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...
全表查询:B+树的叶子结点是通过链表连接起来的,对于全表查询,需要从头到尾将所有的叶子结点访问一遍。 索引高度通常为2~4层。在高度h=3、主键为int类型、行记录大小为1KB时,可索引的总行数为1170^2*16=2190W。这也是很多大厂将2000W作为分库分表标准的原因; 查看索引真实高度的方法如下: 通过information_schema...
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；❞ ...
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 ...
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个键值的行记录时最多只需要2到4次IO,这倒不错。因为当前一般的机械硬盘每秒至少可以做100次IO,2~4次的IO意味着查询时间只需要0.02~0.04秒。 数据库中的B+树索引可以分为聚集索引(clustered index)和辅助索引(secondary index), ...
在每行数据是1KB的情况下,3层高的B+数可以存放2190万多条数据。 【为什么mysql使用B+树?而不是B树?】 因为B树的非叶子节点也存储数据,而B+树只有在叶子节点才存储数据,所以B树因为存放了数据,所以能放指针的地方就变少了,那要保存同样多的数据,就一定要增加树的高度,如果运气好,那么可能在中间的叶子节点就能...
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。
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?
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...