B+ 树索引的高度通常为 3~4 层,高度为 4 的 B+ 树能存放 50 亿左右的数据; 由于B+ 树的高度不高,查询效率极高,50 亿的数据也只需要插叙 4 次 I/O; MySQL 单表的索引没有个数限制,业务查询有具体需要,创建即可,不要迷信个数限制; 可以通过表sys.schema_unused_indexes和索引不可见特性,删除无用的...
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 IO,所以通过主键索引查询通常只需要 1 - 3 次 IO 操作即可查找到数据。 五、最后回顾一道面试题 有一道 MySQL 的面试题,为什么 MySQL 的索引要使用 B + 树而不是其它树形结构?比如 B 树?
最大结点的度称为树的度；父结点：若一个结点含有子结点，则这个结点称为其子结点的父结点；深度：对于任意结点n,n的深度为从根到n的唯一路径长，根结点的深度为0；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；❞ ...
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...
B+树作为一种索引数据结构，有以下几个优点：- B+树具有很高的扇出性（fanout），也就是说每个节点可以有很多个分支，这样可以使得树的高度很低，从而减少查找时需要访问的节点数。一般来说，B+树的高度在2~4层之间。- B+树可以有效地支持范围查询和顺序访问，因为它的叶子节点存储了完整的数据记录，并且按照...
B+树的高度一般为2-4层,所以查找记录时最多只需要2-4次IO,相对二叉平衡树已经大大降低了。 范围查找时,能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据,当在叶子节点中查到3时,通过3的尾指针便能获取所有数据,而不需要再像二叉树一样再获取到3的父节点。
索引的B+树高度一般为2-4层,查找记录时最多只需要2-4次IO。 为进一步知其所以然,今天来聊聊B+树索引在物理磁盘上是怎么设计存储的。 一、理解为什么要减少磁盘IO次数 众所周知,MySQL的数据实际是存储在文件中,而磁盘IO的查找速度是要远小于内存速度的,所以减少磁盘IO的次数能很大程度的提高MySQL性能。
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 ...
有数据插入那就有删除,如果这个用户表频繁的插入和删除,那会导致数据页产生碎片,页的空间利用率低,还会导致树变的“虚高”,降低查询效率!这可以通过索引重建来消除碎片提高查询效率! 3InnoDB引擎索引高度 回到开篇的问题:InnoDB 的一棵B+树可以存放多少行数据?它又有多高呢?