所以在创建索引的时候要根据情况而定,而不是把所有字段都创建索引,创建冗余索引只会对 数据在进行增删改的时候增加性能上的消耗 B树确实已经很好的解决了问题,我先这里先继续看一下B+Tree结构,再来讨论BTree和B+Tree的区别。 先看看B+Tree是怎样的,B+Tree是B Tree的一个变种,在B+Tree中,B树的路数和关键字的...
B+Tree查找算法图(在叶子节点上加上双向指针) B*Treee查找算法图(在枝节点上也使用双向指针) 官方图 分类 构建过程 聚簇索引构建过程 作用: 有了聚簇索引,将来插入的数据行,在同一个区内,都会按照ID值得顺序,有序在磁盘存储数据。 MySQL InnoDB 表 通过聚簇索引组织存储数据表。 前提: 1.建表时指定了主键...
多列索引性能：对于多列索引，B+ 树的组合索引能够显著提升查询效率。通过合理设计索引列的顺序，B+ 树可以帮助数据库快速找到满足条件的记录，极大地减少了磁盘 I/O 操作。通过上述性能优势，我们可以看到 B+ 树在 MySQL 数据库中的应用不仅提升了数据检索的效率，还为实现复杂的查询功能提供了支持。随着数据量的...
索引会影响where后面的查找,和order by 后面的排序。 一、索引的分类 1️⃣从存储结构上来划分:BTree索引(B-Tree或B+Tree索引),Hash索引,full-index全文索引,R-Tree索引。 2️⃣从应用层次来分:普通索引,唯一索引,复合索引 3️⃣根据中数据的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序关系:聚集索引,非聚集索引...
这里顺便说一下:在B Tree保证树的平衡的过程中,每次关键字的变化,都会导致结构发生很大的变化,这个过程是特别浪费时间的,所以创建索引一定要创建合适的索引,而不是把所有的字段都创建索引,创建冗余索引只会在对数据进行新增,删除,修改时增加性能消耗。
4. 索引方法选择建议 选择B-Tree 索引的场景 需要范围查询(>、<、BETWEEN)。 需要支持排序或分组(ORDER BY、GROUP BY)。 查询中包含多列,适合使用复合索引。 存储引擎是 InnoDB 或 MyISAM(默认是 B-Tree)。 选择Hash 索引的场景 查询仅为等值查询(=或IN),且性能要求极高。
1、B+Tree索引 1、B+Tree首先是有序结构,为了不至于树的高度太高,影响查找效率,在叶子节点上存储的不是单个数据,提高了查找效率; 为了更好的支持范围查询,B+树在叶子节点冗余了非叶子节点数据,为了支持翻页,叶子节点之间通过指针相连; 2、B+树算法: 通过继承了B树的特征,通过非叶子节点查询叶子节点获取对应的va...
常用的两种索引结构:B-tree和HASH B-tree B-tree索引能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要经行全表扫描来获取需要的数据,取而代之的是从根节点开始搜索。根节点的槽中存放了指向子节点的指针,存储引擎根据这些指针向下查找。通常比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下层子节点。
B-Tree --> Insert B-Tree --> Search B-Tree --> Delete Insert --> B-Tree Search --> B-Tree Delete --> B-Tree B-Tree索引的使用示例 在下面的示例中,我们将创建一个名为users的表,并添加B-Tree索引来优化姓名的查询。 CREATETABLEusers(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,nameVARCHAR(100)NOTNULL...