目录 MySQL的存储结构 表存储结构 B+树索引结构 B+树页节点结构 为什么要用B+树索引 二叉树 多叉树 B树 B+树 搞懂这个问题之前,我们首先来看一下,MySQL表的存储结构 MySQL的存储结构 表存储结构 单位:表>段>区>页>行 在数据库中, 不论读一行,还是读多行,都是将这些行所在的页进行加载.也就是说存储空间的基本单位是页. 一个页就是一棵树B+树的节点,数据库I/O操作的最小单位是页,与数据库相关的内容都会存储在页的结构里. B+树索引结构 在一棵B+树中,每

单向链表: class error(Exception): def __init__(self,msg): super(error,self).__init__() self.msg=msg def __str__(self): return self.msg class Node: def __init__(self,ele): self.ele=ele self.next=None class mylist: def __init__(self,ele=None): self.index=0

出题:判断一个单向链表是否有环,如果有环则找到环入口节点: 分析: 第一个问题:使用快慢指针(fast指针一次走两步,slow指针一次走一步,并判断是否到达NULL,如果fast==slow成立,则说明链表有环): 第二个问题:fast与slow相遇时,slow一定还没有走完一圈(反证法可证明):   示意图 A为起始点,B为环入口点,C为相遇点,则a1=|AB|表示起始点到换入口的距离,a2=|CB|表示相遇点到环入口点的距离,s1=|AB|+|BC|表示slow指针走的长度,s2表示fast

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

先来一段有莫的对话: 前几天下班回到家后正在处理一个白天没解决的bug,厕所突然传来对象的声音:   对象:xx,你有<时间简史>吗?  我:我去!妹子,你这啥癖好啊,我有时间也不会去捡屎啊!  对象:...人家说的是霍金的科普著作<时间简史>,是一本书啦!  我:哦,那我没有...  对象:人家想看诶,你明天帮我去图书馆借一本吧...  我:我明天还要改...  对象:你是不是不爱我了,分手!  我:我一大早就去~   第二天一大早我就到了图书馆,刚进门就看到一个索引牌,标识着不

前言 本文的观点是基于MySQL使用Innodb存储引擎的情况下进行的! 很多渠道说:MySQL数据按照主键大小依次排列,记录之间是双向链表连起来.如果说我告诉你这种说法很大程度上是错的,你肯定说我在胡扯. 正文 我们先看看MySQL的B+树索引结构是什么样的 是的,这种图和网上的很多图都是类似的,我们可以看到每个节点上会有多个记录或者数据,MySQL使用Innob引擎时,这个节点就代表的是Innodb页,Innodb页是最小的存储单元. 通过上图或者你以前就知道,一个Innodb页存储很多条数

原文来自于:http://blog.csdn.net/cjfeii/article/details/10858721 1. B+树索引概述 在上一篇文章中,我们讨论了关于index的几个中重要的课题: A) index是保存在磁盘上的一种数据结构,用于提高查询或是扫描record的速度. B) 排序索引树通过保存page的指针加速record的查找.(ISAM) C) 维护排序索引树的代价很高,因此,ISAM通过创建overflow page来解决这个问题,但是过多的overflow page会

哈希文件也称为散列文件,是利用哈希存储方式组织的文件,亦称为直接存取文件.它类似于哈希表,即根据文件中关键字的特点,设计一个哈希函数和处理冲突的方法,将记录哈希到存储设备上. 在哈希文件中,是使用一个函数(算法)来完成一种将关键字映射到存储器地址的映射,根据用户给出的关键字,经函数计算得到目标地址,再进行目标的检索. 转自:http://imysql.com/2016/01/06/mysql-faq-different-between-btree-and-hash-index.shtml B+树

