按照节点包含子树个数,可以分为B树和二叉树,二叉树可以分为以下几种: ❝ 二叉树:每个节点最多含有两个子树的树称为二叉树; 二叉查找树:首先它是一颗二叉树,若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;左、右子树也分别为二叉排序树; 满二叉树:叶节点除外的所有节点均含有
也就是说 ,叶结点 中为数据文件的第一个记录设有一个键、指针对 ,该数据文件可以按主键排序,也可以不按主键排序 ;数据文件按主键排序,且 B +树是稀疏索引 , 在叶结点中为数据文件的每一个块设有一个键、指针对 ;数据文件不按键属性排序 ,且该属性是 B +树 的查找键 , 叶结点中为数据文件里出现的每个...
这个图比较好理解,显而易见的可以看出来,少量数据存储时在磁盘中就是一棵简单的B+tree结构,根节点存储每个叶子节点中最小的主键ID,叶子节点则存储主键+其余数据,这样的一棵树的时间复杂度即O(lognN)[稍作解释:此处的n为B+tree的阶,N为数据量] 那么接下来我们思考一个问题,如果数据增多到一定量,单靠一棵这...
接下来,我们先画一个只要两层高的B+树结构图。 假设第一层根节点存在以下情况:索引1对应页指针地址10,索引5对应页指针地址30,索引8对应页指针地址50。 第二层节点作为叶子节点,存放的是大小为16kb的页数据,页数据里每一行记录大小为1kb,那么,一个叶子节点的页里就可以存放16条数据。 既然已经知道一个叶子节点...
可以看到,在上面的B+树索引中,若要查询索引键值为 5 的记录,则首先查找根节点,查到键值对(20,地址),这表示小于 20 的记录在地址指向的下一层叶子节点中。接着根据下一层地址就可以找到最左边的叶子节点,在叶子节点中根据二叉查找就能找到索引键值为 5 的记录。 那一个高度为 2 的 B+ 树索引,理论上最多...
目录项和用户记录其实差不多,我们也使用页的方式来管理目录项 InnoDB中是使用页来作为管理存储空间的基本单位。 多个目录项记录的页 目录项记录页的目录页 B+树 一般情况下B+树都不会超过4层,为什么? 因为树的层次月底,我们进行磁盘I/O的次数就会越少。 如果树的层次越多, 每经过一层就需要加载一次数据页(...
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...
不一定是3层啊，可以扩展到多层，道理是一样的。检索的时候沿着根开始找，直到找到对应的叶子节点，就是要找的数据了。