构。 索引之所以能提升查询速度,在于它在插入时对数据进行了排序(显而易见,它的缺点是影响插入或者更新的性能)。
InnoDB是通过B+树结构对主键创建索引,然后叶子节点中储存记录,如果没有主键,那么会选择唯一键,如果没有唯一键,那么会生成一个6位的row_id来作为主键。 如果创建索引的键是其他字段,那么在叶子节点中存储的是该记录的主键,然后再通过主键索引找到对应的记录。
B+ 树索引的本质就是 B+ 树在数据库中的实现,但是 B+ 索引在数据库中有一个特点是高扇出性(数据库分区),因此在数据库中,B+ 树的高度一般都在 2-4 层,这也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要 2 到 4 次IO。 数据库中的 B+ 树索引可以分为 聚集索引和辅助索引。
B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针,而B树则所有节点都带有 B+树索引可以分为聚集索引和非聚集索引 mysql使用B+树,其中Myisam是非聚集索引,innoDB是聚集索引 聚簇索引索引的叶节点就是数据节点;而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点,只不过有一个指针指向对应的数据块。