B-树性质 B-树可以看作是对2-3查找树的一种扩展,即他允许每个节点有M-1个子节点. 1根节点至少有两个子节点 2每个节点有M-1个key,并且以升序排列 3位于M-1和M key的子节点的值位于M-1 和M key对应的Value之间 其它节点至少有M/2个子节点 下图是一个M=3 阶的B树 这里简单说明下 图中的小黑方块表示对应关键字所代表的文件的存储位置,实际上可以看做是一个地址,比如根节点中17旁边的小黑块表示的就是关键字17所对应的文件在硬盘中的存储地址. P是指针, 需要注意的是

InnoDB B树 叶子=>主键+数记录非叶子=>主键1+主键3...主键4 事务和行锁 索引项加锁 相等条件来访问更新数据,避免使用范围条件 (1)InnoDB的行销是基于索引实现的,如果不通过索引访问数据,InnoDB会使用表锁. (2)InnoDB间隙锁机制,以及InnoDB使用间隙锁的原因. (3)在不同的隔离级别下,InnoDB的锁机制和一致性读策略不同. (4)MySQL的恢复和复制对InnoDB锁机制和一致性读策略也有较大影响. (5)锁冲突甚至死锁很难完全避免. 在了解Inno

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

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MySQL如果只有MyISAM一个引擎的话,那你们黑真的也有道理,但问题是InnoDB现在已经是MySQL默认的引擎,而且这个引擎综合能力很强,能用好这个引擎其实就已经能解决大多数需要数据库的业务逻辑.在MySQL先占领市场的前提下,大多数MySQL用户都是不愿意冒风险切换到另一个数据库的,除非PostgreSQL真的是那个场景上是万金油. 在数据量极大的时候(大于1亿条的级别),InnoDB的B+树性能的缺陷会暴露,这时MySQL的DBA可能会转向TokuDB这个第三方开源的MySQL引擎来处

在BBS线上业务抓到如下分页SQL: meizu_bbs meizu_bbs Query Sending data , meizu_bbs meizu_bbs Query Sending data , nagiosuser NULL show full processlist 这个SQL一共有3个问题: 1:select * 这种写法不符合SQL编写规范,任何时候都不要用*来代替具体的列名称,需要什么列就取什么列.如果表里有个text/blob等大字段,影响就更加明显. 2:pre_forum_

MySQL数据库索引总结使用索引的原由数据结构Hash.平衡二叉树.B树.B+树区别机械硬盘.固态硬盘区别Myisam与Innodb B+树的区别MySQL中的索引什么数据结构B+树中的节点到底存放多少 为什么需要使用索引?MySQL官方对索引的定义为:索引(Index)是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构.白话文:索引就像书的目录一样可以非常快速的定位到书的页码.如果向mysql发出一条sql语句请求,查询的字段没有创建索引的话,可能会导致全表扫描,这样的话查询效率非常低. 全表扫描:

在MySQL中,有一些语句即使逻辑相同,执行起来的性能差异确实极大的. 先抛出一个结论:如果想使用索引树搜索功能,就不能使用数据库函数来处理索引字段值,而是在不改变索引字段值的同时,自己通过SQL语句来实现逻辑 条件字段函数操作 假设我们现在维护了一张系统交易表: mysql> CREATE TABLE `tradelog` ( `id` ) NOT NULL, `tradeid` ) DEFAULT NULL, `operator` ) DEFAULT NULL, `t_modified` d

多表查询 连表查询 要进行连接,那一定涉及两个表,两个表中要有关联条件才能进行连接 内连接 只有表一和表二中的连接条件都满足的时候才能显示出来 inner join on /where 条件 select * from t1 inner join t2 on t1.id  =t2.t2_id; select * from t1,t2 where t1.id = t2.t2_id 左外连接 一定显示左表中所有内容,如果右表中的内容没有符合连接条件就不显示 left join select * fr

