文章首发于「陈树义」公众号及个人博客 shuyi.tech 文章首发于「陈树义」公众号及个人博客 shuyi.tech,欢迎访问更多有趣有价值的文章. 关于 B 树与 B+ 树,网上有一个比较经典的问题:为什么 MongoDb 使用 B 树,而 MySQL 索引使用 B+ 树? 但实际上 MongoDb 真的用的是 B 树吗? 通过查阅资料,我从 MongoDb 的官网和 WiredTiger 官网找到了答案.MongoDb 官网关于存储引擎(Storage Engine)的描述写道:从 Mon

先说B树和B+树的区别 B树:非叶子节点也存储数据 B+树:只有叶子节点存储数据,且所有叶子节点通过指针相连接. 为什么MongoDB选择B树而,MySQL选择B+树呢?两种数据结构的区别摆在上面了,那就看MongoDB和MySQL的需求 首先: MongoDB属于文档型存储的NoSQL,意味着它并不是关系型数据库,既然如此,基本不会出现批量连续数据的查询,那么B+树的叶子节点通过指针相连接对于MongoDB来说,就没多少价值了. 再看看B树的优缺点(相对于B+树): 优点:数据直接存在于非叶子

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ CRUD操作(四) 1 查询方案(Query Plans) MongoDB 查询优化程序处理查询并且针对给定可利用的索引选择最有效的查询方案.然后每次执行查询时,查询系统使用此查询方案. 查询优化程序仅缓存可能有多种切实可行的方案的查询计划. 对于每一个查询,查询规划者在查询方案高速缓存中搜索适合查询形式的查询方案.如果没有匹配的查询方案,查询规划者生成几个备选方案并在一个实验周期内做出评估.查询规划者选择获胜的方案,

这些天项目改版,时间比较紧,博客也就没跟得上,还望大家见谅. 好,今天分享下mongodb中关于索引的基本操作,我们日常做开发都避免不了要对程序进行性能优化,而程序的操作无非就是CURD,通常我们 又会花费50%的时间在R上面,因为Read操作对用户来说是非常敏感的,处理不好就会被人唾弃,呵呵. 从算法上来说有5种经典的查找,具体的可以参见我的算法速成系列,这其中就包括我们今天所说的“索引查找”,如果大家对sqlserver比较了解 的话,相信索引查找能给我们带来什么样的性能提升吧. 我们首先插

本文主要介绍内容:从MongoDB中请求数据的不同的方法 Note:All of the examples in this document use the mongo shell interface. All of these operations are available in an idiomatic interface for each language by way of the MongoDB Driver. See your driver documentation for fu

这些天项目改版,时间比较紧,博客也就没跟得上,还望大家见谅. 好,今天分享下mongodb中关于索引的基本操作,我们日常做开发都避免不了要对程序进行性能优化,而程序的操作无非就是CURD,通常我们 又会花费50%的时间在R上面,因为Read操作对用户来说是非常敏感的,处理不好就会被人唾弃,呵呵. 从算法上来说有5种经典的查找,具体的可以参见我的算法速成系列,这其中就包括我们今天所说的“索引查找”,如果大家对sqlserver比较了解 的话,相信索引查找能给我们带来什么样的性能提升吧. 我们首先插

我们日常做开发都避免不了要对程序进行性能优化,而程序的操作无非就是CURD,通常我们 又会花费50%的时间在R上面,因为Read操作对用户来说是非常敏感的,处理不好就会被人唾弃,呵呵. 从算法上来说有5种经典的查找,具体的可以参见我的算法速成系列,这其中就包括我们今天所说的“索引查找”,如果大家对sqlserver比较了解 的话,相信索引查找能给我们带来什么样的性能提升吧. 我们首先插入10w数据,上图说话: 一:性能分析函数(explain) 好了,数据已经插入成功,既然我们要做分析,肯定要有

背景:查阅了一下MongoDB的相关文档,发现中文文档还是比较少的,工作中需要用到MongoDB,而这本<MongoDB最佳实践>是很好的选择,所以就把这本手册翻译了一下,其中生涩的专业用语是参考MongoDB中文官网进行翻译,校对的时间比较少,难免会有不合理的地方,恳请大家指正. 简介 MongoDB是一款为广泛的现代应用程序设计的高性能.可扩展.分布式数据库系统.MongoDB可用于不同规模大小的组织,为那些对系统低延迟.高吞吐量以及可持续性有很高要求的应用提供稳定关键的服务. 尽管Mon

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

简介 MongoDB是一款为广泛的现代应用程序设计的高性能.可扩展.分布式数据库系统.MongoDB可用于不同规模大小的组织,为那些对系统低延迟.高吞吐量以及可持续性有很高要求的应用提供稳定关键的服务. 尽管MongoDB与传统的关系型数据库的有些特性不一样,但是对于之前部署和操作其他数据库系统的人员来说,MongoDB的很多概念,比如操作.策略.存储过程还是很相似的.公司的DBA和运营团队可以在保持现有系统的前提下,直接把MongoDB集成到生产环境中,并且不需要定制操作流程和工具 本文档为部

