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Innodb的B+树索引(1)

InnoDB的B+树索引（一）今天我们说说B+树索引的概念，B+树索引和数据页也是分不开的，我们知道，磁盘和内存之间的数据交换是通过数据页来实现的，而最小的数据页的大小是16KB，为了能够更加清楚的描述...PART 1 单个数据页查询原理要想知道索引的查询原理，还得从数据页之间的关联说起，截止目前，我们已经知道，在一个数据页中，数据记录之间是通过偏移量连接起来的一个链表，我们设想这样一个情况，如果一个查询...到这里，其实已经能够看出来一个雏形了，这就是一棵B+数，最下面一层的称之为叶子节点，上面的称之为非叶子节点，非叶子节点是对叶子节点的一个"索引"，引导你到真实的数据记录上面去。...上面这棵树，便是我们所说的表的B+树索引。我们可以看到，叶子节点上包含了该条数据记录的所有字段数据，我们称这种索引为聚集索引。...在我们的建表语句中，我们使用id列作为主键，那么这棵树，就是以id列为索引键的聚集索引。 ?

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B+树，索引树

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） ?...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：（...100^4=1亿）。...索引1亿的数据量，高度也只有3，意味着只要进行3此IO就可以定位到。完美。那树进行分叉过多，是不是在每个节点搜索子节点的效率下降了？这里可以再使用一些查找算法降低时间复杂度。

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索引中的b树索引

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

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【MYSQL】 ——索引（B树B+树）、设计栈

之前我们学习的MySQL中的parimary key 和 foreign key 和 unique 都会自动生成索引，这几个操作都会频繁涉及到查询一：索引的特点 1：加快查询的速度 2：索引自身是一定的数据结构...（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...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

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图解 MySQL 索引：B-树、B+树

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。...1️⃣中所描述的是索引存储时保存的形式，2️⃣是索引使用过程中进行的分类，两者是不同层次上的划分。不过平时讲的索引类型一般是指在应用层次的划分。...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。

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MySQL索引原理——B树

1、MyISAM是MySQL 5.5之前版本默认的存储引擎，从5.5之后，InnoDB开始成为MySQL默认的存储引擎。MyISAM和InnoDB都是使用B+树实现主键索引、唯一索引和非主键索引。...6、InnoDB索引实现： InnoDB采用B+tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM不同。 1）主键索引： MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。...(2/3)*M，即块的最低使用率为2/3（代替B+树的1/2）。...给出了一个简单实例，如下图所示： B+树的分裂：当一个结点满时，分配一个新的结点，并将原结点中1/2的数据复制到新结点，最后在父结点中增加新结点的指针；B+树的分裂只影响原结点和父结点，而不会影响兄弟结点...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。

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还不懂MySQL索引？这1次彻底搞懂B+树和B-树

一、索引的分类 1.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。...1）中所描述的是索引存储时保存的形式， 2）是索引使用过程中进行的分类，两者是不同层次上的划分。不过平时讲的索引类型一般是指在应用层次的划分。...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...案例：假设有一张学生表，id为主键在MyISAM引擎中的实现（二级索引也是这样实现的）在InnoDB中的实现三、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...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。

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mysql B+树索引

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....首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO 2....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

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MySQL索引底层实现原理（B树和B+树）

一、B-树索引 1....由于磁盘的读取也是按block块操作的（内存是按page页面操作的，一般是16k，是内存页面的整数倍，读1块，刚好放到4个内存页面上），因此B-树的节点大小一般设置为和磁盘块大小一致，这样一个B-树节点...举个搜索的例子 select * from student where name = "zhangsan"; 如果name没有索引，在MyISAM中(索引和数据分开存放)，就是把整张表过1遍，效率非常低...加个limit 1，就是找到第一个符合条件的数据，就会停止查找，效率提高一些如果我们给name建索引，当我们再去执行这个select语句的时候，MySQL server就知道name有索引，直接加载name...而B+树将所有的叶子节点都串在链表上，做区间搜索以及整表遍历比平衡树快当我们回答问题的时候，不要1 2 3这样把答案背出来，这样效果是很差的，我们回答索引的底层原理的时候可以这样回答：当我们select

