1.索引如果没有特别指明类型,一般是说b树索引,b树索引使用b树数据结构存储数据,实际上很多存储引擎使用的是b+树,每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的范围遍历 2.底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构...,比如NDB集群存储引擎使用了T树,InnoDB使用的是B+树 3.MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小,InnoDB按照原数据格式进行存储,MyISAM通过数据的物理位置引用被索引的行,InnoDB...根据主键引用被索引的行 4.b树意味着所有的值是按照顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同 5.b树索引能够加快访问数据的速度,存储引擎不需要再进行全表扫描来获取需要的数据,取而代之的是从索引的根节点开始进行搜索...,而不是其他的节点页 7.b树对索引列是顺序存储的,所以很适合查找范围数据. 8.索引对多个值进行排序的依据是,定义索引时列的顺序,比如联合索引key(a,b,c),这三个列的顺序 9.上面的联合索引对以下查询语句有效...a<x 精确匹配某一列范围匹配另一列 where a=x and b like x% 10.因为索引树的节点是有序的,可以用于查询中的order by操作,如果可以按照某种方式查到值,那么也可以按这种方式排序
引言 时隔一年，我又想起当初看数据库时，看到的B+树，就是数据库的索引使用的数据结构。再整理一下，看看自己没有忘记很多吧。 概述 B+树之前，先来看一下二叉查找树（1,2,3,4,5,6,7） ?...但想想数据库查找数据的场景： select * from user where id > 10， 显然，对于这种查找区间来说，二叉查找树并不高效。那么B+树是如何解决这个问题的呢？...没错，这就是B+树。 这个结构是怎么想出来的我不知道啊，但是我今天突然发现，他的存储方式和跳表十分之像啊。莫非是受到了跳表的启发？亦或是跳表受到了B+树的启发？咱也不知道。...算一下，如果是3叉树，高度为3（这个高度为索引树的高度），可索引的数组长度为：（3^4=81）；如果是5叉树，高度为3，可索引数组长度为：（5^4=625）；如果是100叉树，高度为3，可索引长度为：（...B+树是不是分叉越多越好 那肯定不是越多越好啊，要是一层就把所有数据都存储了，要他还有什么用，根本没有起到快速定位的作用。 但我想说的并不是这。
B树的数据指针存储在各层节点中 , B+树的数据都存储在了叶子节点 , 那查找的时候B+树比B树效率按逻辑应该更高吗?...这样的情形下 , B树的数据存储的比较分散 , 在磁盘里进行查找的时候 , 不能利用上局部性原理 , 反而效率是更低的....B+树叶子节点之间还有链表连起来了 , 如果是个范围的查询 , 那么就只需要找到前一个和后一个 ,中间遍历链表就可以了 B树还要不停的去遍历整个树 , 才能进行范围查询 , 也是慢的.
为什么是这么多呢？因为这是可以算出来的，要搞清楚这个问题，我们先从 InnoDB 索引数据结构、数据组织方式说起。...怎么得到 InnoDB 主键索引 B+ 树的高度？ 上面我们通过推断得出 B+ 树的高度通常是 1-3，下面我们从另外一个侧面证明这个结论。...因为主键索引 B+ 树的根页在整个表空间文件中的第 3 个页开始，所以可以算出它在文件中的偏移量：16384*3=49152（16384 为页大小）。...换句话说这两个表通过索引查询效率并没有太大差异，因为都只需要做 3 次 IO。 那么如果有一张表行数是一千万，那么他的 B+ 树高度依旧是 3，查询效率仍然不会相差太大。...region 表只有 5 行数据，当然他的 B+ 树高度为 1。 最后回顾一道 MySQL 面试题：为什么 MySQL 的索引要使用 B+ 树而不是其他树形结构？比如 B 树？
今天讲的这个主题，是《面试官:谈谈你对mysql索引的认识》，里头提到的一个坑。 也就是说，如果面试官问的是，为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树？...正文 这里的Mysql指的是Innodb的存储引擎下的索引结构，其他存储引擎我们暂时不讨论。 B树和B+树 开头，我们先回忆一下，B树和B+树的结构以及特点，如下所示: B树 ?...我们可以认为在做单一数据查询的时候，使用B树平均性能更好。但是，由于B树中各节点之间没有指针相邻，因此B树不适合做一些数据遍历操作。...面试官:"说说mysql索引结构？" 我:"巴拉巴拉" 面试官:"知道为什么用B+树，不用B树么？" 这个时候正常的面试者就蒙了，会把B树的缺点喷一通！...我:"巴拉巴拉" 面试官:"为什么Mongodb索引用B树，而Mysql用B+树？" 然后你就回去等通知了！ 套路三 你简历既没写mysql，没写mongodb!
