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

MySQL一直了解得都不多,之前写sql准备提交生产环境之前的时候,老员工帮我检查了下sql,让修改了一下存储引擎,当时我使用的是Myisam,后面改成InnoDB了.为什么要改成这样,之前都没有听过存储引擎,于是网上查了一下. 事实上使用不同的存储引擎也是有很大区别的,下面猿友们可以了解一下. 一.存储引擎的比较 注:上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引,但是B-树和B+树的定义是有区别的. 在 MySQL 中,主要有四种类型的索引,分别为: B-Tree 索引, Ha

B树 即二叉搜索树: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right): 2.所有结点存储一个关键字: 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树: 如: B树的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中: 否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子:如果比结点关键字大,就进入 右儿子:如果左儿子或右儿子的指针为空,则报告找不到相应的关键字: 如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多(平衡),那么B树 的搜索

一.MySQL索引原理 1.索引背景 生活中随处可见索引的例子,如火车站的车次表.图书的目录等.它们的原理都是一样的,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据. 数据库也是一样,但显然要复杂许多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>.<.between.in).模糊查询(like).并集查询(or)等等.数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?我们回想字典的例子,能不能把数据分成段,然后分段查询

先从数据结构的角度来看 我们知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来索引,而B-树是每个索引节点都会有Data域. 这就决定了B+树更适合用来存储外部数据,也就是所谓的磁盘数据. 从Mysql(Inoodb)的角度来看 B+树是用来充当索引的,一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上.那么Mysql如何衡量查询效率呢?磁盘IO次数,B-树(B类树)的特定就是每层节点数目非常多,层数很少

索引原理 我们使用索引,就是为了提高查询的效率,如同查书一样,先找到章,再找到章中对于的小节,再找到具体的页码,再到我们需要的内容. 事实上索引的本质就是不断缩小获取数据的筛选范围,找出我们想要的结果.同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说有了这种索引机制,我们就可以总是用同一种查找方式来锁定数据. 数据库也是一样,但显然要复杂的多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>.<.between.in).模糊查询(like).并集查询(or)等等.数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?

一.索引是什么? 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. 二.为什么要使用索引? 索引能极大的减少存储引擎需要扫描的数据量. 索引可以把随机IO变成顺序IO. 索引可以帮助我们在进行分组.排序等操作时,避免使用临时表. 三.索引是什么实现的? Indexes是第三方公司提供的可插拔的插件式存储引擎. MySQL结构体系: 四.为什么选用B+树? 1.Hash索引方式 缺点: 利用Hash存储的话需要将所有的数据文件添加到内存,比较耗费内存空间. 如果所有的查询都是等职查

索引是一种数据结构,用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据.索引最形象的比喻就是图书的目录了.注意这里的大量,数据量大了索引才显得有意义,如果我想要在 [1,2,3,4] 中找到 4 这个数据,直接对全数据检索也很快,没有必要费力气建索引再去查找. 索引在 MySQL 数据库中分三类: B+ 树索引 Hash 索引 全文索引 我们今天要介绍的是工作开发中最常接触到的 InnoDB 存储引擎中的 B+ 树索引.要介绍 B+ 树索引,就不得不提二叉查找树,平衡二叉树和 B 树这三种数据

索引 索引的简介 简单来说,索引是一种数据结构 其目的在于提高查询效率 可以简单理解为“排好序的快速查找结构” 一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储在中磁盘上我们一般所说的索引,如果没有特殊说明的话,就是指B+树结构组织的索引.其中聚集索引,次要索引,覆盖索引,复合索引,前缀索引,唯一索引默认都是使用B+树索引. 一般java开发知道这些基本够用了 索引的优势 类似大学图书馆建数目索引,提高数据检索效率,降低数据库的io成本通过索引对数据进行排序,降

Java技术栈 www.javastack.cn 优秀的Java技术公众号 来源:小宝鸽 blog.csdn.net/u013142781/article/details/51706790 MySQL事实上使用不同的存储引擎也是有很大区别的,下面猿友们可以了解一下. 一.存储引擎的比较 注:上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引,但是B-树和B+树的定义是有区别的. 在 MySQL 中,主要有四种类型的索引,分别为:B-Tree 索引, Hash 索引, Fulltext

为什么MySQL索引使用B+树 聚簇索引与非聚簇索引 不同的存储引擎,数据文件和索引文件位置是不同的,但是都是在磁盘上而不是内存上,根据索引文件.数据文件是否放在一起而有了分类: 聚簇索引:数据文件和索引文件放在一起,例如:innodb 每一个数据库在磁盘上都会有一个对应的文件: 进去其中一个文件夹: 这其中: ​ .frm:存储的是表结构 ​ .ibd:存储数据文件和索引文件 注意:mysql的innodb默认会将数据文件以及索引文件放在表格空间中,不会为每一个单独的表保存一份数据文件,如果需