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索引数据结构B树与B+树对比

索引数据结构查询性能的决定因素索引只能放在硬盘中，因此硬盘的I/O次数决定了索引数据结构查询性能的好坏 B树 B 树进行查找。...B+树查找关键字 16，B+ 树会自顶向下逐层进行查找： 1.与根节点的关键字 (1，18，35) 进行比较，16 在 1 和 18 之间，得到指针 P1（指向磁盘块 2） 2.找到磁盘块 2...B树与B+树的区别 1.B+树的查询效率更稳定： B+树每次之后访问到叶子节点才能找到对应的数据，而在B树，非叶子节点也会存储数据，这样会造成查询效率不稳定的情况，有时候访问到了非叶子节点就可以找到关键字...，而有事需要访问到叶子节点才能找到关键字 2.B+树的查询效率更高 B+树比B树更胖矮（阶数更大，深度更低），查询所需要的磁盘I/O也会更少。...同样的磁盘页大小，B+树可以存储更多的节点关键字。

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MySQL索引B+树详解

下面是对 MySQL 索引 B+ 树的详细解析： B+ 树的核心设计目标适配磁盘存储：磁盘 I/O（读取/写入数据块）是数据库操作的主要性能瓶颈。...五、 B+ 树在 MySQL InnoDB 中的具体实现聚簇索引 (Clustered Index):表数据按照主键顺序物理存储在 B+ 树的叶子节点中。...聚簇索引决定了表中数据的物理存储顺序。一个表只有一个聚簇索引（主键索引）。通过主键查找非常快（一次 B+ 树查找直达数据行）。...辅助索引 (Secondary Index):叶子节点存储的是索引列的值 + 对应行的主键值。查找过程需要两次 B+ 树搜索：在辅助索引 B+ 树中找到主键值。...用该主键值在聚簇索引 B+ 树中查找完整的行数据（回表）。

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MySQL 的B+树索引.

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到插入或更新后树的平衡性。...B+ 树是为磁盘或其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树，B+ 树中的 B 不是代表二叉（binary），而是代表平衡（balance）。...B+ 树索引的本质就是 B+ 树在数据库中的实现，但是 B+ 索引在数据库中有一个特点是高扇出性（数据库分区），因此在数据库中，B+ 树的高度一般都在 2-4 层，这也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要...数据库中的 B+ 树索引可以分为聚集索引和辅助索引。 B+ 树索引并不能找到一个给定键值的具体行。B+ 树索引能找到的只是被查找数据行所在的页。

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B+树索引(1)简易版本索引 --mysql从入门到精通（十三)

前面我们说了innoDB有很多页类型，主要介绍了index索引页，包含七个主要部分。...InnoDB(7)数据持久化 --mysql从入门到精通（十二) 没有索引的情况下查找回忆一下，如果查询主键，则会用二分查找法找到对应的槽，然后遍历该槽的记录，找到对应的数据。...索引先创建一个index_tb表，指定行格式为compcat，设置主键为c1，两个int类型，一个char类型c3： mysql> create TABLE index_tb( -> c1 int...一个简易版本索引前面我们知道为了在页中快速查询数据在某个槽点中，我们有了目录page directory的概念方便我们快速查到数据，那我们查找数据在某个页时候，怎么找呢，也可以通过页目录来找到对应的页...所以我们查找的时候，1、先根据二分查找法，确定主键的值在哪个key的页目录中。 2、在找到key值对应的page_no页，去页中找到具体值。而这个key和page_no组成的目录就叫做索引。

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B+树索引为什么比B树的好

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.

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为什么MySQL索引要用B+树，而不是B树？

所以在 InnoDB 中 B+ 树高度一般为 1-3 层，它就能满足千万级的数据存储。在查找数据时一次页的查找代表一次 IO，所以通过主键索引查询通常只需要 1-3 次 IO 操作即可查找到数据。...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。...如果 page level 为 1，树高为 2，page level 为 2，则树高为 3。即 B+ 树的高度=page level+1；下面我们将从实际环境中尝试找到这个 page level。...region 表的 page level 为 0，B+ 树高度为 page level+1=1。 customer 表的 page level 为 2，B+ 树高度为 page level+1=3。...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？

