ps:好久没用动手写blog了,要在这条路上不断发展,就需要不停的学习,不停的思考与总结,当把写blog作为一种习惯,就是自我成长的证明,Fighting!. 一.简介 树是一种重要的非线性数据结构,直观地看,它是数据元素(在树中称为结点)按分支关系组织起来的结构,很象自然界中的树那样.树结构在客观世界中广泛存在,如人类社会的族谱和各种社会组织机构都可用树形象表示.树在计算机领域中也得到广泛应用,如在编译源程序如下时,可用树表示源源程序如下的语法结构.又如在数据库系统中,树型结构也是信息的重要组

InnoDB的一棵B+树可以存放多少行数据? 答案:约2千万 为什么是这么多? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比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)的最小单元是块,一个块的大小是4k,而对于InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元,页(Page),一个页的大小是16K. 下面几张图可以理解最小存储

在目前的Mysql数据库中,使用最广泛的是innodb存储引擎.innodb确实是个很不错的存储引擎,就连高性能Mysql里都说了,如果不是有什么很特别的要求,innodb就是最好的选择.当然,这偏文章讲的是TokuDB,不是innodb,相比innodb,TokuDB有着自己的特点. BTree和Fractal tree的比较: 目前无论是SQL Server,还是MySQL的innodb,都是用的B+Tree(SQL Server用的是标准的B-Tree)的索引结构.从理论上来说,这个结构在

校门外的树 描述 校门外有很多树,有苹果树,香蕉树,有会扔石头的,有可以吃掉补充体力的…… 如今学校决定在某个时刻在某一段种上一种树,保证任一时刻不会出现两段相同种类的树,现有两个操作: K=1,K=1,读入l.r表示在区间[l,r]中种上一种树,每次操作种的树的种类都不同 K=2,读入l,r表示询问l~r之间能见到多少种树 (l,r>0) 格式 输入格式 第一行n,m表示道路总长为n,共有m个操作 接下来m行为m个操作 输出格式 对于每个k=2输出一个答案 样例1 样例输入1 5 4 1 1

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

MySQL索引(二)B+树在磁盘中的存储 回顾  上一篇文章<MySQL索引为什么要用B+树>讲了MySQL为什么选择用B+树来作为底层存储结构,提了两个知识点: B+树索引并不能直接找到行,只是找到行所在的页,通过把整页读入内存,再在内存中查找. 索引的B+树高度一般为2-4层,查找记录时最多只需要2-4次IO. 为进一步知其所以然,今天来聊聊B+树索引在物理磁盘上是怎么设计存储的. 一.理解为什么要减少磁盘IO次数 众所周知,MySQL的数据实际是存储在文件中,而磁盘IO的查找速度是要远

writer:pprp date:20171103 题目描述 先将根结点放入一对圆括号中,然后把它的子树按由左而右的顺序放入括号中,而对子树也采用同样方法处理:同层子树与它的根结点用圆括号括起来,同层子树之间用逗号隔开,最后用闭括号括起来. 例如下图可写成如下形式 (a(b,c,d,e)) 现在给定一个多叉树的括号表示法,要求你创建多叉树,并按层序序列输出. 输入 多叉树的括号表示法:字符串 输出 层序输出多叉树 样例输入 (a(b,c,d,e)) 样例输出 abcde Pastebin代码 代

阅读目录 一 什么是存储引擎 二 mysql支持的存储引擎 三 使用存储引擎 一 什么是存储引擎 mysql中建立的库===>文件夹 库中建立的表===>文件 现实生活中我们用来存储数据的文件有不同的类型,每种文件类型对应各自不同的处理机制:比如处理文本用txt类型,处理表格用excel,处理图片用png等 数据库中的表也应该有不同的类型,表的类型不同,会对应mysql不同的存取机制,表类型又称为存储引擎. 存储引擎说白了就是如何存储数据.如何为存储的数据建立索引和如何更新.查询数据等技术的实

一 什么是存储引擎 mysql中建立的库===>文件夹 库中建立的表===>文件 现实生活中我们用来存储数据的文件应该有不同的类型:比如存文本用txt类型,存表格用excel,存图片用png等 数据库中的表也应该有不同的类型,表的类型不同,会对应mysql不同的存取机制,表类型又称为存储引擎. 存储引擎说白了就是如何存储数据.如何为存储的数据建立索引和如何更新.查询数据等技术的实现方法.因为在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储的,所以存储引擎也可以称为表类型(即存储和操作此表的类型) 在O

InnoDB的一棵B+树可以存放多少行数据? 答案:约2千万 为什么是这么多? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比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)的最小单元是块,一个块的大小是4k,而对于InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元,页(Page),一个页的大小是16K. 下面几张图可以理解最小存储

MySQL存储引擎总结 作者:果冻想 字体:[增加 减小] 类型:转载   这篇文章主要介绍了MySQL存储引擎总结,本文讲解了什么是存储引擎.MyISAM.InnoDB.MEMORY.MERGE等内容,需要的朋友可以参考下     前言 在数据库中存的就是一张张有着千丝万缕关系的表,所以表设计的好坏,将直接影响着整个数据库.而在设计表的时候,我们都会关注一个问题,使用什么存储引擎.等一下,存储引擎?什么是存储引擎? 什么是存储引擎? 关系数据库表是用于存储和组织信息的数据结构,可以将表理解为由

