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

纯粹自己的理解,哪位大佬看到了还请指正. 首先贴一张<高性能MySQL>中的一段话: 这句话的意思是说,MyISAM使用b+树组织索引.也就是说无论索引压缩与否,组织方式一定是B+树. 下面再贴一张图片: 这句话是说,因为索引块中的索引都被压缩成前面索引的压缩形式了,所以在[某一个节点]中,不能再使用二分查找法查找到对应的索引或者子节点的引用,只能在[这个节点]中逐个遍历. 在找到适合的位置的时候,则通过B+树继续向下寻找,由于B+树的是[ ... )的形式,如下图所示: 所以,子节点中的第一

首先我们知道MyISM和InnoDB索引都是由B+树实现的,但在索引管理数据方式上却有所不同. InnoDB是聚集索引,数据文件是和(主键)索引绑在一起的,即索引 + 数据 = 整个表数据文件,通过主键索引到整个记录,必须要有主键,通过主键索引效率很高.但是辅助索引需要两次查询,因为辅助索引是以建索引的字段为关键字索引到主键,所以需要两次,先查询到主键,然后再通过主键查询到数据.因此,主键不应该过大,因为主键太大,其他索引也都会很大.话不多说上图: 主键索引:以主键索引到整条记录 辅助索引:以另

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/m0_37609579/article/details/100107832 前文讲了二叉树和多路树,二叉树的性能很好,像AVL树.红黑树都是很优秀的结构,那么在数据库索引中,并没有采用二叉树这种结构,这是为什么呢?因为,有性能更好的树来做搜索!目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构. 一.B-树和B+

参考文档: avl树:http://lib.csdn.net/article/datastructure/9204 avl树:http://blog.csdn.net/javazejian/article/details/53892797 红黑树:http://daoluan.net/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84/%E7%AE%97%E6%B3%95/2013/09/25/rbtree-is-not-difficult.html trie树:https

区别: 1. InnoDB支持事务,MyISAM不支持,对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务,自动提交,这样会影响速度,所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间,组成一个事务: 2. InnoDB支持外键,而MyISAM不支持.对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败: 3. InnoDB是聚集索引,使用B+Tree作为索引结构,数据文件是和(主键)索引绑在一起的(表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构),必须要有主键,通过主键索引效率很高.但

mysql系统变量详解 mysqld服务器维护两种变量.全局变量影响服务器的全局操作.会话变量影响具体客户端连接相关操作. 服务器启动时,将所有全局变量初始化为默认值.可以在选项文件或命令行中指定的选项来更改这些默认值.服务器启动后,通过连接服务器并执行SET GLOBAL var_name语句可以更改动态全局变量.要想更改全局变量,必须具有SUPER权限. 服务器还为每个客户端连接维护会话变量.连接时使用相应全局变量的当前值对客户端会话变量进行初始化.客户可以通过SET SESSION var

这是2014北京站的两副面孔阿里实习生问题扯在一起: 在MySQL中.索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,比方MyISAM和InnoDB存储引擎. MyISAM索引实现: MyISAM存储引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址. MyISAM的索引方式也叫做"非Ju集"的.之所以这么称呼是为了与InnoDB的ju集索引区分. InnoDB索引实现: 尽管InnoDB也使用B+Tree作为索引结构,但详细实现方式却与MyI

一.索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更多,5秒以上就已经让人难以忍受了. 提升查询速度的方向一是提升硬件(内存.cpu.硬盘),二是在软件上优化(加索引.优化sql:优化sql不在本文阐述范围之内). 能在软件上解决的,就不在硬件上解决,毕竟硬件提升代码昂贵,性价比太低.代价小且行之有效的解决方法就是合理的加索引. 索引使用得当,能使查询速度提升上万倍,效

mysql索引优化比普通查询速度快多少 一.总结 一句话总结:普通查询全表查询,速度较慢,索引优化的话拿空间换时间,一针见血,所以速度要快很多. 索引优化快很多 空间换时间 1.软件层面优化数据库查询的方法? 索引 优化sql 少用or 一是合理加索引:二是优化执行慢的sql(比如少用or). 此二者相辅相成,缺一不可,如果加了索引,还是查询很慢,这时候就要考虑是sql的问题了,优化sql. 实际生产中的sql往往比较复杂,如果数据量过了百万,加了索引后效果还是不理想,使用集群.垂直或水平拆分.

