B+树是一个平衡的多叉树.B+树从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当,不会出现大幅波动. 哈希索引采用一定的哈希算法,把键值换成新的哈希值,检索时不需要类似B+树那样从根节点逐级查找,只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置. 两者的区别: 1.hash索引仅满足“=”.“IN”和“<=>”查询,不能使用范围查询 (等值查询.哈希索引具有绝对优势(前提是:没有大量重复键值,如果大量重复键值时,哈希索引的效率很低,因为存在所谓的哈希碰撞问题.)) 2.hash索引无法被用来进行数据的排序操作 3

数据分区 MongoDB中数据的分片是以集合为基本单位的,集合中的数据通过 片键 被分成多部分. 片键 对集合进行分片时,你需要选择一个 片键 , shard key 是每条记录都必须包含的,且建立了索引的单个字段或复合字段,MongoDB按照片键将数据划分到不同的 数据块 中,并将 数据块 均衡地分布到所有分片中.为了按照片键划分数据块,MongoDB使用 基于范围的分片方式 或者 基于哈希的分片方式. 以范围为基础的分片 对于 基于范围的分片 ,MongoDB按照片键的范围把数据分成不同部分

版权声明:本文出自汪磊的博客,未经作者允许禁止转载. 存储键值对我们首先想到HashMap,它的底层基于哈希表,采用数组存储数据,使用链表来解决哈希碰撞,它是线程不安全的,并且存储的key只能有一个为null,在安卓中如果数据量比较小(小于一千),建议使用SparseArray和ArrayMap,内存,查找性能方面会有提升,如果数据量比较大,几万,甚至几十万以上还是使用HashMap吧.本篇只详细分析HashMap的源码,SparseArray和ArrayMap不在本篇讨论范围内,后续会单独分析

前几天要用QSet作为储存一个自定义的结构体(就像下面这个程序一样),结果死活不成功... 后来还跑到论坛上问人了,丢脸丢大了... 事先说明:以下这个例子是错误的 #include <QtCore> struct node { int cx, cy; bool operator < (const node &b) const { return cx < b.cx; } }; int main(int argc, char *argv[]) { QCoreApplicati

前言:上一章中我们已经实现了索引器的创建,但是我们没有索引文档,本章将会讲解如何生成字段.创建索引文档,给字段加权以及保存文档到索引器目录 luncene5.5.3集合jar包下载地址:http://download.csdn.net/detail/eguid_1/9677589 一.创建索引文档 一个索引目录可以放多个索引文档,每个索引文档由多个索引字段组成,索引字段由要索引的字段名和字段内容以及权重值组成 1.构建索引字段并加权 /** * 创建索引字段 * @param boost * -

JavaScript系列-----Objectj基于哈希存储<Key,Value>之Value 1.问题提出 在JavaScript系列-----Object之基于Hash<Key,Value>存储之Key篇 (1)中,我们推理出:对象是以Hash结构存储的,对象的属性被表示为多个<Key,Value>键值对. 其中,Key的数据类型是字符串,但是,我们并没有说Value是以什么数据结构存储的,在本文中,我们将继续讨论:Value的存储类型-----博文的核心 既然在J

js 基于哈希表.原型链.作用域.属性类型可配置的多范式编程语言 值类型.引用类型.直接赋值: 原型是以对象形式存在的类型信息. ECMA-262把对象定义为:无序属性的集合,其属性可以包含基本值,对象或者函数.所以js中对象就是一组键值对. https://www.cnblogs.com/starof/p/4162354.html Delegation[edit] In prototype-based languages that use delegation, the language ru

没有索引时mysql是如何查询到数据的 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行10^4次I/O,假设磁盘每次I/O时间为10ms(忽略数据传输时间),则总共需要100s(但实际上要好很多很多).如果对之建立B-Tree索