为什么加索引?...数据使用索引的存储方式 这样是不是就很快了 但是二叉树这个数据结构在某些情况下并没有什么效果,比如这个col1这一列 ,他是1-6的连续数据 他的二叉树结构就是如下 虽然还是二叉树,但是这个和没有索引效果是一样的...,查找性能优化很高 红黑树的索引要是将1-7变成如下 红黑树也是二叉树,也叫做自平衡二叉树,二叉平衡树 但是MySQL最后之所以没有选择红黑树,因为红黑树在某些场景下并不能满足需求,因为用红黑树存储索引在某些情况下有如下问题...疑问:为什么不把所有数据都放在第一行呢?...而B树叶子结点没有指针的, 假如查找的是10-50之间数据,找到20之后,又要从根节点索引元素查找到49,不能像B+树那样直接向右取 联合索引: 这个就是把之前的一个字段转换成现在的三个字段而已,这个对比排序方式是首先按照第一个字段对比
一个页就是一棵树B+树的节点，数据库I/O操作的最小单位是页，与数据库相关的内容都会存储在页的结构里。 B+树索引结构 ?...为什么要用B+树索引 数据库访问数据要通过页，一个页就是一个B+树节点，访问一个节点相当于一次I/O操作，所以越快能找到节点，查找性能越好。...B+树是B树的改进，简单地说是：只有叶子节点才存数据，非叶子节点是存储的指针；所有叶子节点构成一个有序链表 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...B+树与B树的不同： B+树非叶子节点不存在数据只存索引，B树非叶子节点存储数据 B+树查询效率更高。...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，通常B+树矮更胖，高度小查询产生的I/O更少。
引言 如果面试官问的是，为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树？这个问题时，给自己留一条后路，不要把B树喷的一文不值。因为网上有些答案是说，B树不适合做文件存储系统的索引结构。...因此，就有了这篇文章的诞生~ 正文 这里的Mysql指的是Innodb的存储引擎下的索引结构，其他存储引擎我们暂时不讨论。...B树和B+树 开头，我们先回忆一下，B树和B+树的结构以及特点，如下所示: B树 ? 注意一下B树的两个明显特点 树内的每个节点都存储数据 叶子节点之间无指针相邻 B+树 ?...注意一下B+树的两个明显特点 数据只出现在叶子节点 所有叶子节点增加了一个链指针
在数据库面试过程中，经常会被问到一个问题：MySQL索引为什么使用B+树？...面对这个问题，我相信80%的人都不清楚（包括我自己），那么本文就围绕这个问题展开介绍，在了解索引之前，我们先了解一下B+树，什么是B+树？在了解B+树之前，先了解一下什么是B树？...2）B+树与B树最大的不同是内部结点不保存数据，只用于索引，所有数据（或者说记录）都保存在叶子结点中。...2.3 B+树的删除操作 如果叶子结点中没有相应的key，则删除失败。否则执行下面的步骤 1）删除叶子结点中对应的key。...（必为索引结点），执行第4步（第4步以后的操作和B树就完全一样了，主要是为了更新索引结点）。
一位6年经验的小伙伴去字节面试的时候被问到这样一个问题，为什么MySQL索引结构要采用B+树？这位小伙伴从来就没有思考过这个问题。只因为现在都这么卷，后面还特意查了很多资料，他也希望听听我的见解。...1、B树和B+树 一般来说，数据库的存储引擎都是采用B树或者B+树来实现索引的存储。首先来看B树，如图所示。...所以 高度决定了磁盘I/O的次数，磁盘I/O次数越少，对于性能的提升就越大，这也是为什么采用B树作为索引存储结构的原因，如图所示。...2、原因分析 我认为，MySQL索引结构采用B+树，有以下4个原因： 1、从磁盘I/O效率方面来看：B+树的非叶子节点不存储数据，所以树的每一层就能够存储更多的索引数量，也就是说，B+树在层高相同的情况下...以上就是我对为什么MySQL索引结构采用B+树 的理解。
