B+ 树能够高效地处理大量数据。由于其自平衡特性和多级索引结构,它能够随着数据量的增加保持良好的性能,而不会像一些其他类型的树结构那样在数据量较大时变得低效。 示例: 在面对大规模数据库的情况下,B+ 树能够高效地处理查询、更新、删除等操作。 总结 MySQL 选择 B+ 树作为索引结构,主要是因为 B+ 树具有高效的范围查询能力、良好
因此存放同样量级的数据,B+树的高度比跳表的要少,如果放在mysql数据库上来说,就是磁盘IO次数更少,因此B+树查询更快。 而针对写操作,B+树需要拆分合并索引数据页,跳表则独立插入,并根据随机函数确定层数,没有旋转和维持平衡的开销,因此跳表的写入性能会比B+树要好。 其实,mysql的存储引擎是可以换的,以前是myi...
B树也称B-树(其中-不是减号),是为磁盘等辅存设备设计的多路平衡查找树,与二叉树相比,B树的每个非叶节点可以有多个子树。因此,当总节点数量相同时,B树的高度远远小于AVL树和红黑树(B树是一颗“矮胖子”),磁盘IO次数大大减少。 定义B树最重要的概念是阶数(Order),对于一颗m阶B树,需要满足以下条件: 每个节点最多...
“红黑树是一种特化的 AVL树(平衡二叉树),都是在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡;若一棵二叉查找树是红黑树,则它的任一子树必为红黑树。” 假设此时用红黑树记录 id 索引列,我们在每插入一行记录的同时还要维护红黑树索引字段。 插入过程中会发现它与普通二叉树不同的是当一棵树的左右子...
MySQL索引选择B+树作为数据结构,主要基于以下几个方面的原因: 1. 什么是B+树 B+树是一种自平衡的多路搜索树,具有以下特点: 所有值都在叶子节点中:非叶子节点只存储键,用于导航,而实际的数据存储在叶子节点中。 叶子节点链式连接:所有叶子节点通过指针相连,便于范围查询。 多路平衡:每个节点可以有多个子节点,确保...
2.造成树节点过深,从而增加查找的IO,而现在IO就是查找的瓶颈 二叉平衡树-AVL 为了保持树的平衡,避免出现数据倾斜,需要进行旋转操作,通过左旋或者右旋最终保持最长子树和最短子树长度不能超过1,如果超过1就不是严格意义上AVL树了 缺点: 1.当数据量很大的时候,为了保持平衡,需要进行1-n次的旋转,这个旋转是比较浪费...
MySQL使用B+树作为其索引数据结构主要有以下几个原因：（1）性能高效：B+树非叶子节点不存储数据，所以...
在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前,我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的,因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程,在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用B+树! 学…
mysql中使用存储引擎是B+数,原因是B+树相对于B树,非叶子节点不存储行详细数据,仅储存索引字段值以及所在磁盘的地址值,会存在冗余重复的索引字段值,优点在于每页存储单位中能存储更多的索引信息,形成的B数会更加矮小更胖。参考图如下: 逻辑图如下: 假设主键为bigint类型,主键bigint占用8个字节,指针地址占用6个字节...