那么可以算出一棵高度为 2 的 B + 树,能存放 1170*16=18720 条这样的数据记录。 根据同样的原理我们可以算出一个高度为 3 的 B + 树可以存放:1170*1170*16 = 21902400 条这样的记录。 所以在 InnoDB 中 B + 树高度一般为 1 - 3 层,它就能满足千万级的数据存储。在查找数据时一次页的查找代表一次 ...
B-树 简介 B-树,也称为B树,是一种平衡的多叉树(可以对比一下平衡二叉查找树),它比较适用于对外查找。看下这几个概念哈:❝阶数:一个节点最多有多少个孩子节点。(一般用字母m表示)关键字:节点上的数值就是关键字度:一个节点拥有的子节点的数量。❞ 一颗m阶的B-树,有以下特征:❝根结点至少...
像二叉树,哈希索引、红黑树、SkipList,在海量数据基于磁盘存储效率方面远不如 B+ 树索引高效。 所以,上述的数据结构一般仅用于内存对象,基于磁盘的数据排序与存储,最有效的依然是 B+ 树索引。 B+树索引的特点是:基于磁盘的平衡二叉树,但树非常矮,通常为 3~4 层,能存放千万到上亿的排序数据。树矮意味着访问效...
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就是高扇出性,因此在数据库中,B+树的高度一般都在2~4层,也就是说查找某一键值的行记录最多只需要2~4次IO。因为当前一般的机械磁盘每秒至少可以做100次IO,2~4次IO意味着查询时间只需0.02~0.04秒 B+树的大致工作原理 先抛开各种...
前面说到,B树/B+树与红黑树等二叉树相比,最大的优势在于树高更小。实际上,对于Innodb的B+索引来说,树的高度一般在2-4层。下面来进行一些具体的估算。 树的高度是由阶数决定的,阶数越大树越矮;而阶数的大小又取决于每个节点可以存储多少条记录。Innodb中每个节点使用一个页(page),页的大小为16KB,其中元数据只...
一颗B+树的层高最好控制在3层之内,到第4层性能会急剧下降。 计算机存储数据时,一个扇区512KB,一个文件是4KB,innodb存储一页是16KB,innodb的所有文件大小一定是16KB的整数倍,一定是16384 byte的整倍数。 一个叶子节点有多少字节可以存放指向下一节点的指针,取决于主键的类型,比如bigint是8字节,而指针又占用6字节...
另外,B+ 树的阶数是等于键值的数量的,如果我们的 B+ 树一个节点可以存储 1000 个键值,那么 3 层 B+ 树可以存储 1000×1000×1000=10 亿个数据。 一般根节点是常驻内存的,所以一般我们查找 10 亿数据,只需要 2 次磁盘 IO。 ②因为 B+ 树索引的所有数据均存储在叶子节点,而且数据是按照顺序排列的。
是B树的一种变形形式,B+树上的叶子结点存储关键字以及相应记录的地址,同等存储空间下比B-Tree存储更多key 非叶子节点不对关键字记录的指针进行保存,只进行数据索引, 树的层级会更少 , 所有叶子节点都在同一层, 叶子节点的关键字从小到大有序排列,叶子节点之间用指针连接, 构成有序链表(稠密索引) ...
通常情况下,b加树三层结构足以存储接近2000w的数据量了,所以一般三层就足够了,再多的数据量就得考虑一下分库分表了 赞 评论 分享 收藏 澄澈如明 展开 B+树通常被设计为具有多层级结构,而不是仅限于三层。每个节点在B+树中可以包含多个关键字和子节点,这种结构使得B+树能够有效地支持范围查询和范围扫描。
一个指针指向一个存放记录的页,一个页里可以放16条数据,那么一颗高度为2的B+树就可以存放 1170 * 16=18720 条数据。同理,高度为3的B+树,就可以存放 1170 * 1170 * 16 = 21902400 条记录。 理论上就是这样,在InnoDB存储引擎中,B+树的高度一般为2-4层,就可以满足千万级数据的存储。查找数据的时候,一次...