分布式数据库计算涉及到分布式事务.数据分布.数据收敛计算等等要求 分布式数据库能实现高安全.高性能.高可用等特征,当然也带来了高成本(固定成本及运营成本),我们通过MongoDB及MySQL Cluster从实现上来分析其中的设计思路,用以抽象我们在设计数据库时,可以引用的部分设计方法,应用于我们的生产系统 首先说说关系及非关系数据库的特征 MySQL的Innodb及Cluster拥有完整的ACID属性 A 原子性 整个事务将作为一个整体,要么完成,要么回滚 C 一致性 事务开始之前和事务结束以

转自: http://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/02/29/2372699.html 我们首先插入10w数据,上图说话: 一:性能分析函数(explain) 好了,数据已经插入成功,既然我们要做分析,肯定要有分析的工具,幸好mongodb中给我们提供了一个关键字叫做“explain",那么怎么用呢? 还是看图,注意,这里的name字段没有建立任何索引,这里我就查询一个“name10000”的姓名. 仔细看红色区域,有几个我们关心的key

C++为什么叫C plus plus?这是由于C++相当于继承C的语法后,增加了各方面的能力,所扩展出的一种新语法.在软件领域中 plus 有增加的味道.在这里B +树也一样,是B树的增强版.在学习B+树之前,最好是对B树有一定的了解.不了解的各位也没有关系,可以花费5分钟的时间读我的上一篇文章<数据库索引的基石----B树>.我在上篇文章的最后,专门提到,由于B树的设计,导致它存在一种天然的劣势,导致典型的B树在很多方面受到了限制.      这个劣势是什么呢?(自问)      先想下,为

MongoDB学习笔记:快速入门   一.MongoDB 简介 MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统.在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能.MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.MongoDB 文档类似于 JSON 对象.字段值可以包含其他文档,数组及文档数组. 二.MongoDB安装及配置 查看:https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-linux-ins

目录 什么是索引 索引的分类 索引和AVL树.B-树.B+树的关系 AVL树.红黑树 B-树 B+树 SQL和NoSQL索引 什么是索引 索引时数据库的一种数据结构,数据库与索引的关系可以看作书籍和目录的关系.当用户通过索引查找数据时,好比用户通过目录查询某章节的某个知识点.这样可以帮助用户提高查找速度.所以,索引可以提高数据库的性能. 索引的分类 从物理存储角度: 聚簇索引和非聚簇索引 从数据结构角度: B-树.B+树.hash索引.FULLTEXT索引.R-Tree索引 从逻辑角度: 主键索

本文已经收录进 JavaGuide(「Java学习+面试指南」一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识.) 少部分内容参考了 MongoDB 官方文档的描述,在此说明一下. MongoDB 基础 MongoDB 是什么? MongoDB 是一个基于 分布式文件存储 的开源 NoSQL 数据库系统,由 C++ 编写的.MongoDB 提供了 面向文档 的存储方式,操作起来比较简单和容易,支持"无模式"的数据建模,可以存储比较复杂的数据类型,是一款非常流行的 文档类型数据库 .

原文地址:https://blog.likeli.top/posts/面试/go面试备忘录/ 一个小厂的面试,记录一下,答案不对的,请帮忙更正下 go部分 map底层实现 map底层通过哈希表实现 slice和array的区别 array是固定长度的数组,使用前必须确定数组长度 array特点: go的数组是值类型,也就是说一个数组赋值给另一个数组,那么实际上就是真个数组拷贝了一份,需要申请额外的内存空间 如果go中的数组做为函数的参数,那么实际传递的参数是一份数组的拷贝,而不是数组的指针 ar

索引是数据库常见的数据结构,每个后台开发人员都应该对索引背后的数据结构有所了解. 本文通过分析B-Tree及B-/+Tree数据结构及索引性能分析及磁盘存取原理尝试着回答一下问题: 为什么B-Tree适合数据库索引及红黑树的二叉平衡树不适合作为索引 B+Tree比BTree做索引的优势 为什么MongoDB采用B-Tree作为索引结构而MySQL采用B+Tree作为索引存储结构 B-Tree B 树(B-Tree)是为磁盘等辅助存取设备设计的一种平衡查找树,它实现了以 \(O(\lg n)\)

目前常见的树形结构数据库存储方案有以下四种,但是在处理无限深度.海量数据的树结构时,都存在一些问题: 1)Adjacency List(邻接表):每个节点仅记录父节点主键.优点是简单,缺点是访问子树需要递归遍历,对数据库压力大(即使是支持递归SQL的数据库). 2)Path Enumerations( 路径枚举):用一个字符串记录当前节点所在路径.优点是查询方便,缺点是占用空间大,查询需要使用like模糊方法,效率低,插入新记录时要手工更改此节点以下所有路径,维护不便. 3)Closure Ta

B-树由来 定义:B-树是一类树,包括B-树.B+树.B*树等,是一棵自平衡的搜索树,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,所以一般被用在文件系统及数据库中. 先来看看为什么会出现B-树这类数据结构. 传统用来搜索的平衡二叉树有很多,如 AVL 树,红黑树等.这些树在一般情况下查询性能非常好,但当数据非常大的时候它们就无能为力了.原因当数据量非常大时,内存不够用,大部分数据只能存放在磁盘