第一步:检查系统的状态 通过操作系统的一些工具检查系统的状态,比如CPU.内存.交换.磁盘的利用率.IO.网络,根据经验或与系统正常时的状态相比对,有时系统表面上看起来看空闲,这也可能不是一个正常的状态,因为cpu可能正等待IO的完成.除此之外,还应观注那些占用系统资源(cpu.内存)的进程. 1．用vmstat察看关于内核进程,虚拟内存,磁盘,cpu的的活动状态 [root@ks01 ~]# vmstatprocs -----------memory---------- ---swap-- -

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3629149.html 功能 Mysql spatial extension  PostGIS 空间索引 仅MyISAM支持R树索引,InnoDB不支持 GIST树索引(R树的变种) 支持的空间类型 仅二维数据 二维.三维以及曲线 空间操作函数 有限的空间函数 基本实现OGC标准定义的空间操作函数 例:想查找蓝色多边形内的点,mysql空间扩展仅能查出在最小外包矩形(红色框)内的点,而postgis能查出任意多边形内的点. 空间投影

这是2014阿里实习生北京站二面的一道试题: 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,比如MyISAM和InnoDB存储引擎. MyISAM索引实现: MyISAM存储引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址.MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的,之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分. InnoDB索引实现: 虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构,但具体实现方式却与MyISAM截然不同. 第一个

一.常用命令 1.查看引擎(默认为InnoDB) 查看mysql提供的存储引擎:show engienes 查看mysql当前默认的存储引擎:show variables like '%storage_engine%' 查看某张表用了什么引擎:show create table 表名 2.修改引擎 修改表的存储引擎:alter table 表名 engine = 存储引擎 二.mysql存储引擎 1.mysql所支持的存储引擎 2.四种常用的存储引擎 如果要提供提交.回滚.崩溃恢复能力的事物安全

MyISAM引擎的B+Tree的索引 通过上图可以直接的看出, 在MyISAM对B+树的运用中明显的特点如下: 所有的非叶子节点中存储的全部是索引信息 在叶子节点中存储的 value值其实是 数据库中某行数据的index MyISAM引擎 索引文件的查看: 在 /var/lib/mysql目录中 .myd 即 my data , 数据库中表的数据文件 .myi 即 my index , 数据库中 索引文件 .log 即 mysql的日志文件 InnoDB引擎 索引文件的查看: 同样在 /var/

Mysql 索引精讲 开门见山,直接上图,下面的思维导图即是现在要讲的内容,可以先有个印象- 常见索引类型(实现层面) 索引种类(应用层面) 聚簇索引与非聚簇索引 覆盖索引 最佳索引使用策略 1.常见索引类型(实现层面) 首先不谈Mysql怎么实现索引的,先马后炮一下,如果让我们来设计数据库的索引,该怎么设计? 我们首先思考一下索引到底想达到什么效果?其实就是想能够实现快速查找数据的策略,所以索引的实现本质上就是一个查找算法. 但是跟普通的查找有所不同,因为我们的数据有一下特征: 1.存储的数据

笔者看过很多数据库相关方面的面试题,但大多数答案都不太准确,因此决定在自己blog进行一个总结. Q1:数据库有哪些索引?优缺点是什么? 1.B树索引:大多数数据库采用的索引(innoDB采用的是b+树).能够加快访问数据的速度,尤其是范围数据的查找非常快.缺点是只能从索引的最左列开始查找,也不能跳过索引中的列,如果查询中有某个列用到了范围查询,则右边所有列都无法使用索引优化查找. 2.哈希索引:基于哈希表实现.在MySQL中,只有Memory引擎显式的支持哈希搜索.哈希查找的速度非常快,但哈希

一.二叉树补充.多叉树 1.二叉树(非递归实现遍历) (1)前提 前面一篇介绍了 二叉树.顺序二叉树.线索二叉树.哈夫曼树等树结构. 可参考:https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/13751459.html#_label5_1 (2)二叉树遍历 [递归与非递归实现:] 使用递归实现时,系统隐式的维护了一个栈 用于操作节点.虽然递归代码易理解,但是对于系统的性能会造成一定的影响. 使用非递归代码实现,可以主动去维护一个栈 用于操作节点.非递归代码相对于递归代码,其性能可能

老刘是即将找工作的研究生,自学大数据开发,一路走来,感慨颇深,网上大数据的资料良莠不齐,于是想写一份详细的大数据开发指南.这份指南把大数据的[基础知识][框架分析][源码理解]都用自己的话描述出来,让伙伴自学从此不求人. 大数据开发指南地址如下: github:https://github.com/BigDataLaoLiu/BigDataGuide 码云:https://gitee.com/BigDataLiu/BigDataGuide 您的点赞是我持续更新的动力,禁止白嫖,看了就要有收获,有

这是图解MySQL的第4篇文章,这篇文章会让你 明白什么是索引,彻底理解B+树和索引的关系: 彻底理解主键索引.普通索引.联合索引: 了解什么是HASH索引,InnoDB和MyISAM索引的不同实现方式: 轻松理解后续的索引使用规则. 1. 准备工作 为了更好地解释索引,我们先建个表. CREATE TABLE `user_innodb` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `gender`

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