B+树简介 在正式介绍本文的主题前,需要对 B+ 树有一定的了解,B+树是一种磁盘上数据的索引结构,大概长这个样子. B+树的叶子节点是所有的数据,非叶子节点称为索引页,索引页里有若干个索引项,本例中有 3 个索引项,也就是索引页的出度为 3,表示它有 3 个子节点. 相要寻找某一个数据时,比如值为 6 的数据,只需要先在索引页中找到小于 6 的最大的索引项 4,就可以索引到保存了 4,5,6 三条数据的数据页,进而找到值为 6 的这一条数据. 当然,B+ 树不是只有一个索引节点,只是为了方便展…

很早之前,就从学校的图书馆借了MySQL技术内幕,InnoDB存储引擎这本书,但一直草草阅读,做的笔记也有些凌乱,趁着现在大四了,课程稍微少了一点,整理一下笔记,按照专题写一些,加深一下印象,不枉读了一遍书.与此同时,也加深一下对MySQL的了解,认识了原理,对优化的原则才有把握,对问题的分析才有源头. 关于B+树数据结构 ①InnoDB存储引擎支持两种常见的索引. 一种是B+树,一种是哈希.B+树中的B代表的意思不是二叉(binary),而是平衡(balance),因为B+树最早是从平衡二叉树…

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…

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…

每个索引都对应一棵B+树,B+树分为好多层,最下边一层是叶子节点,其余的是内节点.所有用户记录都存储在B+树的叶子节点,所有目录项记录都存储在内节点. InnoDB存储引擎会自动为主键(如果没有它会自动帮我们添加)建立聚簇索引,聚簇索引的叶子节点包含完整的用户记录. 我们可以为自己感兴趣的列建立二级索引,二级索引的叶子节点包含的用户记录由索引列 + 主键组成,所以如果想通过二级索引来查找完整的用户记录的话,需要通过回表操作,也就是在通过二级索引找到主键值之后再到聚簇索引中查找完整的用户记录. B…

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,…

B+ 树是为磁盘设计的 m 叉平衡查找树,在B+树中,所有的记录都是按照键值的大小,顺序存放在同一层的叶子节点上,各叶子节点组成双链表.叶节点是数据,非叶节点是索引. 首先,需要清楚:B+ 树索引并不能定位到给定键值的具体行,B+树索引只能找到数据行所在的页.然后,数据库把页读入内存,在内存中查找所需要的行. B+树索引在数据库中有一个特点是高扇出性,在数据库中,B+树的高度一般都在2 ~ 4层,即查找某一键值的行记录只需要2到4次的IO.数据库的B+树索引分为聚集索引和辅助索引,不管是聚集还是…

关于B+树数据结构 ①InnoDB存储引擎支持两种常见的索引. 一种是B+树,一种是哈希. B+树中的B代表的意思不是二叉(binary),而是平衡(balance),因为B+树最早是从平衡二叉树演化来的,但是B+树又不是一个平衡二叉树. 同时,B+树索引并不能找到一个给定键值的具体行.B+树索引只能找到的是被查找数据行所在的页.然后数据库通过把页读入内存,再在内存中进行查找,最后得到查找的数据. 再说一下平衡二叉树: 这是一幅平衡二叉树,左子树的值总是小于根的值,右子树的值总是大于根的键值,因…

1)         不同应用中B+树索引的使用 对于OLTP应用,由于数据量获取可能是其中一小部分,建立B+树索引是有异议时的 对OLAP应用,情况比较复杂,因为索引的添加应该是宏观的而不是微观的. 2)         联合索引 对表上多个列进行索引.联合索引的创建方法与多个索引创建的方法一样.不同之处在于有多个索引页 CREATE TABLE t( a INT, b INT, PRIMARY KEY(a), KEY idx_a_b(a,b) )ENGINE=INNODB 从本质上来说,联合…

B树索引与索引优化 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…