索引是数据库常见的数据结构,每个后台开发人员都应该对索引背后的数据结构有所了解. 本文通过分析B-Tree及B-/+Tree数据结构及索引性能分析及磁盘存取原理尝试着回答一下问题: 为什么B-Tree适合数据库索引及红黑树的二叉平衡树不适合作为索引 B+Tree比BTree做索引的优势 为什么MongoDB采用B-Tree作为索引结构而MySQL采用B+Tree作为索引存储结构 B-Tree B 树(B-Tree)是为磁盘等辅助存取设备设计的一种平衡查找树,它实现了以 \(O(\lg n)\)…

亲爱的读者,您可能想知道为什么要写关于MongoDb和MySql这篇文章.那是因为我与NodeJs开发人员讨论在应用程序中使用哪种数据存储作为主要的数据存储方式. 我看过很多评论都在争论这个问题. 有人说:“使用MongoDb,它更快并且更适合NodeJs应用”,其他人说:“使用关系数据库, 在MongoDb中不能方便的编写数据关联”.因此我决定去研究这两者之间的差别. 注意:不要将此看作是对这两者的完整研究. 本文只是在分享我的观点,不要误认为在说明使用这种技术好而另一种技术不好. 测试环境…

1.1  MongoDB的简单介绍 在当今的数据库市场上,MySQL无疑是占有一席之地的.作为一个开源的关系型数据库,MySQL被大量应用在各大网站后台中,承担着信息存储的重要作用.2009年,甲骨文公司(Oracle)收购Sun公司,MySQL成为Oracle旗下产品. 而MongoDB是一种文件导向的数据库管理系统,属于一种通称为NoSQL的数据库,是10gen公司旗下的开源产品,其内部数据存储的方式与传统的关系型数据有很大差别. NoSQL的全称是Not Only SQL,也可以理解非关系…

先从数据结构的角度来看 我们知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来索引,而B-树是每个索引节点都会有Data域. 这就决定了B+树更适合用来存储外部数据,也就是所谓的磁盘数据. 从Mysql(Inoodb)的角度来看 B+树是用来充当索引的,一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上.那么Mysql如何衡量查询效率呢?磁盘IO次数,B-树(B类树)的特定就是每层节点数目非常多,层数很少…

一.概要 几十年来,关系型数据库已经成为企业应用程序的基础,自从MySQL在1995年发布以来,它已经成为一种受欢迎并且廉价的选择.然而随着近年来数据量和数据的不断激增,非关系数据库技术如MongoDB应运而生,以满足新应用的需求. MongoDB用于新的应用程序,以及扩充或替换现有的关系型基础设施(关系型数据库). 阿里巴巴长期招聘Java研发工程师p6,p7,p8等上不封顶级别,有意向的可以发简历给我,注明想去的部门和工作地点:1064454834@qq.com 二.什么是Mysql MyS…

一.MySQL 关系型数据库. 在不同的引擎上有不同 的存储方式. 查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高. 开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长. 缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢. 二.Mongodb 非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库.先解释一下文档的数据库,即可以存放xml.json.bson类型系那个的数据.这些数据具备自述性(self-describing),呈现分层的树状数据结构.数据结构由键值(key=>valu…

1.文件很大,不可能全部存储在内存中,所以要存在磁盘上 2.索引的组织结构要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数(为什么用B-/+Tree,还跟磁盘存取原理有关) 3.B+树所有的data域在叶子节点,一般来说都会进行一个优化,就是将所有的叶子节点用指针串起来,这样遍历叶子节点就能获得全部数据 二.什么是聚簇索引 像innodb中,主键的索引结构中,既存储了主键值,有存储了行数据,这种数据成为‘聚簇索引’ 三.为什么MongoDB采用B树索引,而mysql用B+树做索引 b+树只有叶节点存放数…

1.1  MongoDB的简单介绍 在当今的数据库市场上,MySQL无疑是占有一席之地的.作为一个开源的关系型数据库,MySQL被大量应用在各大网站后台中,承担着信息存储的重要作用.2009年,甲骨文公司(Oracle)收购Sun公司,MySQL成为Oracle旗下产品. 而MongoDB是一种文件导向的数据库管理系统,属于一种通称为NoSQL的数据库,是10gen公司旗下的开源产品,其内部数据存储的方式与传统的关系型数据有很大差别. NoSQL的全称是Not Only SQL,也可以理解非关系…

MySQL 树形索引结构 B树 B+树   如何评估适合索引的数据结构 索引的本质是一种数据结构 内存只是临时存储,容量有限且容易丢失数据.因此我们需要将数据放在硬盘上. 在硬盘上进行查询时也就产生了硬盘的I/O操作,而硬盘的I/O存取消耗的时间要比读取内存大很多.因此数据查询的时间主要决定于I/O操作的次数. 每访问一次节点就需要对磁盘进行一次I/O操作.   树模型 二分查找的时间复杂度是O(log2n),是一种很高效的查询方式.在一系类树种使用二分查找的树有很多,但并不是所有树都适合作为索…

一.MySQL 关系型数据库. 在不同的引擎上有不同 的存储方式. 查询语句是使用传统的sql语句,拥有较为成熟的体系,成熟度很高. 开源数据库的份额在不断增加,mysql的份额页在持续增长. 缺点就是在海量数据处理的时候效率会显著变慢. 二.Mongodb 非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库.先解释一下文档的数据库,即可以存放xml.json.bson类型系那个的数据.这些数据具备自述性(self-describing),呈现分层的树状数据结构.数据结构由键值(key=>valu…