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,这样一个B-树节点,就可以通过一次磁盘I/O把一个磁盘块的数据全部存储下来,所以当使用B-树存储索引的时候,磁盘I/O的操作次数是最少的(MySQL的读写瓶颈,主要集中在磁盘I/O上)...
相比B-Tree来说,进行范围查找时只需要查找两个节点,进行遍历即可。而B-Tree需要获取所有节点,相比之下B+Tree效率更高。 案例说明 假设有一张学生表,id为主键 在MyISAM引擎中的实现(二级索引也是这样实现的) 在InnoDB中的实现 ps:之前有朋友问为什么索引结构默认使用B-Tree,而不是hash,二叉树,红黑树? 原因如下...
B+Tree索引树高度影响因素? 1.索引字段较长: 前缀索引 2.数据行过多:分区表,归档表(pt-archive),分布式架构 3.数据类型:选择合适的数据类型* 为什么不能乱建索引? 如果冗余索引过多,表的数据变化的时候,很有可能会导致索引频繁更新。会阻塞很多业务更新的请求 索引过多,会导致优化器选择出现偏差 __EOF__ 本...
通过之前对数据库索引的总结,我们知道索引的底层实现数据结构是B+树,所以今天这里浅析一下B+树的特性以及为什么MySQL选择B+树实现索引。 数据结构中树是什么? 树是由根节点和若干颗子树构成的。树是由一个集合以及在该集合上定义的一种关系构成的。集合中的元素称为树的节点,所定义的关系称为父子关系。父子关系在...
InnoDB使用B+树实现聚簇索引,而数据库表中的数据行,实际上就是存储在B+树的叶子节点中,我们上面说的B+树中的key-value,其中的value指的就是具体的一行数据,我们在叶子节点中找到了key,实际上也就得到了key对应的那一行数据。所以严格来讲,聚簇索引不单单是索引,更是数据的一种存储结构。
B-Tree:如果一次检索需要访问4个节点,数据库系统设计者利用磁盘预读原理,把节点的大小设计为一个页,那读取一个节点只需要一次I/O操作,完成这次检索操作,最多需要3次I/O(根节点常驻内存)。数据记录越小,每个节点存放的数据就越多,树的高度也就越小,I/O操作就少了,检索效率也就上去了。
一、B+树索引概述 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+树是多叉平衡搜索树,扇出高,只需要3层左右就能存放2kw左右的数据,同样情况下跳表则需要24层左右,假设层高对应磁盘IO,那么B+树的读性能会比跳表要好,因此mysql选了B+树做索引。 redis的读写全在内存里进行操作,不涉及磁盘IO,同时跳表实现简单,相比B+树、AVL树、少了旋转树结构的开销,因此redis使用跳表来实现...
从下图我们可以直观的看到B树和B+树的区别:紫红色的箭头是指向被索引的数据的指针,大红色的箭头即指向下一个叶子节点的指针。 我们假设被索引的列是主键,现在查找主键为5的记录,模拟一下查找的过程: B树,在倒数第二层的节点中找到5后,可以立刻拿到指针获取行数据,查找停止。