MySQL数据库为什么要使用B+TREE作为索引的数据结构？ 二叉树为什么不可行 对数据的加速检索，首先想到的就是二叉树，二叉树的查找时间复杂度可以达到O(log2(n))。...这里，假设关键字类型为 int，即4字节，若每个关键字对应的数据区也为4字节，不考虑子节点引用的情况下，则上图中的每个节点大约能够存储（16 * 1000）/ 8 = 2000个关键字，共2001个路数...即只有叶子节点中的关键字数据区才会保存真正的数据内容或者是内容的地址。而在B树种，如果根节点命中，则会直接返回数据。 在B+Tree中，叶子节点不会去保存子节点的引用。...如上图中，叶子节点的数据区保存的就是真实的数据，在通过索引进行检索的时候，命中叶子节点，就可以直接从叶子节点中取出行数据。...在主键索引中搜索id为9的数据，最终在主键索引的叶子节点中获取到真正的数据。 所以通过辅助索引进行检索，需要检索两次索引。
MySQL数据库为什么要使用B+TREE作为索引的数据结构？ 2.1 二叉树为什么不可行 对数据的加速检索，首先想到的就是二叉树，二叉树的查找时间复杂度可以达到O(log2(n))。...这里，假设关键字类型为 int，即4字节，若每个关键字对应的数据区也为4字节，不考虑子节点引用的情况下，则上图中的每个节点大约能够存储（16 * 1000）/ 8 = 2000个关键字，共2001个路数...即只有叶子节点中的关键字数据区才会保存真正的数据内容或者是内容的地址。而在B树种，如果根节点命中，则会直接返回数据。 在B+Tree中，叶子节点不会去保存子节点的引用。...如上图中，叶子节点的数据区保存的就是真实的数据，在通过索引进行检索的时候，命中叶子节点，就可以直接从叶子节点中取出行数据。...在主键索引中搜索id为9的数据，最终在主键索引的叶子节点中获取到真正的数据。 所以通过辅助索引进行检索，需要检索两次索引。
MySQL数据库为什么要使用B+TREE作为索引的数据结构？ 二叉树为什么不可行 对数据的加速检索，首先想到的就是二叉树，二叉树的查找时间复杂度可以达到O(log2(n))。...这里，假设关键字类型为 int，即4字节，若每个关键字对应的数据区也为4字节，不考虑子节点引用的情况下，则上图中的每个节点大约能够存储（16 * 1000）/ 8 = 2000个关键字，共2001个路数...即只有叶子节点中的关键字数据区才会保存真正的数据内容或者是内容的地址。而在B树种，如果根节点命中，则会直接返回数据。 在B+Tree中，叶子节点不会去保存子节点的引用。...img 如上图中，叶子节点的数据区保存的就是真实的数据，在通过索引进行检索的时候，命中叶子节点，就可以直接从叶子节点中取出行数据。...在主键索引中搜索id为9的数据，最终在主键索引的叶子节点中获取到真正的数据。 所以通过辅助索引进行检索，需要检索两次索引。
一、二叉树查找1.基本思想二叉树查找算法基于二叉树的特性，即每个节点最多有两个子节点，且左子节点的值小于父节点的值，右子节点的值大于父节点的值。...基本思想如下：从根节点开始，将要查找的值与当前节点的值进行比较。如果要查找的值等于当前节点的值，则查找成功。如果要查找的值小于当前节点的值，则在左子树中继续查找。...2节点包含一个关键字和两个子节点，3节点包含两个关键字和三个子节点。2节点上如果插入一个元素，则该节点变成一个3节点，3节点上如果插入一个元素，则该节点会分裂成两个2节点。...删除操作需要考虑多种情况，包括删除的元素在2节点或3节点中、删除元素后导致子树不平衡等等。删除过程会保持2-3树的平衡性。...2-3树的基本思想是将数据存储在树节点中，通过维护2节点和3节点的性质来保持树的平衡性，实现高效的查找、插入和删除操作。
(见图3.2) 四.排序二叉树检索节点 以根节点当前节点开始检索，拿被检索的节点的值和当前节点的值比较。 如果被检索的节点的值更小，则以当前节点的左子节点作为新的当前节点。...如果被检索的节点的值更大，则以当前节点的右子节点作为新的当前节点。 重复12两个步骤，直到被检索的节点的值和当前节点的值相等，如果找不到返回null。...（从每个叶子到根的路径上不会有两个连续的红色节点。 性质 5：从任一节点到其子树中每个叶子节点的路径都包含相同数量的黑色节点。...根据性质 5：红黑树从根节点到每个叶子节点的路径都包含相同数量的黑色节点，因此从根节点到叶 子节点的路径中包含的黑色节点数被称为树的“黑色高度（black-height）”。...由于以前的节点 G 是黑色，否则父节点 P 就不可能是红色，我们切换以前的父节 点 P 和节点 G 的颜色，使之满足性质 4，性质 5 也仍然保持满足，因为通过这三个节点中任何一个的 所有路径以前都通过节点
