索引需要存储什么 让我们想一想，如果我们要把索引存起来，那么应该存哪些信息呢，它应该存储三块信息： 索引的值：就是表里面索引列对应的值。...树一个节点上只存了一个关键字(索引值)+一个磁盘地址+左右节点的引用，这是远远达不到16KB的，会浪费了大量的空间。...答案很明显了，那就是每个磁盘块多存一点东西，也就是说每个磁盘多存几个关键字，因为关键字越多，路数越多；路数越多，树也就越矮越胖，相应的操作IO次数就会越少。...B+树的根节点和枝节点中都不会存储数据，只有叶子节点才存储数据。而搜索到关键字不会直接返回，会到最后一层的叶子节点。...B+树的每个叶子节点增加了一个指向相邻叶子节点的指针，它的最后一个数据会指向下一个叶子节点的第一个数据，形成了一个有序链表的结构。
索引需要存储什么 让我们想一想，如果我们要把索引存起来，那么应该存哪些信息呢，它应该存储三块信息： 索引的值：就是表里面索引列对应的值。...上图中数字表示的是索引的值，0x开头的表示磁盘地址，根节点中存了左右节点的引用。...树一个节点上只存了一个关键字(索引值)+一个磁盘地址+左右节点的引用，这是远远达不到16KB的，会浪费了大量的空间。...答案很明显了，那就是每个磁盘块多存一点东西，也就是说每个磁盘多存几个关键字，因为关键字越多，路数越多；路数越多，树也就越矮越胖，相应的操作IO次数就会越少。...B+树相对于B树的改进点 B+树是由B树改进而来的，所以B树能解决的问题，B+树都能解决，那么B+树能解决哪些B树所不能解决的问题呢？
我：我们在数据库中创建了一些索引（我现在非常后悔我当时说了这句话 ? ）。 面试官：你能说说为什么B+树相对于B树在查询上会更加优胜吗？ 我：（这道题我背过答案！）...B+树磁盘读写代价更低，；B+树查询效率更加稳定；对于范围查找来说，B+树只需遍历叶子节点链表即可，B树却需要重复地中序遍历… 面试官：除了上面这个范围查询的，你还能说出其他的一些区别吗？...聚簇索引、覆盖索引 面试官：刚刚我们聊到B+ Tree，那你知道B+Tree的叶子节点都可以存哪些东西吗？ 面试官：聚簇索引和非聚簇索引，在查询数据的时候有区别吗？...简化B+Tree 这些问题有点难，但还是凭借着自己的知识储备简单的回答上一些。 联合索引、最左前缀匹配 面试官：你们在创建索引的时候都会考虑哪些因素呢？你们有用过联合索引吗？...面试官：那你们在创建联合索引的时候，需要做联合索引多个字段之间顺序你们是如何选择的呢？ 索引下推、查询优化 面试官：你知道在MySQL 5.6中，对索引做了哪些优化吗？
朋友，你有没有遇到过这样的情况？明明数据库里存的东西还不算太多，可一查数据，页面加载慢得像蜗牛？别急，问题可能出在你的数据库索引上。...这是因为B树的结构使得它的每层节点都可以管理大量数据，而每次只需查看少数几个节点，减少了磁盘I/O的次数。而对于现代数据库来说，I/O操作可是性能的头号杀手。...简单来说，B+树是在B树的基础上做了一些优化，它只在叶子节点存储数据，而内部节点则只存储索引。...举个例子，假设你在数据库里存了一堆商品的价格信息，如果你想查询100到500元之间的商品，B+树的设计可以让你从一个叶子节点开始，顺着链表快速找到符合条件的所有数据。...而B树可能需要逐层遍历，效率就稍逊一筹。如何优化B树索引？说到这，你可能已经了解B树的基本原理了，那咱们聊点实操性的东西吧。要想真正用好B树索引，有几个小建议：1.
