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…

关键字就是key的意思 一.B-Tree的性质 1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子,且M>2: 2.根结点的儿子数为[2, M]: 3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]: 4.每个结点存放至少M/2-1(取上整)和至多M-1个关键字:(至少2个关键字) 5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1: 6.非叶子结点的关键字:K[1], K[2], -, K[M-1]:且K[i] < K[i+1]: 7.非叶子结点的指针:P[1], P[2], -, P[M]:其中P…

1.输入cmd命令打开控制台: 2.进入mysql.exe所在的路径: 3.执行mysqld --skip-grant-tables(注意:在输入此命令之前先在任务管理器中结束mysqld.exe进程,确保mysql服务器端已结束运行, 输入此命令之后命令行就无法操作了,此时可以再打开一个新的命令行,输入命令  mysqld --skip-grant-tables  回车,此时就跳过了mysql的用户验证) 如果执行该语句报错: 根据错误信息是在该路径下找不到data文件夹 所以需要重新初始化数…

讲LSM树之前,需要提下三种基本的存储引擎,这样才能清楚LSM树的由来: 哈希存储引擎  是哈希表的持久化实现,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是your Mr.Right B树存储引擎是B树(关于B树的由来,数据结构以及应用场景可以看之前一篇博文)的持久化实现,不仅支持单条记录的增.删.读.改操作,还支持顺序…

转自: http://www.cnblogs.com/yanghuahui/p/3483754.html 讲LSM树之前,需要提下三种基本的存储引擎,这样才能清楚LSM树的由来: 哈希存储引擎  是哈希表的持久化实现,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是your Mr.Right B树存储引擎是B树(关于B树的由…

这里是参考B站上的大佬做的面试题笔记.大家也可以去看视频讲解!!! 文章目录 1 .mysql索引结构,各自的优劣 2 .索引的设计原则 3 .mysql锁的类型有哪些 4 .mysql执行计划怎么看 5 .事务的基本特性和隔离级别 1 .mysql索引结构,各自的优劣 索引的数据的数据结构和具体存储引擎的实现有关,在MySQL中使用较多的索引有hash索引,B+树索引等,innoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引.对于哈希索引来说,底层的数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查…

在开发过程中,python的flask框架使用sqlalmysql连接mysql数据库. 在程序连接数据量过程中,不要修改数据表的结构.比如在连接状态中使用下面的软件修改数据表结构,这个软件立即就会卡死,这个使用停止flask的连接,就可以从卡死状态中恢复过来,正常执行下去. 如图,通过Dump SQL File可以把数据库的表结构和数据拷贝下来,或者只要表结构.然后通过Execute SQL File,把这些数据表及里面的数据导入到另一个数据库…

索引这个词,相信大多数人已经相当熟悉了,很多人都知道MySQL的索引主要以B+树为主,但是要问到为什么用B+树,恐怕很少有人能把前因后果讲述的很完整.本文就来从头到尾介绍下数据库的索引. 索引是一种数据结构,用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据. 索引最形象的比喻就是图书的目录了.注意这里的大量,数据量大了索引才显得有意义,如果我想要在[1,2,3,4]中找到4这个数据,直接对全数据检索也很快,没有必要费力气建索引再去查找.索引在mysql数据库中分三类: B+树索引.Hash索…

B-树 B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路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.下图是 B-树的简化图. B-树有如下特点: 所有键值分布在整颗树中: 任何一个关键字出现且只出现在一个结点中: 搜索有可能在非叶子结点结束: 在关键字全集内做一次查找,性能逼近二分查找: B+ 树 B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树, 它与 B- 树的不同之处在于: 所有关键字存储在叶子节点出现,内部节点(非叶子节点并不存储…

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7211742.html (保留出处并非什么原创作品权利,本人拙作还远远达不到,仅仅是为了链接到原文,因为后续对可能存在的一些错误进行修正或补充,无他) MySQL中的InnoDB引擎表索引类型有一下几种(以下所说的索引,没有特殊说明,均指InnoDB引擎表索引.) 0 = Secondary Index,二级索引, 1 = Clustered Index,聚集索引 2 = Unique Index,唯一索引 3 = Pri…

一.MySQL索引原理 1.索引背景 生活中随处可见索引的例子,如火车站的车次表.图书的目录等.它们的原理都是一样的,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据. 数据库也是一样,但显然要复杂许多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>.<.between.in).模糊查询(like).并集查询(or)等等.数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?我们回想字典的例子,能不能把数据分成段,然后分段查询…

18.SQL优化18.1 优化SQL语句的一般步骤 18.1.1 通过show status命令了解各种SQL的执行频率show [session|global] status; -- 查看服务器状态信息show session status; -- 查看session(当前连接)级别的服务器状态信息,默认session级别show global status; -- 查看global(数据库启动至今)级别的服务器状态信息show status like 'Com_%'; -- 查看当前sess…

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…

一.B+树概述 B+树是B树的变种,有着比B树更高的查询效率. 一棵 B+ 树需要满足以下条件: 节点的子树数和关键字数相同(B 树是关键字数比子树数少一) 节点的关键字表示的是子树中的最大数,在子树中同样含有这个数据 叶子节点包含了全部数据,同时符合左小右大的顺序 如下图一个M=3 的B+树: 简单概括下 B+ 树的三个特点: 关键字数和子树相同 非叶子节点仅用作索引,它的关键字和子节点有重复元素 叶子节点用指针连在一起 第一点:在 B 树中,节点的关键字用于在查询时确定查询区间,因此关键字数…

