索引结构mysql索引结构分为哈希和b+树（1）HASH 用于对等比较，如"=“和” <=>"，查询单条快，范围查询慢 （2）BTREE b树/b+树，层数越多，数据量指数级增长（mysql innodb默认）用在像 "=，>，>=，<，<=、BETWEEN、Like"等操作符查询效率较高当然Mysql默认就是BTREE方式。b+树是基础，看其他
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2023-08-11 21:45:56
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一、B+树索引概述索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。若索引太多，应用程序的性能可能会受到影响(需维护索引的结构和数据)；而索引太少，对查询性能又会产生影响。二叉树，左子树的键值总是小于根的键值，右子树的键值总是大于根的键值。平衡二叉树(AVL树)，任何节点的两个子树的高度最大差为 1。平衡二叉树的查询速度很快，但是维护一棵平衡二叉树的代价是非常大的。通常来说，需要 1 次或多次左旋和右旋来得
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2023-11-25 18:19:13
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MySql Innodb索引：B+树全文索引哈希索引 B+树有n个子树的中间节点包含n个元素，每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点。所有叶子节点包含元素的信息以及指向记录的指针，且叶子节点按关键字自小到大顺序链接。所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素。所有的数据都在叶子节点，且每一个叶子节点都带有指向下一个节点的指针，形成了一个有序
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2023-09-04 19:56:20
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我们都理解B+树和Hash索引的区别有助于我们预测索引在不同的存储引擎中是怎么执行查询的。
我们都理解B+树和Hash索引的区别有助于我们预测索引在不同的存储引擎中是怎么执行查询的。B+ TREE 索引特性B数是一种在数据库索引中流行的树数据结构。该结构始终保持排序，从而可以快速查找精确匹配。MySQL中使用的是B树的一种变体，B+树，这种类型的索引可用
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2023-08-06 14:13:05
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mysql索引与B+树浅析一、为什么B+树更适合用于索引二、B+树的操作1、插入1.1 插入过程1.2 InnoDB索引分裂优化1.2.1 旋转1.2.2 顺序插入的优化1.2.3 顺序插入分裂优化带来的Bug#677182、删除三、聚集索引和辅助索引1、聚集索引2、辅助索引（非聚集索引）3、索引管理3.1 索引操作3.2 Cardinality值3.2.1 定义3.2.2 统计方式四、B+树索
索引(Index)
二叉树、平衡二叉树、红黑树、B树、B+树与B*树
一、MySQL 索引为什么用 B+ 树而不是 B 树【B+树的磁盘读写代价更低】B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针，因此其内部节点相对B树更小，如果把所有同一内部节点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多，一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多，相对 IO 读写次数就降低了。【B+树的查询效率
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2023-08-20 23:05:31
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B+树是一个平衡的多叉树。B+树从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当，不会出现大幅波动。哈希索引采用一定的哈希算法，把键值换成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置。两者的区别：哈希索引的优势：（1）等值查询。哈希索引具有绝对优势（前提是：没有大量重复键值，如果大量重复键值时，哈希索引的效率很低，因为存在所谓的哈希碰撞问题。）哈希索引不适用
引言我们知道mysql的索引模型是B+树，每个索引在innodb引擎中其实都是一个B+树，面试中经常会问为什么mysql不使用适用于磁盘访问而设计的B树而是用B+树，既然要聊为什么，那么首先要对二者有一个清晰的了解。B树 每个节点都存储key和data，所有节点组成这棵树，并且叶子节点指针为null。根节点至少有两个子节点 每个节点有M-1个key，并且以升序排列 位于M-1和M key的子节点的
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2023-09-19 01:15:51
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平衡二叉树此前讲红黑树时也提到了平衡二叉树，红黑树和AVL树都是能保证树不退化的平衡二叉树，平衡二叉树采用二分思想组织数据，能大大提高单点查找数据的效率，其组装过程略。作为对比，此处也列出平衡二叉树规则节点最多有两个子节点。节点大于其左子节点小于其右子节点。树的左右两边层级最多相差不大于1。但平衡二叉树的性能和层级成反比，如果层级过多，则影响效率。因此数据库使用平衡二叉树组织数据过于低效，产生了B
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2023-12-26 19:52:30
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mysql的innodb的索引的B+树逐步讲解B树B+树B树和B+树的不同点聚集索引 VS 非聚集索引总结（面试题）1.为什么不使用二叉查找树？2.为什么不使用平衡二叉树？3.为什么不使用B树？4.为什么MySQL选择B+树做索引 B+ 树： 是由二叉查找树，平衡二叉树和B树演化而来二叉查找树： 任何节点的左节点的值都小于该节点，右节点都大于该节点。 为了避免二叉查找树的极端情况，即太高瘦，引入