️1、索引 在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储数据结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。...每个红色节点必须有两个黑色的子节点。（从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点。） 从任一节点到其每个叶子的所有简单路径都包含相同数目的黑色节点。...在 B 树中，内部（非叶子）节点可以拥有可变数量的子节点（数量范围预先定义好）。当数据被插入或从一个节点中移除，它的子节点数量发生变化。为了维持在预先设定的数量范围内，内部节点可能会被合并或者分离。...有 3 个方案解决： 直接将 key 对应的数据行（可能对应多行）存储子节点中。 数据行单独存储；节点中增加一个字段，定位 key 对应数据行的位置。...原因很简单，如何在节点中查找到对应 key？如果线性扫描，则每次都需要重新计算，成本太高；如果二分查找，则需要针对 from_unixtime 方法确定大小关系。 因此，索引列不能参与计算。
Mysql系列的目标是：通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能。 欢迎大家加我微信itsoku一起交流java、算法、数据库相关技术。 这是Mysql系列第22篇。...b+树的特征 每个结点至多有m个子女 除根结点外,每个结点至少有[m/2]个子女，根结点至少有两个子女 有k个子女的结点必有k个关键字 父节点中持有访问子节点的指针 父节点的关键字在子节点中都存在（如上面的...1/20/35在每层都存在），要么是最小值，要么是最大值，如果节点中关键字是升序的方式，父节点的关键字是子节点的最小值 最底层的节点是叶子节点 除叶子节点之外，其他节点不保存数据，只保存关键字和指针 叶子节点包含了所有数据的关键字以及...（多了一个指向子节点的指针） b+树除叶子节点之外其他节点值存储关键字和指向子节点的指针，而b-树还存储了数据，这样同样大小情况下，b+树可以存储更多的关键字 b+树叶子节点中存储了所有关键字及data...，并且多个节点用链表连接，从上图中看子节点中数据从左向右是有序的，这样快速可以支撑范围查找（先定位范围的最大值和最小值，然后子节点中依靠链表遍历范围数据） B-Tree和B+Tree该如何选择？
举例：假定每条记录的长度是800字节，那么第5条记录的開始位置就在3200字节。 大多数的时候我们不知道某一条记录在第几个位置，仅仅知道主键的值。这时为了读取数据，能够一条条比对记录。...(2)左子树都为小于父节点的值，右子树都为大于父节点的值。 (3)在n个节点中找到目标值，一般仅仅须要log(n)次比較。 二叉查找树的结构不适合数据库，由于他的查找效率与层数有关。...B树的特点： (1)一个节点能够容纳多个值。 (2)除非数据已经填满，否则不会添加�新的层，也就是说，B树追求“层”越少越好。 (3)子节点的值，与父节点中的值有严格的大小相应关系。...三、索引 数据库以B树格式存储，仅仅攻克了依照“主键”查找数据的问题。假设想查找其它字段，就须要建立检索(index)。...当我们找到了相应区间開始的叶子结点,再依次从其下一个块中找到相应数量的记录,直到查询区间右端(即最大值)为止.这一步的时间复杂度由其区间中元素数量决定.
ConnectionStringSettingsCollection ConnectionStrings { get; } 3.GetSection方法： /// /// 检索当前应用程序默认配置的指定配置节...，返回成功与否布尔值： /// /// 更新或新增[appSettings]节点的子节点值，存在则更新子节点Value,不存在则新增子节点，返回成功与否布尔值...，存在则更新子节点,不存在则新增子节点，返回成功与否布尔值： /// /// 更新或新增[connectionStrings]节点的子节点值，存在则更新子节点...Key值的子节点，返回成功与否布尔值： /// /// 删除[appSettings]节点中包含Key值的子节点，返回成功与否布尔值...name值的子节点，返回成功与否布尔值： /// /// 删除[connectionStrings]节点中包含name值的子节点，返回成功与否布尔值
，用 m 表示，假如最大值为 10，则为 10 阶，如图 所有节点中，节点【13,16,19】拥有的子节点数目最多，四个子节点（灰色节点），所以可以定义上面的图片为 4 阶 B 树 根节点 节点【10...从根节点开始，从上到下递归的遍历树。在每一层上，搜索的范围被减小到包含了搜索值的子树中。子树值的范围被它的父节点的键确定。 3.2 插入 所有的插入都从根节点开始。...将新元素插入到这一节点中的步骤如下： 如果节点拥有的元素数量小于最大值，那么有空间容纳新的元素。将新元素插入到这一节点，且保持节点中元素有序。...否则的话这一节点已经满了，将它平均地分裂成两个节点： 从该节点的原有元素和新的元素中选择出中位数 小于这一中位数的元素放入左边节点，大于这一中位数的元素放入右边节点，中位数作为分隔值。...分隔值被插入到父节点中，这可能会造成父节点分裂，分裂父节点时可能又会使它的父节点分裂，以此类推。如果没有父节点（这一节点是根节点），就创建一个新的根节点（增加了树的高度）。
