id建立主键索引(B+Tree结构),由于本身是有序链表,所以顺序查找即可 Mysql的InnoDB中的索引结构与MyISAM的索引结构的区别 InnoDB引擎,表数据文件按B+Tree组织的,叶节点data域保存完整行数据, 树上的key就是主键, 以主键构建的B+树索引 这种索引叫做聚集索引(聚簇索引 clustered index) 聚簇索引一般为主键索引,而主...
B+ Tree更适合用来做索引原因: 1.B+ 树的磁盘读写代价更低。因为它的非叶子节点只存储索引而不存储具体数据,因此其内部节点相对B Tree 更小。如果把所有内部节点的关键字存放在同一盘块中,这个盘块能容纳的关键字数量就更多,一次性读入内存中的需要查找的关键字也越多,相对来说,I/O次数就降低了。 2.B+ ...
B-Tree相对于AVLTree缩减了节点个数,使每次磁盘I/O取到内存的数据都发挥了作用,从而提高了查询效率。 我们可以来算一笔账,以InnoDB存储引擎中默认每个页的大小为16KB来计算,假设以int型的ID作为索引关键字,那么 一个int占用4byte,由上图可以知道还有其他的除主键以外的数据,姑且页当成4byte,那么这里就是8byte,...
1.B Tree能解决的问题,B+ Tree也能解决,并且能更好的支持ID自增,降低树的高度,增大节点存储关键字能力 2.B+ Tree扫库扫表能力更强。对于B+ Tree只需要遍历所有叶子节点即可(数据都在叶子节点上,叶子节点相互有引用);对于B Tree则要遍历整棵树 3.B+ Tree磁盘读写能力更强。B+ Tree的根节点和支节点不保...
B Tree 是一个绝对平衡树,所有的叶子节点在同一高度,如下图所示: 上图为一个2-3树(每个节点存储2个关键字,有3路),多路平衡查找树也就是多叉的意思,从上图中可以看出,每个节点保存的关键字的个数和路数关系为:关键字个数 = 路数 – 1。 假设要从上图中查找id = X的数据,B TREE 搜索过程如下: ...
但实际上MySQL底层并没有用二叉树来存储索引数据,是用的 B+tree(B+树)。 为什么不采用二叉树 假设此时用普通二叉树记录id索引列,我们在每插入一行记录的同时还要维护二叉树索引字段。 此时当我要找id = 7的那条数据时,它的查找过程如下: 此时找id = 7这一行记录时找了 7 次,和我们全表扫描也没什么很大...
1.3 带有顺序访问指针的 B+Tree 一般在数据库系统或文件系统中使用的 B+Tree 结构都在经典 B+Tree 的基础上进行了优化,增加了顺序访问指针。 如图所示,在 B+Tree 的每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针,就形成了带有顺序访问指针的 B+Tree 。做这个优化的目的是为了提高区间访问的性能,例如图中如果要查...
mysql默认存储引擎innodb只显式支持B-Tree( 从技术上来说是B+Tree)索引,对于频繁访问的表,innodb会透明建立自适应hash索引,即在B树索引基础上建立hash索引,可以显著提高查找效率,对于客户端是透明的,不可控制的,隐式的。 不谈存储引擎,只讨论实现(抽象) ...
InnoDB使用B+Tree数据结构存储索引,根据索引物理结构可将索引划分为聚簇索引和非聚簇索引(也可称辅助索引或二级索引)。一个表中只能存在一个聚簇索引(主键索引),但可以存在多个非聚簇索引。 B+树 叶子节点包含数据表中行记录就是聚簇索引(索引和数据是一块的)。
B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构。在B+Tree中，所有数据记录节点都...