InnoDB 为什么使用 B+树实现索引？说到这个话题，就需要先聊一聊 InnoDB 的索引类型有哪些？...InnoDB 中的索引类型 InnoDB 存储引擎支持两种常见的索引数据结构：B+树索引和哈希索引，其中 B+树索引是目前关系型数据库系统中最为常见、最为高效的索引之一。...数据库中的 B+树索引可分为聚簇索引和非聚簇索引。聚簇索引按照每张表的主键构建一个 B+树，其叶子节点记录着表中每行记录的所有值。只需访问叶子节点即可获取整行记录的信息。...优化缓存利用：B+树的非叶子节点仅存储指向子节点的指针，不存储数据，可使缓存容纳更多索引数据，提高缓存命中率，加速查询速度。 为什么不用红黑树或者 B 树？...而这些是红黑树和 B 树无法实现的。 B+树索引和 Hash 索引有什么区别？
因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，...不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助，例如知道了InnoDB的索引实现后，就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键，因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大...二是辅助索引的区别：InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。而MyISAM的辅助索引和主索引没有多大区别。...(“左孩子最右边的节点”或“右孩子最左边的节点”)到父节点中；如果没有，则直接删除。...mysql 底层存储是用B+树实现的，因为MySQL的索引是存储在磁盘上的。内存中B+树是没有优势的，但是一到磁盘，B+树的威力就出来了。
上图就是一棵B+树，每个部分有3个主要概念：物理磁盘块、数据项(蓝色)、指针(红色) 如磁盘块1，包含数据项 17、35，包含指针 P1、P2、P3，P1指向小于17的磁盘块，P2指向在17和35之间的磁盘块...真实的数据存于叶子节点中，即 3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99 非叶子节点中并不存放真实数据项，只存放指引搜索方向的数据项，如 17、35 并不真实存在于数据表中 B+...树查找过程 如果要查找数据项29 1....内存中做二分查找找到29，结束查询 总计三次IO，即可找到目标数据项 3层的B+树可以表示上百万的数据，对查询性能的提高是巨大的
前言 在从一堆数据中查找指定的数据时，我们常用的数据结构是哈希表和二叉查找树，表本质上就是一堆数据的集合，所以MySQL数据库用了B+树和哈希表来实现索引 B+树是通过二叉查找树，再由平衡二叉树，B树（...，为什么不用这两种数据结构来实现索引呢？...慢慢来分析 二叉查找树是带有特殊属性的二叉树，需要满足以下属性 非叶子节点最多拥有两个子节点 非叶子节值大于左边子节点、小于右边子节点 没有值相等重复的节点; ?...B树和B+树 B树和B-树是同一种树，假如用平衡二叉树实现索引，效率已经很高了，查找一个节点所做的IO次数是这个节点所处的树的高度，因为我们无法把整个索引都加载到内存，并且节点数据在磁盘中不是顺序排放的...在InnoDB存储引擎中，每张表都有个主键，如果在创建表时没有显示的定义主键，则InnoDB存储引擎会按如下方式选择或创建主键。
（读多写少的场景在web中是很常见的） 三：MySQL中索引操作 1：查看索引 show index from 表名; 查看某个表是否有索引，以及有几个索引 2：创建索引 注：危险操作，如果表是空的或者数据比较少...on student (name); 3：删除索引 drop index 索引名 on 表名 注：危险操作，在创建索引之初，我们就要设计规划好表的索引，但是在实际开发中，总会遇到需要添加索引的情况 解决方案...四：数据库的索引底层结构 1：B树 B树又叫B-树（非念B减树，只是符号），B树是一个有序的N叉搜索树，每一个节点上可能有N个值，N个值划分出来N+1个区间 特点： ①：同样高度的B树和二叉搜索树，前者能表示的元素个数更多...②：在搜索的时候B树的比较次数更多 ③：虽然B树总的比较次数更多，但是B树的硬盘IO读取次数更少，成本更低（一次硬盘读取相当于内存1w次比较） 解释：同样多的元素个数下，B树存储元素所需要的节点数更少...，而硬盘1次读取，是把节点中所有元素一次性读取出来， 2：B+树 在B树的基础上，做出了改进，B+树也是N叉搜索树，划分出来N个区间，根节点上的最后一个值为最大/小值 特点： （1）：B+树一个节点中有