为什么哈希表、完全平衡二叉树、B树、B+树都可以优化查询，为何Mysql独独喜欢B+树？ 我先聊一下Hash： 大家可以先看一下下面的动图 ?...一样先看一下B加的结构： ? 我们可以发现同样的元素，B+树的表示要比B树要“胖”，原因在于B+树中的非叶子节点会冗余一份在叶子节点中，并且叶子节点之间用指针相连。 那么B+树到底有什么优势呢？...B树一个节点可以存储多个元素，相对于完全平衡二叉树整体的树高降低了，磁盘IO效率提高了。 而B+树是B树的升级版，只是把非叶子节点冗余一下，这么做的好处是为了提高范围查找的效率。...提高了的原因也无非是会有指针指向下一个节点的叶子节点。...那么，一个B+树的节点中到底存多少个元素最合适你有了解过么？ 额这个这个？卧*有点懵逼呀。 过了一会还是没想出，只能老实交代：这个不是很了解咳咳。 你可以换个角度来思考B+树中一个节点到底多大合适？
平衡二叉树AVL Tree 在符合二叉查找树的条件下，还满足任何节点的两个子树的高度最大差为1。 BTree BTree也称为平衡多路查找树 B-Tree是为磁盘等外存储设备设计的一种平衡查找树。...B+Tree B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化 非叶子结点只存储键值信息，不存储数据 所有的叶子结点都有一个链指针 记录都存放在叶子结点中 ?...【如果节点大小和BTree大小不对齐，那么同一页节点可能需要两次IO读取】 综上所述，用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。 为什么B+Tree比BTree更适合作为索引结构?...BTree解决了磁盘IO的问题但没有解决元素遍历复杂的问题。 B+Tree的叶子节点用链指针相连，极大提高区间访问速度。...B+Tree的叶子结点可以存哪些东西？ 可能是整行数据，也可能是主键的值。 前者被称为聚簇索引，后者称为非聚簇索引。 聚簇索引更快！！！ 为什么？？？
B树、B+树都可以优化查询，为何Mysql独独喜欢B+树？...： 我们可以发现同样的元素，B+树的表示要比B树要“胖”，原因在于B+树中的非叶子节点会冗余一份在叶子节点中，并且叶子节点之间用指针相连。 那么B+树到底有什么优势呢？...那么，一个B+树的节点中到底存多少个元素合适呢？ 其实也可以换个角度来思考B+树中一个节点到底多大合适？ 答案是：B+树中一个节点为一页或页的倍数最为合适。...Mysql中MyISAM和innodb使用B+树 通常我们认为B+树的非叶子节点不存储数据，只有叶子节点才存储数据；而B树的非叶子和叶子节点都会存储数据，会导致非叶子节点存储的索引值会更少，树的高度相对会比...对着上面Mysql中Innodb中对B+树的实际应用（主要看主键索引），可以发现B+树中的一个节点存储的内容是： 非叶子节点：主键+指针 叶子节点：数据 那么，假设我们一行数据大小为1K，那么一页就能存
InnoDB中B+树的数据机构中存储的是实际数据(树的叶子节点存的是数据本身，5.7之后支持全文索引)，这种索引被称为聚簇索引....MyISAM中B+树中的数据结构中存储的都是实际数据的地址值，它的索引和实际数据是分开的，只不过使用了索引指向了实际数据(树的叶子节点存储的不是数据，而是数据存放的地址，支持全文索引)。...派大星：之所以MySQL使用B+树作为索引结构，大致有如下原因： B树的键和值都可以存储在内部节点(非叶子节点)。...B+树内部节点都是键，只有叶子节点存储了实际的键和值，并且B+树的叶子节点中各个节点是相连的，在MySQL中还是双向链表；而B树是各自独立的。...B+树的查询效率更加稳定，因为数据放在叶子节点。 B+树能提高范围查询的效率，因为叶子节点指向下一个叶子节点。 面试官：嗯，那你知道InnoDB的事务是怎么实现的嘛？