问题1. 数据库为什么要设计索引? 图书馆存了1000W本图书,要从中找到<架构师之路>,一本本查,要查到什么时候去? 于是,图书管理员设计了一套规则: (1)一楼放历史类,二楼放文学类,三楼放IT类… (2)IT类,又分软件类,硬件类… (3)软件类,又按照书名音序排序… 以便快速找到一本书. 与之类比,数据库存储了1000W条数据,要从中找到name=”shenjian”的记录,一条条查,要查到什么时候去? 于是,要有索引,用于提升数据库的查找速度. 问题2. 哈希(hash)比树(tre

为什么MySQL索引使用B+树 聚簇索引与非聚簇索引 不同的存储引擎,数据文件和索引文件位置是不同的,但是都是在磁盘上而不是内存上,根据索引文件.数据文件是否放在一起而有了分类: 聚簇索引:数据文件和索引文件放在一起,例如:innodb 每一个数据库在磁盘上都会有一个对应的文件: 进去其中一个文件夹: 这其中: ​ .frm:存储的是表结构 ​ .ibd:存储数据文件和索引文件 注意:mysql的innodb默认会将数据文件以及索引文件放在表格空间中,不会为每一个单独的表保存一份数据文件,如果需

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

前面几篇关于数据库底层磁盘文件读取,数据库索引实现细节进行了深入的研究,但是没有串联起来的讲解为什么数据库索引会采用B树和B+树而不是其他的数据结构,例如平衡二叉树.链表等,因此,本文打算从数据库文件存储以及读取说起,讲解数据库索引的由来. 我们以抛出问题的形式开始讲解: (1)数据库文件存储的方式     数据库文件存储都是以磁盘文件存储在系统中的,这也是数据库能持久化存储数据的原因. (2)从数据库读取数据的原理        从数据库读取数据,先暂且不考虑从缓存中读取数据的情况,那就是从磁

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

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

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

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

一.前言 为了讲清楚这个问题,我们要先了解什么是索引. 我记得刚刚学习数据库的时候,老师喜欢用书本的目录来类比数据库的索引,并告诉我们索引能够像目录一样,让我们更快地找到想要找到的数据. 如果是第一次接触索引,这个比喻能够让我们有一个直观的印象.但是当深入去学习索引的时候,我们不能继续持有索引即目录的思想,我们要跳出来去思考索引的本质是什么. 二.索引的本质 在没有索引的情况下,我们查找数据只能按照从头到尾的顺序逐行查找,每查找一行数据,意味着我们要到到磁盘相应的位置去读取一条数据. 如果把查询

[TOC] 概述 本质:数据库维护某种数据结构以某种方式引用(指向)数据 索引取舍原则: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 B树 满足的条件 d为大于1的一个正整数,称为B-Tree的度 h为一个正整数,称为B-Tree的高度 每个非叶子节点由n-1个key和n个指针组成,其中d<=n<=2d 每个叶子节点最少包含一个key和两个指针,最多包含2d-1个key和2d个指针,叶节点的指针均为null 所有叶节点具有相同的深度,等于树高h key和指针互相间隔,节点两端是指针

MySQL一直了解得都不多,之前写sql准备提交生产环境之前的时候,老员工帮我检查了下sql,让修改了一下存储引擎,当时我使用的是Myisam,后面改成InnoDB了.为什么要改成这样,之前都没有听过存储引擎,于是网上查了一下. 事实上使用不同的存储引擎也是有很大区别的,下面猿友们可以了解一下. 一.存储引擎的比较 注:上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引,但是B-树和B+树的定义是有区别的. 在 MySQL 中,主要有四种类型的索引,分别为: B-Tree 索引, Ha

Java:面向对象编程语言,吸收了C++语言的各种优点,丢掉了C++让人头疼的多继承.指针等概念.具有功能强大和简单易用的两大特征.Java具有简单性.面向对象.分布式.健壮性.安全性.平台独立与可移植性.多线程.动态性等特点. JavaScript:直译式脚本语言,一种动态类型.弱类型.基于原型的语言,内置支持类型.其解释器叫做JavaScript引擎,是浏览器的一部分,较多的用在客户端的脚本语言.是一种解释性脚本语言.可为页面添加交互行为.可直接嵌入HTML页面.具有跨平台型,可在多种平台下