索引的实现：B+树

B树相关概念 在B-树中查找给定关键字的方法是,首先把根结点取来,在根结点所包含的关键字K1,-,Kn查找给定的关键字(可用顺序查找或二分查找法),若找到等于给定值的关键字,则查找成功:否则,一定可以确定要查找的关键字在Ki与Ki+1之间,Pi为指向子树根节点的指针,此时取指针Pi所指的结点继续查找,直至找到,或指针Pi为空时查找失败. 时间复杂度 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree),红黑

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

1 基本概念1 索引 :是特殊数据结构,定义在查找时作为查找条件的字段,在mysql 又称为key ,索引是通过存储引擎来实现的. 优点:索引可以降低服务所需要扫描的数量,减少IO 访问的次数 , ? 索引可以帮助服务器避免排序和使用临时表,索引可以帮助将随机的IO 转换为顺序IO . 缺点: 占用额外的空间,影响插入的速度. 2 索引的类型 聚簇索引 非聚簇索引 在页节点中数据的存放和索引的存放在一起就是聚簇索引,如果不在一起就是非聚簇索引.myisam 非聚簇索引,innodb聚簇索引. 稠

项目中一直使用Mysql,对于慢sql优化也一直在做,但是一直没有梳理清楚,这里简单总结一下 首先看一下mysql为什么要使用索引 1)索引是帮助Mysql高效获取数据的 排好序的 数据结构 2)索引存储在文件里 首先说明一下,Mysql是使用B+树作为索引的 在没有索引的情况下,如果要找到一条记录的化,是通过全表扫描的 一张数据表中记录了分数,有两个字段,id,core: 如果要查找core=5 的记录,where core=5 ,按照全表扫描顺序查找从第一条记录开始,需要查询6次才可以找到

一.前言 ??这几天在研究MySQL相关的内容,而MySQL中比较重要的一个内容就是索引.对MySQL索引有了解的应该都知道,B+树是MySQL索引实现的一个主要的数据结构.今天这篇博客就来简单介绍一下B树.B+树以及MySQL索引使用这种数据结构实现的原因. 二.正文 2.1 B树 ??关于B树的操作细节我这里就不详细介绍了,这里主要介绍一下B树的结构,让大家对B树有一个大致的了解. ??这里首先要纠正一个问题,网上大量文章将B树称为B-(减)树,但其实这是一种错误的叫法.会这么叫是因为B树的

一,查询B+树索引的流程 B+树索引找到叶节点,再找到对应的数据页,然后将数据页加载到内存中,通过二分查找Page Directory中的槽,查找出一个粗略的目录,然后根据槽的指针指向链表中的行记录,之后在链表中依次查找. 需要注意的地方是,B+树索引不能找到具体的一条记录,而是只能找到对应的页.把页从磁盘装入到内存中,再通过Page Directory进行二分查找,同时此二分查找也可能找不到具体的行记录(有可能会找到),只是能找到一个接近的链表中的点,再从此点开始遍历链表进行查找. 二,聚簇索

面试时无意间被问到了这个问题:数据库索引的存储结构一般是B+树,为什么不适用红黑树等普通的二叉树? 经过和同学的讨论,得到如下几个情况: 1. 数据库文件是放在硬盘上,每次读取数据库都需要在磁盘上搜索,因此需要考虑磁盘寻道时间,我们都知道磁盘寻道开销是非常大的.同时,索引一般也是非常大的,内存不能放下,因此也会放在磁盘上.(另外,还与局部性原理与磁盘预读有关系). 2. B+树所有的关键字都出现在叶子节点的链表(稠密索引)中,且链表中的关键字是有序的.非叶子节点只起索引作用(稀疏索引). 叶子节

B-Tree索引是最常见的索引结构,默认创建的索引就是B-Tree索引. 一.B树索引的结构 B-树索引是基于二叉树结构的.B-树索引结构有3个基本组成部分:根节点.分支节点和叶子节点.其中根节点位于索引结构的最顶端,而叶子节点位于索引结构的最底端,中间为分子节点.     叶子节点(Leaf node):包含条目直接指向表里的数据行.     分支节点(Branch node):包含的条目指向索引里其他的分支节点或者是叶子节点.     根节点(Branch node):一个B树索引只有一个根

摘要:本文对B树索引的结构.内部管理等方面做了一个全面的介绍.同时深入探讨了一些与B树索引有关的广为流传的说法,比如删除记录对索引的影响,定期重建索引能解决许多性能问题等. 1.B树索引的相关概念 索引与表一样,也属于段(segment)的一种.里面存放了用户的数据,跟表一样需要占用磁盘空间.只 不过,在索引里的数据存放形式与表里的数据存放形式非常的不一样.在理解索引时,可以想象一本书,其中书的内容就相当于表里的数据,而书前面的目录就相当于该表的索引.同时,通常情况下,索引所占用的磁盘空间要比表

引言 关于数据库索引,随便Google一个Oracle index,Mysql index总有大量的结果出来,其中不乏某某索引之n条经典建议.笔者认为,较之借鉴,在搞清楚了自己的需求的基础上,对备选方案的原理有个尽可能深入全面的了解会更有利于我们的选择和决策.因为某种方案或者技术呈现出某种优势(包括可能没有被介绍到但一定存在的限制),不是定义出来的,而是因为其实现机制决定的.就像LinkedList和ArrayList分别适用于什么应用不是Document里面定义的,是由其本身的结构决定的.数据