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2023-07-28 17:10:36
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部分参考：B树和B+树的区别MySQL为什么使用树结构？文件很大，不可能全部存储在内存中，故要存储到磁盘上索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数（为什么使用B-/+Tree，还跟磁盘存取原理有关）局部性原理与磁盘预读，预读的长度一般为页（page）的整倍数（操作系统内存页的大小通常为4k）。其中MySQL B+树中的 叶/非叶节点 都是以MySQL的页为单位（大小通常也为
B树1、所有键值分布在整个树中（区别与B+树，B+树的值只分部在叶子节点上） 2、任何关键字出现且只出现在一个节点中（区别与B+树） 3、搜索有可能在非叶子节点结束（区别与B+树，因为值都在叶子节点上，只有搜到叶子节点才能拿到值） 4、在关键字全集内做一次查找，性能逼近二分查找算法B+树1、B Tree 指的是 Balance Tree，也就是平衡树，平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层
索引文件是按照不同的数据结构来存储的，数据结构的不同也产生不同的索引类型：全文索引空间数据索引(R-Tree)哈希索引树索引全文索引全文索引主要用于海量数据的搜索，MySQL从5.6开始支持InnoDB引擎的全文索引，功能没有专业的搜索引擎如Sphinx或Solr丰富。需求比较简单时可以试用。空间数据索引R-Tree，空间索引可用于地理数据存储，需要GIS相关函数支持，由于MySQL的GIS支持并
一、B+树是什么树型数据结构，通常用于数据库和操作系统的文件系统中。B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序，其插入与修改操作拥有较稳定的对数时间复杂度。B+ 树元素自底向上插入，这与二叉树恰好相反。 B+ 树的创造者Rudolf Bayer没有解释B代表什么。最常见的观点是B代表平衡(balanced)，因为所有的叶子节点在树中都在相同的级别上。B也可能代表Bayer，或者是波音（Bo
前言上一篇博客我们讲到了B-树索引，但是其实大家都知道Mysql（MYISAM和InnoDb）最终使用的是B+树索引，那么这么做的原因是什么？这也就是接下来的内容。B-树索引存在的问题
问题1：索引+数据内容分散在不同结点上，距离根结点近搜索就快，距离根结点远搜索就慢，也就是花费的磁盘IO的次数不平均，每一行数据搜索花费的时间也不平均；
问题2：每一个非叶子结点上不仅仅要存索引（key），还要存储
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2023-08-11 20:41:09
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一、B+树的结点组成 B+树包含两种结点： 0、根结点：(一般区分为两种，这里我将根结点分开说明，因为根节点非常特殊而且唯一) 若树只有一层：仅有根结点，此根结点也是叶结点，根结点中索引值个数无最少限制。 若树为两层以及以上：最上面那一层为根结点，根结点属于内部结点，根节点中
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2023-10-31 17:36:28
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Mysql索引为什么选择B+树这种数据结构1、二叉树无法解决单边增长的问题。2、红黑树虽然可以通过节点旋转来达到节点自动平衡的问题、但无法有效控制树的高度。3、B树、B+树B树、B+树区别相同点每个数据页的节点都是从左到右依次递增的不同点B树数据都存储在对应的每个索引节点上且不会做冗余处理、B+树数据只存储在叶子节点上（叶子节点包含有所有的索引数据、其余非叶子节点都是冗余节点）B树叶子节点的每个数
原创
2023-01-31 15:27:17
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目录B 树文件查找的具体过程(涉及磁盘IO操作)B树的高度B+树B+树更适合用于文件索引和数据库索引B+树的分裂B*-tree总结B 树B 树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种多叉（下面你会看到，相对于二叉，B树每个内结点有多个分支，即多叉）平衡查找树。与之前介绍的红黑树很相似，但在降低磁盘I/0操作方面要更好一些。B树与红黑树最大的不同在于，B树的结点可以有许多子女，从几个到几千个。那为什么又
该博客主要讲解一下MySQL中的索引。一、B树和B+树在讲解索引之前，先简要说明一下索引的底层数据结构。MySQL中常用的存储引擎，如InnoDB和MyISAM的索引都是B+树索引，也就是底层数据结构就是B+树。1、B树B+树是由B树发展而来的，因此我们先讲一下B树。B树的定义（按照阶数来定义的）如下：一组关键字建立的B树：2、B+树一棵m阶的B+树和m阶的B树的异同点在于： &nbs
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2023-07-04 20:20:12
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树的话，无非就是前中后序遍历、二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树，更高级一点的有红黑树、B树、B+树，字典树。树的查找性能取决于树的高度，让树尽可能平衡是为了降低树的高度。B树B树是一种多路搜索树，它的每个节点都可以拥有多于两个孩子节点。M路的B树最多拥有M个孩子节点，设计成多路是为了降低树的高度。B树一般使用于文件系统的索引，文件系统和数据库的索引都是存在硬盘上的。并且如果数据量大的话，不一定能一次
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2023-12-27 16:08:42
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