索引的数据结构 为什么不是二叉树,红黑树什么的呢? 首先,一般来说,索引本身也很大,不可能全部存在内存中,因此索引往往以索引文件的方式存在磁盘上.然后一般一个结点一个磁盘块,也就是读一个结点要进行一次IO操作. 而二叉树啊这些树类的数据结构,查找时间主要和树的高度有关,所以虽然一颗AVL树或者是红黑树在查找上比起顺序遍历的O(N)有了比较大的改善,但B树和B+树因为每个结点存的元素更多,所以查询更快,对磁盘的IO操作也更少. 为什么是B+树而不是B树呢? 1. 单一节点存储更多的元素(这样该节点…

第 3 章 MySQL 存储引擎简介 前言 3．1 MySQL 存储引擎概述 MyISAM 存储引擎是 MySQL 默认的存储引擎,也是目前 MySQL 使用最为广泛的存储引擎之一.他的前身就是我们在 MySQL 发展历程中所提到的 ISAM,是 ISAM 的升级版本.在 MySQL 最开始发行的时候是 ISAM 存储引擎,而且实际上在最初的时候,MySQL 甚至是没有存储引擎这个概念的.MySQL 在架构上面也没有像现在这样的 sql layer 和 storage engine layer…

第3章 MySQL存储引擎简介 3．1 MySQL 存储引擎概述 MyISAM存储引擎是MySQL默认的存储引擎,也是目前MySQL使用最为广泛的存储引擎之一.他的前身就是我们在MySQL发展历程中所提到的 ISAM,是 ISAM的升级版本.在MySQL 最开始发行的时候是ISAM存储引擎,而且实际上在最初的时候,MySQL甚至是没有存储引擎这个概念的.MySQL在架构上面也没有像现在这样的sql layer和storage engine layer 这两个结构清晰的层次结构,当时不管是代码本身…

几个常用存储引擎的特点 下面我们重点介绍几种常用的存储引擎并对比各个存储引擎之间的区别和推荐使用方式. 特点 Myisam BDB Memory InnoDB Archive 存储限制 没有 没有 有 64TB 没有 事务安全   支持   支持   锁机制 表锁 页锁 表锁 行锁 行锁 B树索引 支持 支持 支持 支持   哈希索引     支持 支持   全文索引 支持         集群索引       支持   数据缓存     支持 支持   索引缓存 支持   支持 支持   数据…

上篇文章<MySql逻辑结构简介>我们聊到了存储引擎,可以说MySQL可插拔的多元化存储引擎给我们的使用者带来了很灵活的选择. 这篇文章我们来聊一下目前主流的两种存储引擎MyISAM和InnoDB的区别.   MyISAM InnoDB 外键 不支持 支持 事务 不支持 支持 锁表 表锁,即使操作一条记录也会锁住整个表,不适合高并发的操作 行锁,操作时只锁某一行,不对其它行有影响,适合高并发的只操作 缓存 只缓存索引,不缓存真实数据 不仅缓存索引还要缓存真实数据,对内存要求较高,而且内存大小对…

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本篇把MySQL最常用的存储引擎给大家做一个介绍,然后通过插入.修改和并发实验来了解和验证一下它们之间的一些差异. 一.MySQL存储引擎简介 存储引擎在MySQL结构里占据核心的位置,是上层抽象接口和存储的物理文件之间的桥梁.每一种storage engine 架构组件都是根据特定的场合来设计的,负责数据的 I/O 操作,并启用一些特性的支持. MySQL存储引擎被设计为插件式结构,每种存储引擎可从运行的mysql里动态加载或卸载.我们可以在客户端连接后用show plugins;查看当前加载…

众所周知,MySQL的索引使用了B+树的数据结构.那么为什么不用B树呢? 先看一下B树和B+树的区别. B树 维基百科对B树的定义为"在计算机科学中,B树(B-tree)是一种树状数据结构,它能够存储数据.对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找.顺序读取.插入和删除的数据结构.B树,概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树.与自平衡二叉查找树不同,B-树为系统最优化大块数据的读和写操作.B-tree算法减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度.普遍运用在…

B+树做索引而不用B-树 那么Mysql如何衡量查询效率呢?– 磁盘IO次数. 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. B-树/B+树的特点就是每层节点数目非常多,层数很少,目的就是为了减少磁盘IO次数,但是B-树的每个节点都有data域(指针),这无疑增大了节点大小,说白了增加了磁盘IO次数(磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的,单个数据变大,每次读出的就少,IO次数增多,一次IO多耗时), 而B+树除了叶子节点其…

福哥答案2020-05-18:此答案来自群员:因为4.0成型那个年代,B树体系大量用于文件存储系统,甚至当年的Longhorn的winFS都是基于b树做索引,开源而且好用的也就这么个体系了.B+树的磁盘读写代价更低,便于遍历,查询效率更加稳定,更适合基于范围的查询.数据来了先用索引节点找叶子,叶子找不到就新建叶子加索引书,这样减少io重复劳动. B树为平衡二叉树一种 分为B+树和B—树其中B+树在树内节点不存储数据只存key B-树将key和value一同存储在各子节点这样保证了树的每个节点只有…