B+Tree结构，非叶子节点包含健值和指针，叶子节点包含索引列和行数据。一张表只能有一个聚簇索引。 非聚簇索引：不是聚簇索引，就是非聚簇索引。叶子节点只是存索引列和主键id。...= 4 ，如果建立(a,b,c,d)组合索引，d是用不到索引的；如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。...另外，InnoDB引擎采用页为单位读取，每个节点一页，但是二叉树每个节点储存一个关键词，导致空间浪费。 B-树，非叶子节点存储数据，占用较多空间，导致每个节点的指针少很多，无形增加了树的深度。...B+树数据都存储在叶子节点，非叶子节点只存储健值+指针，索引树更加扁平，三层深度可以支持千万级表存储。同时叶子节点之间通过链表关联，范围查找更快。...更多内容，参考 mysql 一棵 B+ 树能存多少条数据？ 事务的特性有哪些？ 答案：ACID。 原子性。一个事务中的操作要么全部成功，要么全部失败。 持久性。永久保存在数据库中。 一致性。
面试题1: MySQL为什么用B+树，而不用B树？...1.b+树只有叶子节点存数据 b树是每个节点都存数据 在相同数据量下b树的高度更高,所以查询效率更低 2.b树每一层存的是数据+索引; b+树是除了叶子节点存的是数据+索引以外,其余节点只存索引,所以在相同数据量的情况下...,b树的高度会比b+ 树高很多 面试题2:微服务架构中日志有什么好方案吗?...三：主从延迟，主要还是因为主库性能问题，合理的优化表结构和索引，控制好单表的数据量。然后我们再降低主库的压力，比如读写分离 面试题4:mysql隐式转换不走索引怎么办?...where查询操作符左边为数值类型时发生了隐式转换，那么对效率影响不大，但是当左边为字符类型时发生了隐式转换，那么会导致索引失效，造成全表扫描效率极低。 面试题5:insert 慢有哪些原因啊?
索引在mysql中的数据结构是什么？ 索引的主要目的是为了加快查找速度。 N叉搜索树，每个节点上有多个值，同时有多个分叉。数的高度就降低了。 其中一种典型的实现，叫做B树。...B+树就是为了索引这个场景，量身定做的数据结构。 B+树也是一个N叉搜索树，每个节点上可能包含N个key，N个key划分出N个区间，最后一个Key就相当于最大值。...**） 会把叶子节点，用类似于链表的方式，首尾相连。 上述B+树，就带来了一些好处。 作为一个N叉搜索树，高度降下来，比较的时候，硬盘IO次数就比较少了。...由于非叶子节点只存了简单id，没有存一整行，这就意味着非叶子结点占用的空间是大大降低的。有可能在内存中可以放进去缓存，更进一步降低硬盘IO。 有的表，不只是主键索引，还有别的非主键列，也有索引。...（这个情况会构造另一个B+树，B+树非叶子节点里面存的都是这一列里面的key，到了叶子节点这一层，不是存之前完整的数据行，而是存主键id） 使用主键列来查询，只要查一次B+树就可以了。
B+Tree和B-Tree有什么区别？ B+Tree的叶子节点存放key和value，非叶子节点只有key，而B-树的所有节点既有key又有value B+树叶子节点之间有指针，B-树没有。...key保存索引字段，这里就是主键id，value保存的数据分情况而论，非叶子节点存的是下一个数据页的地址，叶子节点存的是索引以外的其余字段。...所以对于InnoDB主键索引来说叶子节点存的是完整行数据。 B+树为什么叶子节点为什么不存数据？...这样非叶子节点的每个节点只存储key即索引，对于同一片大小的存储空间就可以存储更多的索引元素。 B+树中为什么有那么多重复的索引值？ 目的是提高查找效率，类似于二分查找的思想。...MySQL的数据以页为单位，每一页的大小是16K，假设主键是int类型占4个字节，加上每个非叶子节点的value域（MySQL分配的是6个字节），一页能存多少个索引，16KB * 1024 / (4+6