一 .为什么要使用索引?...),索引则是孩子的指向.其中B树的关键字保存了数据信息,而我们B+树没有,B+树关键字保存的索引信息. 3.1 B-Tree 多路平衡查找树 m阶B树定义 根节点至少包括两个孩子 树中每个节点最多含有m...所有叶子节点都位于同一层 3.2为什么用B-树可以很矮,很胖，速度很快呢?...从查找过程中发现，在结点树比较小的情况下,B树的比对次数和磁盘IO的次数与二叉树相差不了多少，所以这样看来并没有什么优势。...Mysql中B+树索引的具体体现形式 ......马上讲 4 有没有其他索引可能的选项?
但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引....或许有很多人和我一样，没搞清楚概念就开始研究B-Tree，B+Tree等结构，导致在面试的时候答非所问！...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。...二、索引的底层实现 mysql默认存储引擎innodb只显式支持B-Tree( 从技术上来说是B+Tree)索引，对于频繁访问的表，innodb会透明建立自适应hash索引，即在B树索引基础上建立hash...三、问题 问：为什么索引结构默认使用B-Tree，而不是hash，二叉树，红黑树？ hash：虽然可以快速定位，但是没有顺序，IO复杂度高。...二叉树：树的高度不均匀，不能自平衡，查找效率跟数据有关（树的高度），并且IO代价高。 红黑树：树的高度随着数据量增加而增加，IO代价高。 问：为什么官方建议使用自增长主键作为索引。
前言 MySQL数据库是日常开发或者面试中最常遇到的数据库之一，你在使用过程是否有过类似的疑问：为什么它的索引使用的设计结构是B+树而不是B树呢？下面一起来看看吧。...B+树空间利用率更高、可减少I/O次数,磁盘读写代价更低(因为索引文件较大,一般不直接存储在内存中,一般是以索引文件的形式存储在磁盘上,这样,索引的查找就存在磁盘I/O ,B+树的内部节点没有指向具体信息的指针...,只是作为索引使用,其内部节点比B树要小,快能够容纳的结点关键数量更多,一次性读入内存中的关键字也更多,相对的I/O次数也减少了,而I/O读写次数是影响索引检索效率的最大因素) B+树的查询效率更加稳定...因为B+树的叶子节点包含所有关键字，并以有序的链表结构存储，这样可很好提高增删效率 B树只适合随机检索,而B+树同时支持随机检索和顺序检索。...,不能创建主键索引 create index indexname on 表名 (字段名) 写在最后 经验就是一个积累的过程,没有谁能够一步登天,所以脚踏实地才是成功的秘诀。
MySQL中最常见的索引类型有B+树索引 和 哈希索引，下面来简单介绍一下这两种索引类型有哪些差别和优劣。...B+树索引 B+树索引是一种多路径的平衡搜索树，具有如下特点： 1.非叶子节点不保存数据，只保存索引值 2.叶子节点保存所有的索引值和数据 3.同级节点通过指针自小而大顺序链接 4.节点内的数据也是自小而大顺序存放...非叶子节点不存储数据，因此几乎都能放在内存中，搜索效率更高 单节点中可存储的数据更多，平均扫描I/O请求树更少 平均查询效率稳定（每次查询都从根结点到叶子结点，查询路径长度相同） 缺点 新增数据不是按顺序递增时...，索引树需要重新排列，容易造成碎片和页分裂情况。...哈希索引 哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，速度非常快，具有如下特点： 1.哈希索引建立在哈希表的基础上
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