  导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘

原文来自于:http://dblab.cs.toronto.edu/courses/443/2013/05.btree-index.html 1. B+树索引概述 在上一篇文章中,我们讨论了关于index的几个中重要的课题: A) index是保存在磁盘上的一种数据结构,用于提高查询或是扫描record的速度. B) 排序索引树通过保存page的指针加速record的查找.(ISAM) C) 维护排序索引树的代价很高,因此,ISAM通过创建overflow page来解决这个问题,但是过多的ov

C#学习单向链表和接口 IList<T> 作者:乌龙哈里 时间:2015-11-04 平台:Window7 64bit,Visual Studio Community 2015 参考: MSDN 索引器(C# 编程指南) <数据结构(C#语言版)>下载 When to use IEnumerable, ICollection, IList and List 章节: 单向链表元素 定义单向链表操作接口 逐步实现单向链表 正文: 前面学习了 IEnumerable<T>.I

用面向对象实现Linkedlist链表 单向链表实现append.iternodes 双向链表实现append.pop.insert.remove.iternodes 单向链表与双向链表 单向链表: 就好比小朋友在操场上,手拉着手. 分为数据域和指针域,指针域指向下一个数据,代码中分别用val 和next 表示. 整个链表用一个容器来存储,因为单向链表的数据虽然真正在内存中是散落的,但是某种关系可以把这些数据有序的组织起来,所以最合适的数据结构应该是列表.列表存储还支持追加和索引,容器在代码中用

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

引子 数据结构指的是是数据的组织的方式.从单个数据到一维结构(线性表),二维结构(树),三维结构(图),都是组织数据的不同方式. 为什么需要链表? 顺序表的构建需要预先知道数据大小来申请连续的存储空间,而在进行扩充时又需要进行数据的搬迁,所以使用起来并不是很灵活. 链表结构可以充分利用计算机内存空间,实现灵活的内存动态管理. 链表(Linked list)是一种常见的基础数据结构,是一种线性表,但是不像顺序表一样连续存储数据,而是在每一个节点(数据存储单元)里存放下一个节点的位置信息(即地址).

C# 顺序表 非常标准的顺序表结构,等同于C#中的List<T>,但是List<T>在排错查询和数据结构替换上存在缺陷,一些情况会考虑使用自己定义的数据结构 1.优化方向 下表使用冒泡排序,可以考虑优化算法 /*************************************** 作者: 未闻花语 版本: v1.5 最后修改时间: 2018/05/18 电话: 159****7727 功能&使用方法: * 泛型顺序表 [Update] * 1.新增了预扩容功能 (新

导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘’,

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

[本文出自天外归云的博客园] 链表是由节点构成的,一个指针代表一个方向,如果一个构成链表的节点都只包含一个指针,那么这个链表就是单向链表. 单向链表中的节点不光有代表方向的指针变量,也有值变量.所以我们定义链表,就是要定义链表中的节点,对链表的操作最后也就是对节点的操作. 这些包含数据的节点们在一种指定的结构下连接起来,成为了一种数据结构——单向链表.以上是我对单向链表的理解. 以下是我用python3对单向链表这种数据结构的一种实现,其中我用到了生成器来完成逆转单向链表这一操作,非常pytho

JavaScript 本身提供了十分好用的数据类型,以满足大家的日常使用.单靠 Array  和 Object 也的确足够应付日常的绝大部分需求,这也导致了很多前端er对数据结构这一块不是十分的了解. 数据结构是 CS 的必修科目,前端这个圈子非科班的童鞋比例较高,相信很多人对数据结构的了解并不多.虽然本人大学读的也是 CS,但那时候上课基本都在睡觉,数据结构也是学得一塌糊涂,现在也基本上全忘了. 那下面我们来了解一下,如何用 JavaScript 来实现一个 单向链表 . 维基百科中,对链表的

导读 在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种,我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议. 二者区别 备注:先说下,在MySQL文档里,实际上是把B+树索引写成了BTREE,例如像下面这样的写法: CREATE TABLE t(aid int unsigned not null auto_increment,userid int unsigned not null default 0,username varchar(20) not null default ‘’,