目录 MySQL引擎概述 1 MySAM引擎介绍 2 什么是InnoDB引擎? 3 生产环境中如何批量更改MySQL引擎 4 有关MySQL引擎常见企业面试题 MySQL引擎概述 Mysql表存储结构是Mysql数据库的重要组成部分,下面就大家介绍3种主要mysql表存储结构MyISAM,InnoDB和NDBCluster.实际上,MySQL不仅可以同时使用多种存储引擎,而且每种存储引擎和MySQL之间通过插件的方式使用.下面是MySQL存储引擎体系结构简图: 1 MySAM引擎介绍 1.1 什

正确的创建合适的索引,是提升数据库查询性能的基础. 第一章 mysql之索引 索引的定义:索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散存储的数据结构. 我们为什么要使用索引: a.极大的减少存储引擎需要扫描的数据量. b.帮助我们将随机IO变为顺序IO. c.帮助我们在进行分组,排序等的操作时避免使用临时表. 使用索引时我们需要注意什么: a.需要考虑列的离散性,列的离散性越高,选择性就越好. b.考虑最左匹配原则,对索引中关键字的匹配一定是从左往右依次匹配,且不可跳过. c.创建联合索引的

索引是一种用于快速查询行的数据结构,就像一本书的目录就是一个索引,如果想在一本书中找到某个主题,一般会先找到对应页码.在mysql中,存储引擎用类似的方法使用索引,先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的行. 我们首先了解一下索引的几种类型和索引的结构. 索引类型 B树 大多数存储引擎都支持B树索引.b树通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子也到根的距离相同.B树索引能够加快访问数据的速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据.下图就是一颗简单的B数. B树的查询

在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前,我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的,因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程,在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用B+树! 学过数据结构的一般对最基础的树都有所认识,因此我们就从与我们主题更为相近的二叉查找树开始. 一.二叉查找树 (1)二叉树简介: 二叉查找树也称为有序二叉查找树,满足二叉查找树的一般性质,是指一棵空树具有如下性质: 1.任意节点左子树不为空,则左子树的值均小于根节点的值: 2.任意节点右子

7.表类型(存储引擎)的选择7.1 Mysql存储引擎概述 mysql支持插件式存储引擎,即存储引擎以插件形式存在于mysql库中. mysql支持的存储引擎包括:MyISAM.InnoDB.BDB.MEMORY.MERGE.EXAMPLE.NDB Cluster.ARCHIVE.CSV.BLACKHOLE.FEDERATED等. 其中:InnoDB和BDB提供事务安全表,其他存储引擎都是非事务安全表: 默认存储引擎(即建表时不指定存储引擎),mysql5.5开始默认存储引擎为InnoDB,my

问题 一个图: A --> B A --> C B --> C B --> D B --> E C --> A C --> D D --> C E --> F F --> C F --> D 从图中的一个节点E出发,不重复地经过所有其它节点后,回到出发节点E,称为一条路径.请找出所有可能的路径. 分析 将这个图可视化如下: 本问题涉及到图,那首先要考虑图用那种存储结构表示.邻接矩阵.邻接表....都不太熟. 百度一下,在这里发现了一个最爱.

(一)关于存储引擎 创建合适的索引是SQL性能调优中最重要的技术之一.在学习创建索引之前,要先了解MySql的架构细节,包括在硬盘上面如何组织的,索引和内存用法和操作方式,以及存储引擎的差异如何影响到索引的选择. MySQL有很多种衍生版本,这些衍生版本支持更多不同种类的存储引擎.本文主要讨论三种MySQL引擎. MyISAM 一种非事务性的存储引擎,是MySQL 5.5之前版本默认的存储引擎. InnoDB  最流行的事务性存储引擎,从5.5版开始成为MySQL默认的引擎. Memory 基于

Mysql体系结构与Mysql存储引擎 Mysql体系结构 mysql体系结构图:

重新学习Mysql数据库3:Mysql存储引擎与数据存储原理 数据库的定义 很多开发者在最开始时其实都对数据库有一个比较模糊的认识,觉得数据库就是一堆数据的集合,但是实际却比这复杂的多,数据库领域中有两个词非常容易混淆,也就是数据库和实例: 数据库:物理操作文件系统或其他形式文件类型的集合: 实例:MySQL 数据库由后台线程以及一个共享内存区组成: 对于数据库和实例的定义都来自于 MySQL 技术内幕:InnoDB 存储引擎 一书,想要了解 InnoDB 存储引擎的读者可以阅读这本书籍. 数据

赫夫曼树及其应用 赫夫曼(Huffman)树又称最优树,是一类带权路径长度最短的树,有着广泛的应用. 最优二叉树(Huffman树) 1 基本概念 ① 结点路径:从树中一个结点到另一个结点的之间的分支构成这两个结点之间的路径. ② 路径长度:结点路径上的分支数目称为路径长度. ③ 树的路径长度:从树根到每一个结点的路径长度之和. 以下图为例: A到F :结点路径 AEF : 路径长度(即边的数目) 2 : 树的路径长度:3*1+5*2+2*3=19: ④ 结点的带权路径长度:从该结点的到树的根结