写在前面 前面一讲我们介绍了B-树的特性，以及与平衡二叉树的对比得出B-树这类数据结构的优势。 《面试官：谈谈你对索引的认知》系列之B-树 那B+树作为B树的一个升级版，那它又有哪些优势呢？...从上图B-树的简化图，我们可以发现几个显著特点： 据只出现在叶子节点（非叶子节点并不存储真正的 data） 所有叶子节点增加了一个链指针 B+树 VS B-树 1、数据实现结构不同，查询复杂度不同 B+...由于B+树所有的 data 域都在根节点，所以查询 key 为 50的节点必须从根节点索引到叶节点，时间复杂度固定为 O(log n)。...3、B+树每个节点能索引的范围更大更精确 因为它内节点不存储data，这样一个节点就可以存储更多的key。...小结： 由于B树的节点都存了key和data，而B+树只有叶子节点存data，非叶子节点都只是索引值，没有实际的数据，这就时B+树在一次IO里面，能读出的索引值更多。从而减少查询时候需要的IO次数！
叶子节点包含所有索引字段，叶子节点用指针连接，提高区间访问的性能 和B-Tree有啥区别？...实际上非叶子节点存储的是一些冗余索引，看一下上图，15/20/49，选择的是整张表的哪些数据作为索引？...你想一下，一个节点不能太大也不能太小，就是16K，把data元素挪走以后，是不是这个节点就能存更多的冗余索引了，意味着分叉就更多了，意味着叶子节点就能存储更多的数据了。...假设索引字段类型是Bigint，8bit，每两个元素之间存的是下一个节点的地址，mysql分配的是6bit，也就是说一个索引后面配对一个节点地址，成对出现，可以算一下16K的节点可以存多少对也就是多少个索引...，8b+6b=14b，16K /14b=1170个索引，叶子节点有索引有data元素，假设占1K，那一个节点就放16K/1K=16个元素，假设树高是3，所有节点都放满，能放多少数据？
InnoDB 的索引模型 InnoDB 使用了 B+ 树作为索引结构，所有的元素都会出现在叶子节点上，同时，叶子节点之间会通过双向链表连接。...B 树的叶子节点以及非叶子节点，都会保存数据，这样会导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要保存同样多的数据，只能增加树的高度，导致搜索性能降低。...主键索引树 二级索引树 从图中不难看出，两个索引树的叶子结点内容是不一样的。根据叶子节点的内容，可以把索引类型分为主键索引和非主键索引。...主键索引的叶子节点存的是整行数据，而非主键索引的叶子结点存储的是主键的值。...同时，因为 B+ 树在非叶子节点不存储数据，只在叶子节点存储数据，同等高度的 B+ 树和 B 树，B + 树可以存更多的数据。
而B+ 树是一种多路平衡查询树，所以他的节点是天然有序的（左子节点小于父节点、父节点小于右子节点），所以对于范围查询的时候不需要做全表扫描 Q：除了上面这个范围查询的，你还能说出其他的一些区别吗？...聚簇索引、覆盖索引 Q：刚刚我们聊到B+ Tree ，那你知道B+ Tree的叶子节点都可以存哪些东西吗？...A：（当他问我叶子节点的时候，其实我就猜到他可能要问我聚簇索引和非聚簇索引了）在 InnoDB 里，索引B+ Tree的叶子节点存储了整行数据的是主键索引，也被称之为聚簇索引。...而索引B+ Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引，也被称之为非聚簇索引 Q：那么，聚簇索引和非聚簇索引，在查询数据的时候有区别吗？ A：聚簇索引查询会更快？ Q：为什么呢？...A：因为主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据了。
B 树和 B+ 树在数据结构上其实有一些类似，它们都可以按照某些顺序对索引中的内容进行遍历，对于排序和范围查询等操作，B 树和 B+ 树相比于哈希会带来更好的性能，当然如果索引建立不够好或者 SQL 查询非常复杂...---- 个人概括 5.B树的每个节点，都是存多个值的，不像二叉树那样，一个节点就一个值，B树把每个节点都给了一点的范围区间，区间更多的情况下，搜索也就更快了，比如：有1-100个数，二叉树一次只能分两个范围...所以作为多叉树的B树是更快的 1.由于B树的节点都存了key和data,而B+树只有叶子节点存data,非叶子节点都只存索引值,单个页中能存放的索引值会很多，所以B+树在一次IO中，能读取出更多的索引值...3.由于B树的节点都存了key和data，而B+树只有叶子节点存data，非叶子节点都只是索引值，没有实际的数据，这就时B+树在一次IO里面，能读出的索引值更多。从而减少查询时候需要的IO次数！...B+ tree的高度往往会比B tree低很多，因为非叶子层单个节点的页面就可以存放大量的索引值，而由于B tree每个节点存放实际的数据，所以整体树的高度会比b+ tree高出来很多。
