引言 好久没写文章了,今天回来重操旧业.毕竟现在对后端开发的要求越来越高,大家要做好各种准备. 因此,大家有可能遇到如下问题 为什么Mysql中Innodb的索引结构采取B+树? 回答这个问题时,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.如果按照那种答法,自己就给自己挖了一个坑,很难收场.因此,就有了这篇文章的诞生~ 文末附面试指南! 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+…
引言 好久没写文章了,今天回来重操旧业. 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?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.如果按照那种答法,自己就给自己挖了一个坑,很难收场.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-树由来 定义:B-树是一类树,包括B-树.B+树.B*树等,是一棵自平衡的搜索树,它类似普通的平衡二叉树,不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点.B-树是专门为外部存储器设计的,如磁盘,它对于读取和写入大块数据有良好的性能,所以一般被用在文件系统及数据库中. 先来看看为什么会出现B-树这类数据结构. 传统用来搜索的平衡二叉树有很多,如 AVL 树,红黑树等.这些树在一般情况下查询性能非常好,但当数据非常大的时候它们就无能为力了.原因当数据量非常大时,内存不够用,大部分数据只能存放在磁盘…
1.性能都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈总体来讲,TPS方面redis和memcache差不多,要大于mongodb 2.操作的便利性memcache数据结构单一redis丰富一些,数据操作方面,redis更好一些,较少的网络IO次数mongodb支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富mysql是持久化存储,存放在磁盘里面,检索的话,会涉及到一定的IO瓶颈.推理到redis+mysql,它是内存+磁盘关系的一个映射,mysql放在磁盘,redis放在内存,这样…
为什么 MySQL 使用 B+ 树是面试中经常会出现的问题,很多人对于这个问题可能都有一些自己的理解,但是多数的回答都不够完整和准确,大多数人都只会简单说一下 B+ 树和 B 树的区别,但是都没有真正回答 MySQL 为什么选择使用 B+ 树这个问题,我们在这篇文章中就会深入分析 MySQL 选择 B+ 树背后的一些原因. 概述 首先需要澄清的一点是,MySQL 跟 B+ 树没有直接的关系,真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB,MySQL 中存储引擎的主要作用是负…
FAQ v2.0终于上线了,断断续续忙了有2个多月.这个项目是我实践的第一个全栈的项目,从需求(后期有产品经理介入)到架构,再到设计(有征询设计师的意见).构建(前端.后台.数据库.服务器部署),也是第一次独立负责一个项目,所以意义很不一般,后面还会写一篇总结的文章.闲言少叙,进入正题: 其中有一个自动定时发访问记录列表和反馈问题列表的邮件的功能,本来打算自己写的,不过后来了解到团队有现成的平台可以做这个事,所以就用现成的喽.但有一个问题,该平台配置的数据源必须是MySQL数据库,而FAQ平台用…
MySQL的MyISAM.InnoDB引擎默认均使用B+树索引(查询时都显示为"BTREE"),本文讨论两个问题: 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构? 如何基于索引结构,理解常见的MySQL索引优化思路? 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存. 为什么索引无法全部装入内存?假设使用树结构组织索引,简单估算一下: 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵树最多20…
SQL优化 MySQL版  - -B树索引详讲 作者:Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 为什么要进行SQL优化呢?很显然,当我们去写sql语句时: 1会发现性能低 2.执行时间太长, 3.或等待时间太长 4.sql语句欠佳,以及我们索引失效 5.服务器参数设置不合理 SQL语句执行过程分析 1.编写过程: 编写过程就是我们平常写sql语句的过程,也可以理解为编写顺序,以下就是我们编写顺序: select from join on where 条件 group by 分组 h…
一.InnoDB索引 InnoDB支持以下几种索引: B+树索引 全文索引 哈希索引 本文将着重介绍B+树索引.其他两个全文索引和哈希索引只是做简单介绍一笔带过. 哈希索引是自适应的,也就是说这个不能人为干预在一张表生成哈希索引,InnoDB会根据这张表的使用情况来自动生成. 全文索引是将存在数据库的整本书的任意内容信息查找出来的技术,InnoDB从1.2.x版本支持.每张表只能有一个全文检索的索引. B+树索引是传统意义上的索引,B+树索引并不能根据键值找到具体的行数据,B+树索引只能找到行数…
一.零铺垫 在介绍B树之前,先来看另一棵神奇的树——二叉排序树(Binary Sort Tree),首先它是一棵树,“二叉”这个描述已经很明显了,就是树上的一根树枝开两个叉,于是递归下来就是二叉树了(下图所示),而这棵树上的节点是已经排好序的,具体的排序规则如下: 若左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值 若右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值 它的左.右子树也分别为二叉排序数(递归定义) 从图中可以看出,二叉排序树组织数据时,用于查找是比较方便的,因为每次经过…