我是小M,我在卡拉巴拉星球. 我喜欢数据,我立志成为一个数据管理者. 所以我来 Y 公司应聘,听说他们的数据量挺大的. 面试过程还是挺简单的. 我用 007 这三个数字就轻易打败了一堆吹嘘 996 的应聘者. 此刻,我独领风骚. 1 今天是我第一天上班,我笔直地坐在工位上,等着老板的宠幸. 下午两点. Y 老板推门而入,打着哈欠看着我:"007,你背有问题?坐得这么直?" "老板你好,我叫小M,不是叫 007 ,007 是我对公司的热爱,是我的毕生...." &qu

目录 数据库常用的两种引擎 两种引擎差异对比 如何选择引擎 两个引擎索引结构 查找mysql数据存储位置方式 MyISAM InnoDB 1. 非独立表空间 2. 独立表空间 3. idb文件存的哪些内容 4. 如何判断是否是独立表空间 聚簇索引&非聚簇索引 两种引擎查找流程 B树和B+树的区别 B树的结构 索引两种类型 脏读.幻读.不可重复读 脏读 幻读 不可重复度 四大隔离机制 读取未提交 读取已提交(Oracle 默认) 可重复读(mysql默认) 串行 数据库常用的两种引擎 InnoDB

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

一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万.为什么是这么多呢?因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛.在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)他的最小单元是块,一个块的大小是4k,而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页(Pag

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

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

何时使用索引 并不是在所有的查询条件下出现的列都需要添加索引.对于什么时候添加B+树索引,我的经验是访问表中很少一部分行时,使用B+树索引才有意义.对于性别字段.地区字段.类型字段,它们可取值的范围很小,即低选择性.如: SELECT * FROM student WHERE sex='M' 对于性别,可取值的范围只有'M'.'F'.对上述SQL语句得到的结果可能是该表50%的数据(我们假设男女比例1:1),这时添加B+树索引是完全没有必要的.相反,如果某个字段的取值范围很广,几乎没有重复,即高

B+树索引其本质就是B+树在数据库中的实现,但是B+索引在数据库中有一个特点就是其高扇出性,因此在数据库中,B+树的高度一般都在2-3层,也就是对于查找某一键值的行记录,最多只需要2到3次IO,这倒不错.因为我们知道现在一般的磁盘每秒至少可以做100次IO,2-3次的IO意味着查询时间只需0.02-0.03秒. 数据库中的B+树索引可以分为聚集索引(clustered index)和辅助聚集索引(secondary index)辅助聚集索引有时也称非聚集索引(non-clustered inde

一.innodb存储引擎索引概述: innodb存储引擎支持两种常见的索引:B+树索引和哈希索引. innodb支持哈希索引是自适应的,innodb会根据表的使用情况自动生成哈希索引. B+树索引就是传统意义上的索引,是关系型数据库中最常用最有效的索引.B+树是从最早的平衡二叉树演变而来,但是B+树不是一个二叉树.B+中的B不代表二叉(Binary),而是代表平衡(Balance).   注意:B+树索引并不能找到一个键值对应的具体行.b+树索引只能查到被查找数据行所在的页,然后数据库通过把页读

1.文件很大,不可能全部存储在内存中,所以要存在磁盘上 2.索引的组织结构要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数(为什么用B-/+Tree,还跟磁盘存取原理有关) 3.B+树所有的data域在叶子节点,一般来说都会进行一个优化,就是将所有的叶子节点用指针串起来,这样遍历叶子节点就能获得全部数据 二.什么是聚簇索引 像innodb中,主键的索引结构中,既存储了主键值,有存储了行数据,这种数据成为‘聚簇索引’ 三.为什么MongoDB采用B树索引,而mysql用B+树做索引 b+树只有叶节点存放数

B+树索引介绍 B+树索引的本质是B+树在数据库中的实现.但是B+树索引有一个特点是高扇出性,因此在数据库中,B+树的高度一般在2到3层.也就是说查找某一键值的记录,最多只需要2到3次IO开销.按磁盘每秒100次IO来计算,查询时间只需0.0.2到0.03秒.   数据库中B+树索引分为聚集索引(clustered index)和非聚集索引(secondary index).这两种索引的共同点是内部都是B+树,高度都是平衡的,叶节点存放着所有数据.不同点是叶节点是否存放着一整行数据.   (1)