一 B树的由来 B树指的是一类树,包括B-树,B+树,B*树等,是一种自平衡的搜索树,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,所以一般用在文件系统及数据库中. 1. 为什么不用二叉平衡树 传统用来搜索的平衡二叉树有很多,AVL树,红黑树等.这些树在一般情况下的查询性能非常好,但当数据量非常大的时候就无能为力了.数据量非常大时,内存不够用,大部分数据只能存放在磁盘上,只有需要的数据才加载到内存.…

索引 索引的简介 简单来说,索引是一种数据结构 其目的在于提高查询效率 可以简单理解为“排好序的快速查找结构” 一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储在中磁盘上我们一般所说的索引,如果没有特殊说明的话,就是指B+树结构组织的索引.其中聚集索引,次要索引,覆盖索引,复合索引,前缀索引,唯一索引默认都是使用B+树索引. 一般java开发知道这些基本够用了 索引的优势 类似大学图书馆建数目索引,提高数据检索效率,降低数据库的io成本通过索引对数据进行排序,降…

为什么MySQL要用B+树?聊聊B+树与硬盘的前世今生 在上一节,我们聊到数据库为了让我们的查询加速,通过索引方式对数据进行冗余并排序,这样我们在使用时就可以在排好序的数据里进行快速的二分查找,使得查询效率指数提升.但是我在结尾同样提到一个问题,就是内存大小一般是很有限的,不可能把一个表所有的数据都加载到内存中,那么我们该如何解决这个问题呢?在解决这个问题之前,需要先简单了解一下硬盘知识 硬盘知识简介 由于机械硬盘的高耐久,低成本,现在仍然是数据存储的主流,所以这里着重讨论机械硬盘,下面是一个机…

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…

首先要明白索引(index)是在存储引擎(storage engine)层面实现的,而不是server层面.不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型.即使多个存储引擎支持某一索引类型,它们的实现和行为也可能有所差别. MyISAM 和 InnoDB 存储引擎,都使用 B+Tree的数据结构,它相对与 B-Tree结构,所有的数据都存放在叶子节点上,且把叶子节点通过指针连接到一起,形成了一条数据链表,以加快相邻数据的检索效率. 一.先了解下 B-Tree 和 B+Tree 的区别   1.B-Tre…

前言 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.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 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…

什么是索引? 所谓的索引,就是帮助 MySQL 高效获取数据的排好序的数据结构.因此,根据索引的定义,构建索引其实就是数据排序的过程. 平时常见的索引数据结构有: 二叉树 红黑树 哈希表 B Tree 谈谈一个潜在的误区 我们首先需要澄清一点:MySQL 跟 B+ 树其实没有直接的关系,真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的「默认存储引擎 InnoDB」.存储引擎的主要作用是负责数据的存储和提取(简单来说就是读写),MySQL 的一个简单架构如下图所示: 我们在创建表时就可以为当前表指定使用…

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…

第05章 MySQL排序与分页 1. 排序数据 1.1 排序规则 使用 ORDER BY 子句排序 ASC(ascend): 升序 DESC(descend):降序 ORDER BY 子句在SELECT语句的结尾. 1.2 单列排序 SELECT last_name, job_id, department_id, hire_date FROM employees ORDER BY hire_date ; SELECT last_name, job_id, department_id, hire_…

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…

Mysql高级操作 索引概述: 索引是高效获取数据的数据结构 索引结构: B+Tree() Hash(不支持范围查询,精准匹配效率极高) 树的区别: 二叉树:可能产生不平衡,顺序数据可能会出现链表结构 平衡二叉树:插入需要自旋,性能根据层级而定,性能不稳定 b+tree: 主键聚簇叶子节点存放数据,非叶子节点存放索引, 二级索引非叶子节点存放索引,叶子节点存放主键 索引优缺点: 优点: 大大加快查询速度 使用分组和排序时候可以显著减少分组和排序时间 唯一索引可以保证字段唯一 可以加速表与表之间的…

本文来自我的github pages博客http://galengao.github.io/ 即www.gaohuirong.cn 摘要: 本篇是根据官网中的每个一点来翻译.举例.验证的:英语不好,所以有些话语未必准确,请自行查看官网,若有些点下面没有例子的是因为当时一下子没有想出那么多来,如果大家有遇上好的例子,欢迎在下面留言我持续更新 查看执行计划的关键EXPLAIN 版本MYSQL5.6,用到的库是官网例子sakila,自行下载导入 由于要把每个点都翻译出来,还需要举例,所以需要一定的时间…

Mysql系列的目标是:通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能. 欢迎大家加我微信itsoku一起交流java.算法.数据库相关技术. 这是Mysql系列第22篇. 背景 使用mysql最多的就是查询,我们迫切的希望mysql能查询的更快一些,我们经常用到的查询有: 按照id查询唯一一条记录 按照某些个字段查询对应的记录 查找某个范围的所有记录(between and) 对查询出来的结果排序 mysql的索引的目的是使上面的各种查询能够更快. 预备知识 什么是索引? 上一篇中有…

回顾前文: 一文学会MySQL的explain工具 (同时再次强调,这几篇关于MySQL的探究都是基于5.7版本,相关总结与结论不一定适用于其他版本) MySQL官方文档中(https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/optimization-indexes.html)有这样一段描述: The best way to improve the performance of SELECT operations is to create indexes on one…

[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名…

原理: http://blog.csdn.net/cangchen/article/details/44818485 http://blog.csdn.net/kennyrose/article/details/7532032 http://www.cnblogs.com/qinpengming/p/5897194.html   本质: 为什么使用B+树?言简意赅,就是因为: 1.文件很大,不可能全部存储在内存中,故要存储到磁盘上 2.索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数(为什…