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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。...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。...11、相关参考文档： http://blog.csdn.net/ifollowrivers/article/details/73614549 MySQL中B+Tree索引原理 http://blog.csdn.net.../define_danmu_primer/article/details/70757784 MySQL索引使用的数据结构：B-Tree和B+Tree http://blog.csdn.net/u013400245.../p/6868087.html MySQL和B树的那些事

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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....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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图解 MySQL 索引：B-树、B+树

本文中有关存储引擎请查看MySQL存储引擎-InnoDB和MyISAM 索引是什么? 索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引能干什么? 提高数据查询的效率。...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...B-Tree索引（MySQL使用B+Tree） B-Tree能加快数据的访问速度，因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据，数据分布在各个节点之中。 ?...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 的B+树索引.

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。...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。...三、联合索引联合索引是指对表上的多个列进行索引。从本质上来说，联合索引也是一棵B+ 树。那么什么时候会使用到联合索引呢？"

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MySQL索引底层实现原理（B树和B+树）

一、B-树索引 1....理论部分数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存了，只能逐一加载每一个磁盘块（对应索引树的节点），索引树越低，越矮胖，磁盘IO次数就少 MySQL支持两种索引，一种的B...这里我们主要讨论一下MySQL InnoDB存储引擎，基于B-树（但实际上MySQL采用的是B+树结构）的索引结构。...，就可以通过一次磁盘I/O把一个磁盘块的数据全部存储下来，所以当使用B-树存储索引的时候，磁盘I/O的操作次数是最少的（MySQL的读写瓶颈，主要集中在磁盘I/O上）数据和索引都是放在磁盘上的，MySQL...做范围搜索和整表遍历的时候直接遍历这个有序链表即可，不用遍历平衡树。 MySQL最终为什么要采用B+树存储索引结构？

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mysql索引b树b+树_B树的度是什么意思

第一篇引用第二篇引用第三篇引用第四篇引用聚集索引表记录的排列顺序和索引的排列顺序保持一致，所以查询效率相当快。...只要找到第一个索引记录的值，其余的连续性的记录也一定是连续存放的。...聚集索引的缺点就是修改起来比较版，因为它需要保持表中记录和索引的顺序需要一致，在插入新记录的时候就会对数据也重新做一次排序非聚集索引定义了表中记录的一些逻辑顺序，但记录的物理和索引不一定保持一致，两种索引都采用...B+树的结构，非聚集索引的叶子层并不喝世纪数据叶相互重叠，而是采用叶子层包含一个指向表中的记录指针发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/168865.html

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B+树|MYSQL索引使用原则

一、存储引擎的比较注：上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引，但是B-树和B+树的定义是有区别的。...在 MySQL 中，主要有四种类型的索引，分别为： B-Tree 索引， Hash 索引， Fulltext 索引和 R-Tree 索引。...B-Tree 索引是 MySQL 数据库中使用最为频繁的索引类型，除了 Archive 存储引擎之外的其他所有的存储引擎都支持 B-Tree 索引。...不仅仅在 MySQL 中是如此，实际上在其他的很多数据库管理系统中B-Tree 索引也同样是作为最主要的索引类型，这主要是因为 B-Tree 索引的存储结构在数据库的数据检索中有非常优异的表现。...接下来我们先看看B-树、B+树的概念。弄清楚，为什么加了索引查询速度会加快？

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MySQL索引底层：B+树详解

前言当我们发现SQL执行很慢的时候，自然而然想到的就是加索引。对于范围查询，索引的底层结构就是B+树。...一颗3阶的B+树如下： ? B+树和B-树的主要区别如下： B-树内部节点是保存数据的;而B+树内部节点是不保存数据的，只作索引作用，它的叶子节点才保存数据。...查找过程中，B-树在找到具体的数值以后就结束，而B+树则需要通过索引找到叶子结点中的数据才结束 B-树中任何一个关键字出现且只出现在一个结点中，而B+树可以出现多次。...B+树经典面试题 InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据？为什么索引结构默认使用B+树，而不是hash，二叉树，红黑树，B-树？...红黑树，是一种特化的平衡二叉树，MySQL 数据量很大的时候，索引的体积也会很大，内存放不下的而从磁盘读取，树的层次太高的话，读取磁盘的次数就多了。

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为什么MySQL索引要用B+树，而不是B树？

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。...关于二级索引与主键索引的区别请参考 MySQL 相关书籍，本文不在此介绍。下面我们对数据库表空间文件做想相关的解析： ?...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）。...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？...关于二级索引数据存取方式可以参考 MySQL 相关书籍，他的要点是结合主键索引进行回表查询。

