它表数据与表索引一起存储,在B+树的叶子结点里不再存储的是该行的磁盘空间位置,而是该行的全部列数据,这样就可以不再一次寻址(回表),由于它表数据与表索引一起存储,所以就必须有一个主键索引来组建我们整张表,主键所以建议使用整型递增的类型,(整型是因为整型在值对比的过程中要快很多,且整型占用空间...
2:Infimum记录,在B+树索引中,Infimum记录位于整个索引的最左边,用于表示没有更小值的情况。 3:Supermun记录,在B+树索引中,Supremum记录位于整个索引的最右边,用于表示没有更大值的情况。 你可能会好奇,取值有0、2、3,那取值1是什么意思呢? 我们注意到,在目录项中存储两个字段,分别是最小主键值以及对应的页...
1、不同应用中B+树索引的使用 在了解了B+树索引的本质和实现后,下一个需要考虑的问题是怎样正确地使用B+树索引,这不是一个简单的问题。这里所总结的可能并不适用于所有的应用场合。我所能做的只是概括一个大概的方向。在实际的生产环境使用中,每个DBA和开发人员,还是需要根据自己的具体生产环境来使用索引,并...
但MySQL的索引依然不采用能够精确定位和范围查询都优秀的红黑树。 因为当MySQL数据量很大的时候,索引的体积也会很大,可能内存放不下,所以需要从磁盘上进行相关读写,如果树的层级太高,则读写磁盘的次数(I/O交互)就会越多,性能就会越差。 B-tree 红黑树目前的唯一不足点就是树的高度不可控,所以现在我们的切入点...
优点:在数据量小比如只有几十行数据的情况下很快。但数据量大时不适用。更通常情况下,我们应该避免全表扫描,我们可以通过索引来大幅提升查询数据的速度。 什么信息能够成为索引? 能把记录限制在一定查找范围内的字段,比如键,唯一键,主键等 B+ Tree更适合用来做索引原因:...
红黑树的优点：限制了左右子树的树高，不会相差过大。缺点：规则复杂，一般人想要弄懂这玩意儿，就已经...
(2)其次,因为卫星数据的不同,导致查询过程也不同;B树的查找只需找到匹配元素即可,最好情况下查找到根节点,最坏情况下查找到叶子结点,所说性能很不稳定,而B+树每次必须查找到叶子结点,性能稳定 (3)在范围查询方面,B+树的优势更加明显。B树的范围查找需要不断依赖中序遍历。首先二分查找到范围下限,在不断通过中...
B+-tree(B+tree、B+树):也是多路查找树,为B-tree的变形,在B-tree的基础上将叶节点打通,加上指向兄弟节点的指针,形成双向链表。叶节点的打通,使得只需遍历叶节点就可以实现整棵树的遍历,而无需像B-tree一样必须回到根枝节点再访问叶节点,对应数据库中范围查询,大大提高了IO性能。此为MySQL的B-tree索引结构...
如果对这种小基数字段建立索引的话,还不如全表扫描,因为你的索引树里就包含男和女两种值,根本没法进行快速的二分查找,那用索引就没有太大的意义了。 一般建立索引,尽量使用那些基数比较大的字段,就是值比较多的字段,那么才会发挥出B+树快速二分查找的优势来。
1.5 MySQL为啥使用B+树?不用红黑树作为索引的数据结构? 红黑树遵循深度优先, 一般节点较深, 每一层较窄. B+是B树的变体, 是一种多路树, 遵循广度优先, 一般节点较浅, 每一层较宽. 因为MySQL 读取数据时, 需要从磁盘IO读到内存中, 每读一层, 都消耗4KB的内存 ...