简单列出几道MySQL的几道面试题，一起来看看 B树和B+树之间的区别是什么 Innodb中的B+树有什么特点 Innodb中的索引和B+树 B+树可以存储多少的数据 索引类型有哪些...，向正方向取整 M：枝节点的子节点数量 叶子节点：所有的叶子节点都在同一层，也就是最后一层都应该是叶子节点 好的，概念就这些，简单画一个B树出来 这些概念和公式不用记，我们直接来看B+树 B树和...B+树的区别 叶子节点：每个叶子节点都多出了个指针，指向下一个叶子节点。...非叶子节点：非叶子节点中的元素存储的都是，在叶子节点中出现过的。 也就是说：叶子节点，保存了所有的数据。非叶子节点中的数据是冗余的 看完了上面B树和B+树，也可以总结出他们的区别。...不要忘记了，Innodb使用的B+树结构，现在只是出现了存储用户数据的叶子节点，枝节点和根节点还什么都没有出来呢？那么这些节点存什么东西呢？
那MySQL最后为什么选择了B+树呢，比B树更优的地方在哪里呢？ 我们先看看B+树与B树不同的地方： B+树叶子节点包含了这棵树的所有键值 ，非叶子节点不存储数据，只存储索引，数据都存储在叶子节点。...而B树是每个节点都存有索引和数据。 B+树每个叶子结点都存有相邻叶子结点的指针，叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。 如图： [?...key而不存data时，就可以使得非叶子节点的占用空间变少，相同容量的节点可以存储更多的索引，那同样是三层的B+树，阶数就会变多，就会比B树存更多的数据。...MySQL学习笔记+面试真题+MySQL索引优化视频 聚簇索引和非聚簇索引： 上面我们提到B+树的叶子节点存了索引key的数据data，但是mysql不同的引擎存data的选择是不一样的，MyISAM是将索引文件和真实的数据文件分两个文件各种存放...回表：回表也简单，但是得先明白主键索引和普通索引，上面我们所的叶子节点存真实的数据，那是只有主键索引才是这么存的，普通索引它存的data是主键索引的key。那这样我们就好理解了。
HASH查找：查询快；占用空间；不太适合存储大规模数据 二叉查找树：插入和查询很快(log(n))；无法存大规模数据，复杂度退化 平衡树：解决 BST 退化问题，树是平衡的；节点非常多的时候，依然树高很高...多路查找树：一个父亲多个孩子节点（度）；节点过多树高不会特别深 多路平衡查找树：B-Tree 关于这些查找结果的演示推荐：<https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization...B+Tree Mysql 实际使用的 B+Tree 作为索引的数据结构 只在叶子节点带有指向记录的指针（For what？可以增加树的度） 叶子节点通过指针相连（For what？实现范围查询） ?...（FULLTEXT INDEX），InnoDB 不支持 什么时候创建索引 经常用作查询条件的字段 经常用作表连接的字段 经常出现在 order by，group by 之后的字段 创建索引有哪些需要注意的...聚集还是非聚集指的是 B+Tree 叶节点存的是指针还是数据记录 MyISAM 索引和数据分离，使用的是非聚集索引 InnoDB 数据文件就是索引文件，主键索引就是聚集索引 对比如下 ? ?
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