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【MySQL】MySQL索引与B+树的概念

MySQL索引与B+树的概念要说到在数据库相关的知识中，最吸引人的是什么，估计 80% 以上的人都会脱口而出索引这个词。...B+树但凡提到索引，必提 B+树。之前我们在学习数据结构的时候，讲过树、二叉树，也提到过 B+树，但真正要讲这个东西，还是要放到 MySQL ，也就是数据库相关的知识中进行学习。...B+树是由B树演化而来，而B树又是AVL平衡二叉树（二叉查找树）优化而来的。一切都源于我们之前学习过的数据结构与算法。首先我们要明确的是概念是页这个关键词。...上述内容就是一个主键索引的 B+树实现。...总之，索引以及相应的知识是我们学习 MySQL 绕不过去的一个坎，也是我们需要不断深入学习的内容，下一篇我们就来看看如何分析一条语句的索引情况。参考文档：《MySQL是怎样运行的》

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MySQL B+树索引和哈希索引的区别

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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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） ?...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。

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为什么Mongodb索引用B树，而Mysql用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 ?...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。...面试套路目前套路有如下几种套路一你简历写了mysql，没写mongodb! 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？"...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!

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为什么Mongodb索引用B树，而Mysql用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 ?...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。...面试套路目前套路有如下几种套路一你简历写了mysql，没写mongodb! 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？"...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!

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B+树 -- MySQL数据库索引

实际上，数据库索引所用到的数据结构跟跳表非常相似，叫作B+树。不过，它是通过二叉查找树演化来的。 3....因为要时刻保证B+树索引是一个m叉树，索引的存在会导致数据库写入速度降低。删除数据也会变慢。为什么呢？删除数据时，也要更新索引节点。...理论上，对跳表稍加改造，也可以替代B+树。 4. 总结数据库索引实现，依赖的底层数据结构，B+树。通过存储在磁盘的多叉树结构，做到了时间、空间的平衡，既保证了执行效率，又节省了内存。...B- 树就是B树，英文翻译都是B-Tree，这里的 “-” 不是相对B+树中的“+”，只是一个连接符。这个很容易误解。 B树实际上是低级版的B+树，或者说B+树是B树的改进版。...B树跟B+树的不同点主要集中在这几个地方： B+树中的节点不存储数据，只是索引，而B树中的节点存储数据； B树中的叶子节点并不需要链表来串联。

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MySQL学习17_索引B+树

，二叉查找树，性质：任何节点左边的数比节点上的数小，右边比节点上的数大霍夫曼树：用于信息编码 B树/B^+树：在MySQL的索引中使用应用场景 HTML文件路由协议 mysql索引文件目录的目录结构...索引是加速MySQL对表中数据行的高效获取而创建的一种分散存储的数据结构，正确地创建合适的索引作用是提高数据查询性能的基础。...B+树查询时间，树的高度有关平均查询时间是O(logn) 哈希存储索引O(1) 图解MySQL索引索引实现 mysql默认存储引擎innodb只显式支持B-Tree( 从技术上来说是B+Tree)...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索引，可以显著提高查找效率，对于客户端是透明的，不可控制的，隐式的。哈希索引基于哈希表实现。...存储引擎会对所有的列计算一个哈希码， Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针 B+ Tree B树是一种多路搜索树，每个节点可以拥有多于两个子节点。

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为什么MongoDB索引用B树，而Mysql用B+树?

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

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MySQL索引为何选择B+树

声明本文所述的各种数据结构(二叉树等)，均不考虑重复值的情况，本文简述各种数据结构的区别仅仅只是为了理解MySQL索引的需要而做的铺垫。...索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，并用以协助快速查询、更新数据库表中数据。是的，索引是一种数据结构，但是那么多的数据结构中为何MySQL要选择B+树呢？...MySQL为何不选择平衡二叉树既然平衡二叉树解决了普通二叉树的问题，那么mysql为何不选择平衡二叉树作为索引呢?...从上面我们可以看出B树效率相对于AVL树，在数据量大的情况效率已经提高了很多，那么为什么MySQL还是不选择B树作为索引呢？那么接下来让我们先看看改良版的B+树，然后再下结论吧！...总结本文简述了从二叉树到B+树之前的演进过程，并大致讲解了各种数据结构之间的差异以及MySQL为何最终会选择了B+树来作为索引。

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MySQL的B+树索引和hash索引的区别

索引类型：InnoDB引擎，默认B+树（O(logN)）、Hash索引 B树索引 O(1) 1、由于底层是使用hash表，以key-value存储，无法直接通过索引查询，只选择一个数据hash索引更快...，但是如果选择N条数据，hash索引的时间复杂度是O(N)，由于B+树索引有序，且叶子节点有链表连接，查询效率比hash索引快 2、索引在硬盘保存，一般不会一次性保存到内存中，B+树可以设计允许数据分批加载...4、B+ 树是平衡树，它查找任意节点所耗费的时间都是完全相同的，比较的次数就是 B+ 树的高度 B+ Tree索引和Hash索引区别？...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** 聚簇索引查询会更快，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。...Main Street%'; 如果没有使用索引下推技术，则MySQL会通过zipcode=’95054’从存储引擎中查询对应的数据，返回到MySQL服务端，然后MySQL服务端基于lastname

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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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