目录 Mysql索引数据结构 二叉树 红黑树 B-Tree B+Tree Mysql索引数据结构 下面列举了常见的数据结构 二叉树 红黑树 Hash表 B-Tree(B树) Select * from t where t.col=5 我们在执行一条查询的Sql语句时候,在数据量比较大又不加索引的情况下,逐行查询并进行比对,每次需要从磁盘上查找,每行数据可能在磁盘不同的位置,数据比较靠后的话,一千万数据可能要比对几百万,很耗费资源. Mysql衡量查询效率的就是磁盘IO次数,那么Mysql中应该采

MySQL索引大都存储在B+树中,除此还有R树和hash索引.B+树的基础还是B树. B树由2部分组成,节点和索引.下面将构建一个B树,每个节点存2个数据,每个节点有前,中,后三个索引.插入数字的顺序为1,2,3,4,5,6. 每个节点存储2个数据,插入3时将进行分裂操作.节点一分为2,并在中间增加一个新的节点.新增节点将1,2,3中间的数字2进行存储. 数字2的前后有2个索引,左边的索引指向的节点中的数字都比2小,右边索引中指向的节点中的数字都比2大. 插入5时,节点1分为2,并将3,4,5中

b-树(m阶): 1.根节点至少有2个子节点; 2.中间节点包含k个子节点和k-1个元素,m/2 <= k <= m; 3.每个节点中的元素从小到大排列,节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域分划: 4.每一个叶子节点都包含k-1个元素,其中 m/2 <= k <= m: 5.所有叶子节点都在同一层. b+树(m阶): 在b-树的基础上添加了新的特性: 1.有k个子树的中间节点包含有k个元素(B树中是k-1个元素),每个元素不保存数据,只存储索引,所有数据都保存在叶子节

目录 一.树 二.B+树 2.1 B+树性质 三.聚集索引和辅助索引 3.1 聚集索引 3.2 辅助索引 3.3 聚集索引和非聚集索引的区别 四.再看B+树 4.1 B+树的插入操作 4.2 B+树的删除操作 一.树 树状图是一种数据结构 ,它是由n(n>=1)个有限结点组成一个具有层次关系的集合.把它叫做"树"是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的. 它具有以下的特点:每个结点有零个或多个子结点:没有父结点的结点称为根结点:每一个非根结点有且只有一个父结点

前一段被问到一个平时没有关注到有关于MYSQL索引相关的问题点,被问到一个表有3000万记录,假如有一列占8位字节的字段,根据这一列建索引的话索引树的高度是多少? 这一问当时就被问蒙了,平时这也只关注MySQL索引一般都是都是用B+Tree来存储维护索引的,还有一些复合索引的最左匹配原则等等,还真没有实际关注过始即然用到索引能提升 查询的效率,那么这个索引树高是多少,给定表和索引字段后怎么计算出索引树的高度?下面将用举例的形式来说明如何计算索引树的高度. 在举例之前,先给出一个千万级记录表的索引

面试题:MySQL索引为什么用B+树? 前言 讲到索引,第一反应肯定是能提高查询效率.例如书的目录,想要查找某一章节,会先从目录中定位.如果没有目录,那么就需要将所有内容都看一遍才能找到. 索引的设计对程序的性能至关重要,若索引太少,对查询性能受影响:而如果索引太多,则会影响增/改/删等的性能. 知识点 MySQL中一般支持以下几种常见的索引: B+树索引 全文索引 哈希索引 我们今天重点来讲下B+树索引,以及为什么要用B+树来作为索引的数据结构. B+树索引并不能直接找到具体的行,只是找到被查

MySQL索引的原理,B+树.聚集索引和二级索引的结构分析 一.索引类型 1.1 B树 1.2 B+树 1.3 哈希索引 1.4 聚集索引(clusterd index) 1.5 二级索引(secondary indexes) 二.InnoDB和MyISAM的数据分布对比 2.1 InnoDB表的数据分布 相关博文原文地址: 博客园:yuanrw:MySQL索引的原理,B+树.聚集索引和二级索引的结构分析 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

引言 在学习mysql时,我们经常会使用explain来查看sql查询的索引等优化手段的使用情况.在使用explain时,我们可以观察到,explain的输出有一个很关键的列,它就是type属性,type表示的是扫描方式,代表 MySQL 使用了哪种索引类型,不同的索引类型的查询效率是不一样的. 在type这一列,有如下一些可能的选项: system:系统表,少量数据,往往不需要进行磁盘IO const:常量连接 eq_ref:主键索引(primary key)或者非空唯一索引(unique n

1.索引如果没有特别指明类型,一般是说b树索引,b树索引使用b树数据结构存储数据,实际上很多存储引擎使用的是b+树,每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的范围遍历 2.底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构,比如NDB集群存储引擎使用了T树,InnoDB使用的是B+树 3.MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小,InnoDB按照原数据格式进行存储,MyISAM通过数据的物理位置引用被索引的行,InnoDB根据主键引用被索引的行 4.b树意味着所有的值是按照顺序存储的,