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；❞ ...
1、分析b+树非叶子节点情况 ,假定一个表用int类型作为主键,占用4个字节,而指针大小在InnoDB源码中设置为6字节,一共10个字节,根节点一页就能存放16K/10 约为1600个指针 满编的B+树一层能存放的指针数据为1600*1600 约为256W条数据,二层大约为4亿数据。 此时B+树高度为4,因为有叶子节点的存在。假定数据表...
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，并且按照键...
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...
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 ...
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...
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...
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?
B+树 我们需要对B树进行优化,方向很明确:将索引和数据分离,仅在索引节点中存储必要的键和指向实际数据的指针(而非数据本身)。 单看文字都不知道B+树长什么样,借用一下小林code的图: 结合图,可以看出: 通常B+树的高度设计在3-4层,依旧可以存储大量上千万条数据,具体原因值得单独说,是一条单独的面经题。