Build a full-stack CRUD Application 上次修改时间：2020年10月16日 bezkoder Full Stack，Node.js，Vue.js 在本教程中，我将向您展示如何构建一个全栈...用户可以创建，检索，更新，删除教程。 有一个搜索框，用于按标题查找教程。 下面是示例的截图： 添加一个对象： ? 显示所有的对象： ?...在这个页面中，你可以： 使用Publish/UnPublished按钮将状态更改成Published/Pending 使用Delete按钮从MySQL数据库中删除对象 使用Update按钮更新数据库中对象的详细信息...Node.js Express导出REST API，并使用Sequelize ORM与MySQL数据库进行交互。 Vue客户端使用axios发送HTTP请求并获取HTTP响应，在组件中使用数据。...接下来的教程向您展示有关如何实现系统的更多详细信息： 后端 前端 如果你想要一个TypeScript版本的Vue App，可以参考如下文章: Vue Typescript CRUD Application
但是有一个例外，当B+树的父节点的关键字数组都是存储子节点中关键字最小的值时，如果待查的关键字小于根节点的最小的值，则停止查找。因为此值已经表示整个树最小的值。...，并且相应的修改父节点中的关键字的值。...由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。...因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+树搜索算法搜索索引，如果指定的关键字存在，则取出其关键字指定的值，然后以关键字指定的值为地址，读取相应数据记录。...InnoDB的辅助索引是聚簇索引，也会包含主键列，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。
，也称有序二叉树（ordered binary tree），或已排序二叉树（sorted binary tree），是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树： 若任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值...； 若任意节点的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值； 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树。...此时我们向该树重如果该数可以直接放入二节点中，就直接进去，但如果正好需要放在三节点中，就像图中一样，Z正好要放在SX中。...那么我们需要将该节点分裂成两个节点，并将中间的数提到父节点中去，就像图中将X放在了R旁边。当然如果将子节点提到父节点的时候导致了父节点里的数超过了两个，就继续向上提，直到满足了为止。 ?...而如图所示，其实红黑树的每一步操作都对应了二三树的操作，如果是二节点就是黑连接，三节点的话里面的两个数之间就是红连接。 红黑树相比avl树，在检索的时候效率其实差不多，都是通过平衡来二分查找。
同时请设置stylus属性中的compress值为true 即可。...hexo部署到gitcafe上 如何安装和设置 Git 为Hexo添加文章目录 Hexo添加多说评论框指南 独立博客—Github Pages与Hexo教程 ---- ——————-2015-10-02...不得不自己折腾一番了；参考 不如的为hexo博客添加访问次数统计功能文章，有尝试过用下不蒜子,但毕竟在完善期，稍加折腾没什么好的体验，就放弃了。按照其文提到的firebase,就去折腾了下，感觉尚可。...Firebase缺点： 数据结构和数据库存储方式不一致（由于想支持REST方式读取数据） 不能部署自己的数据库（很多项目都需要自己维护数据库的） 目前数据操作能力较弱（有很多需求(稍微复杂点的查询)目前...Firebase很难支持） 数据分析功能很弱，只能查看流量和当前在线人数(独立数据库的话，这部分很容易做的更强大)[2] 具体参考：实时Javascript开发框架Clouda、Meteor、Firebase
用一个图片来对比一下： 02 二叉查找树（Binary Search Tree） 从名字上不能看出，这种二叉树就是为了实现快速搜索而设计的，同时支持快速插入、删除。 那么它是如何实现的呢？...重点之处在于其对节点中元素大小的排列： 对于任一节点，其左子树中任一节点的值都必须小于当前节点的值，其右子树中任一节点的值都必须大于当前节点的值。...在了解二叉查找树的特点之后，我们用一个例子来体验一下二叉查找树的搜索效率： 假设我们需要找到数字65，判断思路很简单：从根节点开始，当前数字若小于节点中数字则向左寻找，反之若大于节点中数字则向右寻找。...4、需要删除的目标节点有多级子节点，我们需要从目标节点的右侧所有子节点中寻找到最小的，然后将其替换至目标节点位置。...其实不管怎么操作，最终的目的都是要保证操作之后的查找二叉树满足查找二叉树的排列规则对于任一节点，其左子树中任一节点的值都必须小于当前节点的值，其右子树中任一节点的值都必须大于当前节点的值。