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数据库索引（结合B-树和B+树）

数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。...用B-Tree作为索引结构效率是非常高的 1）B-树 B-Tree是一种多路搜索树（并不是二叉的）： 1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子；且M>2； 2.根结点的儿子数为...所有的key都会在叶子结点中（mysql中使用的是B+树作为索引） B+树的特性： 1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的； 2....B+ 树中，数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。这两种处理索引的数据结构的不同之处：　　1、B-树中同一键值不会出现多次，并且它有可能出现在叶结点，也有可能出现在非叶结点中。...3、B-树的查询效率与键在树中的位置有关，最大时间复杂度与B+树相同(在叶结点的时候)，最小时间复杂度为1(在根结点的时候)。而B+树的时候复杂度对某建成的树是固定的。

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《索引江湖：B树索引与哈希索引的风云对决》

今天，就让我们深入索引江湖，探寻这两位“武林高手”的过招奥秘。B树索引：全能剑客的均衡之道B树索引，堪称索引江湖中的全能剑客，以其独特的平衡树结构，在众多数据库中占据着重要地位。...此外，B树索引还支持模糊匹配操作，对于以特定前缀开头的查询，它能够快速定位到相关的数据。例如，当我们想要查找所有以“abc”开头的用户名时，B树索引可以迅速缩小查找范围，找到符合条件的用户记录。...然而，B树索引并非完美无缺。相较于哈希索引，它在单次查询性能上稍逊一筹。在进行等值查询时，B树索引需要通过树的层级结构逐步查找，而哈希索引则可以直接通过哈希函数定位到目标数据，速度更快。...当我们的查询需求主要集中在范围查询、排序和模糊匹配时，B树索引无疑是最佳选择。...在一些复杂的应用场景中，可能还需要结合使用B树索引和哈希索引，以充分发挥它们的优势。

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为什么Mongodb索引用B树，而Mysql用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 ?...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针对上面的B+树和B树的特点，我们做一个总结 (1)B树的树内存储数据，因此查询单条数据的时候，B树的查询效率不固定，最好的情况是...因此，我们可以做一个推论:没准是Mysql中数据遍历操作比较多，所以用B+树作为索引结构。而Mongodb是做单一查询比较多，数据遍历操作比较少，所以用B树作为索引结构。...导致在关系型数据中，遍历操作比较常见，因此采用B+树作为索引，比较合适。而在非关系型数据库中，单一查询比较常见，因此采用B树作为索引，比较合适。...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！

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为什么Mongodb索引用B树，而Mysql用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 ?...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针对上面的B+树和B树的特点，我们做一个总结 (1)B树的树内存储数据，因此查询单条数据的时候，B树的查询效率不固定，最好的情况是...因此，我们可以做一个推论:没准是Mysql中数据遍历操作比较多，所以用B+树作为索引结构。而Mongodb是做单一查询比较多，数据遍历操作比较少，所以用B树作为索引结构。...导致在关系型数据中，遍历操作比较常见，因此采用B+树作为索引，比较合适。而在非关系型数据库中，单一查询比较常见，因此采用B树作为索引，比较合适。...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！

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性能优化：认识B树索引分裂

AAA55555；第二个节点上的字段数据是 AAA66666,....AAA99999，那么，在枝节点上分别存储的数据是 AAA1 和 AAA6 对于复合字段索引，如果前面字段已经可以定位到下一层的节点块...例如，在字段(A, B)上建立了索引，A的值是自增长的，所以通过A就可以定位到下一层的节点，在枝节点上就只存储了A的数据: 我们将一个枝节点 dump 出来，可以看到B字段的数据没有被记录：正因为枝节点的这种的索引值的存储方式...，在下面例子中，字段在索引中的顺序不同直接导致了索引的高度不同：可以看到，idx_split_idx1和idx_split_idx2 中的字段是一样的，因此它们的叶子节点数也是一样的，但是因为它们的数据分布性不同以及在索引中的位置不相同...下面的Trace记录的就是根节点的分裂，可以看到它获取了2个新的数据块： 9-1分裂当事务向索引中最后一个叶子节点数据块上插入一条大于或等于（ROWID 大于最大值的ROWID）数据块上最大值的数据...下面代码是第三种情况的例子代码：可以看到该分裂为5-5分裂，从索引树结构上也可以看出：实际上，无论是9-1分裂还是5-5分裂，其目的都是为了减少分裂，因为节点分裂是一个代价高昂的操作：当发生9-1

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