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...
一个三层B+树可以存大概2100万数据,1170* 1170 * 16 b+树一般2到4层,就可以满足千万级的数据存储 2.索引 索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。数据库索引类似是一本书前面的目录,能加快数据库的查询速度,数据库数据就是书具体的内容。索引一般存在磁盘上 主键索引和非主键索引都是用B+Tree数据结构储存, ...
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...
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。
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...
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) ...
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...
每一层更宽,更胖,存储的数据更多。因为B+树只存储关键字,而不存储多余data.所以B+树的每一层相比B树能存储更多节点。 所有的节点都会在叶子节点上出现,查询效率更稳定。因为B+树节点上没有数据,所以要查询数据就必须到叶子节点上,所以查询效率比B...