根节点同时是叶子节点） （4）所有的叶子节点都在同一层 （5）有k个子节点的父节点包含k-1个关键码 除了上面B树的性质外，B树还有几个特点： 1，树高平衡，所有的叶节点都在同一层 2，关键码没有重复，父节点中的关键码是其子节点的分解...从上面我们看出来一个特点，包含i个关键码的节点，它的子节点个数（也叫子树）有i+1个，注意这里存的是指针，此外关键码的值规律是： k1 < k2 k3 B树的操作 查询 B树的查询与二叉树的搜索基本类似...，在高度为h的B树，最多的查询次数就该树的高度，B树查询分为交替执行的两步过程： 把根节点从磁盘中读出来，在根节点所包含的关键码中进行查询给定的关键码值，这里注意如果关键码不多时，就用顺序检索，如果关键码数组数量较大时...确定要查的关键码值是在某个ki和ki+1之间，然后取ki所指向的节点继续查找，如果最终仍然没有找到，就返回失败，成功则返回要检索的值。...总结 本篇文章主要介绍了B树相关内容，B树是面向磁盘的索引结构，B+树是基于B树的扩展，更好的支持了范围检索，常应用在主流的数据库中如MySQL，Oracle等，对B树的学习和理解是掌握数据库索引原理必须不少的基础
InnoDB：如果没有设定主键或者非空唯一索引，就会自动生成一个6字节的主键(用户不可见)，数据是主索引的一部分，附加索引保存的是主索引的值。...B-Tree结构图中每个节点中不仅包含数据的key值，还有data值。...数据记录都存放在叶子节点中。 将上一节中的B-Tree优化，由于B+Tree的非叶子节点只存储键值信息，假设每个磁盘块能存储4个键值及指针信息，则变成B+Tree后其结构如下图所示： ?...Using filesort：MySQL需要额外的一次传递，以找出如何按排序顺序检索行。通过根据联接类型浏览所有行并为所有匹配WHERE子句的行保存排序关键字和行的指针来完成排序。...然后关键字被排序，并按排序顺序检索行。 Using index：从只使用索引树中的信息而不需要进一步搜索读取实际的行来检索表中的列信息。当查询只使用作为单一索引一部分的列时，可以使用该策略。
多路查找树的每个节点 可以存储多个关键字和对应的值。 分类 2-3树（2-3 Tree）： 2-3树是一种最简单的多路查找树，每个节点可以存储1个或2个关键字， 并有2个或3个子节点。...如果其兄弟节点也只有1个关键字，则需要进行合并操作，将关键字和子节 点合并到一起。...3、在删除操作后，如果节点中的关键字数量过少，则需要进行节点合并或者从 兄弟节点中借用关键字来保持树的平衡。...B-树的高度平衡保证了较为均衡的查询性能，因为从根节点到叶子节 点的路径长度相等或差别不大。...B-树的变种B+树在B-树的基础上做了一些优化，将所有数据存储在叶子节点中， 使得范围查询和顺序访问更加高效。因此，在现代数据库系统和文件系统中， B+树更加常见和广泛应用。
正常的 App 都是属于网络应用，数据都是从服务器上获取的。这就需要有专业的后台开发人员开发后台业务服务器，然后为我们 App 提供数据。...国内比较出名的厂商有友盟、BMob等，国外就 Firebase 名气比较大。 1 Firebase 介绍 FireBase功能众多，我们先来看一下官网给出的总结图 ?...具体各个功能说明： Analytics：Firebase的核心功能，这是一项免费且无限制的分析解决方案。从单一信息中心查看用户行为和衡量行为特性。...轻松与我们的自定义身份验证服务集成，让我们的用户安全访问 Firebase 的许多其他功能。 Realtime Database：云托管 NoSQL 数据库。...Storage：直接从 Firebase 客户端 SDK 存储和检索用户生成的内容，如图片、音频和视频。 Hosting：生产级开发者托管。
以全局变量存储数据 在全局节点中存储数据很简单:像对待任何其他变量一样对待全局变量。 区别在于对全局变量的操作是自动写入数据库的。...在全局变量节点中存储数据 要在全局下标节点中存储值，只需像设置任何其他变量数组一样设置全局节点的值。如果指定的节点以前不存在，则会创建该节点。如果它确实存在，则其内容将替换为新值。...,3) = "" 删除全局节点 要从数据库中删除一个全局节点、一组子节点或整个全局节点，请使用ObjectScript kill或ZKILL命令。...检索全局变量节点的值 要获取存储在特定全局变量节点中的值，只需使用全局引用作为表达式： SET color = ^Data("Color") ; assign to a local variable...WRITE命令以字符串形式返回指定全局或子节点的值。ZWRITE命令返回全局变量的名称及其值，以及它的每个子代节点及其值。ZZDUMP命令以十六进制转储格式返回指定全局或子节点的值。
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