索引需要存储什么 让我们想一想，如果我们要把索引存起来，那么应该存哪些信息呢，它应该存储三块信息： 索引的值：就是表里面索引列对应的值。...树一个节点上只存了一个关键字(索引值)+一个磁盘地址+左右节点的引用，这是远远达不到16KB的，会浪费了大量的空间。...答案很明显了，那就是每个磁盘块多存一点东西，也就是说每个磁盘多存几个关键字，因为关键字越多，路数越多；路数越多，树也就越矮越胖，相应的操作IO次数就会越少。...B+树的根节点和枝节点中都不会存储数据，只有叶子节点才存储数据。而搜索到关键字不会直接返回，会到最后一层的叶子节点。...B+树的每个叶子节点增加了一个指向相邻叶子节点的指针，它的最后一个数据会指向下一个叶子节点的第一个数据，形成了一个有序链表的结构。
索引需要存储什么 让我们想一想，如果我们要把索引存起来，那么应该存哪些信息呢，它应该存储三块信息： 索引的值：就是表里面索引列对应的值。...答案很明显了，那就是每个磁盘块多存一点东西，也就是说每个磁盘多存几个关键字，因为关键字越多，路数越多；路数越多，树也就越矮越胖，相应的操作IO次数就会越少。...B+树的根节点和枝节点中都不会存储数据，只有叶子节点才存储数据。而搜索到关键字不会直接返回，会到最后一层的叶子节点。...B+树的每个叶子节点增加了一个指向相邻叶子节点的指针，它的最后一个数据会指向下一个叶子节点的第一个数据，形成了一个有序链表的结构。...B+树相对于B树的改进点 B+树是由B树改进而来的，所以B树能解决的问题，B+树都能解决，那么B+树能解决哪些B树所不能解决的问题呢？
我：我们在数据库中创建了一些索引（我现在非常后悔我当时说了这句话 ? ）。 面试官：你能说说为什么B+树相对于B树在查询上会更加优胜吗？ 我：（这道题我背过答案！）...B+树磁盘读写代价更低，；B+树查询效率更加稳定；对于范围查找来说，B+树只需遍历叶子节点链表即可，B树却需要重复地中序遍历… 面试官：除了上面这个范围查询的，你还能说出其他的一些区别吗？...聚簇索引、覆盖索引 面试官：刚刚我们聊到B+ Tree，那你知道B+Tree的叶子节点都可以存哪些东西吗？ 面试官：聚簇索引和非聚簇索引，在查询数据的时候有区别吗？...简化B+Tree 这些问题有点难，但还是凭借着自己的知识储备简单的回答上一些。 联合索引、最左前缀匹配 面试官：你们在创建索引的时候都会考虑哪些因素呢？你们有用过联合索引吗？...面试官：那你们在创建联合索引的时候，需要做联合索引多个字段之间顺序你们是如何选择的呢？ 索引下推、查询优化 面试官：你知道在MySQL 5.6中，对索引做了哪些优化吗？
B树、B+树都可以优化查询，为何Mysql独独喜欢B+树？...： 我们可以发现同样的元素，B+树的表示要比B树要“胖”，原因在于B+树中的非叶子节点会冗余一份在叶子节点中，并且叶子节点之间用指针相连。 那么B+树到底有什么优势呢？...那么，一个B+树的节点中到底存多少个元素合适呢？ 其实也可以换个角度来思考B+树中一个节点到底多大合适？ 答案是：B+树中一个节点为一页或页的倍数最为合适。...Mysql中MyISAM和innodb使用B+树 通常我们认为B+树的非叶子节点不存储数据，只有叶子节点才存储数据；而B树的非叶子和叶子节点都会存储数据，会导致非叶子节点存储的索引值会更少，树的高度相对会比...对着上面Mysql中Innodb中对B+树的实际应用（主要看主键索引），可以发现B+树中的一个节点存储的内容是： 非叶子节点：主键+指针 叶子节点：数据 那么，假设我们一行数据大小为1K，那么一页就能存
InnoDB中B+树的数据机构中存储的是实际数据(树的叶子节点存的是数据本身，5.7之后支持全文索引)，这种索引被称为聚簇索引....MyISAM中B+树中的数据结构中存储的都是实际数据的地址值，它的索引和实际数据是分开的，只不过使用了索引指向了实际数据(树的叶子节点存储的不是数据，而是数据存放的地址，支持全文索引)。...派大星：之所以MySQL使用B+树作为索引结构，大致有如下原因： B树的键和值都可以存储在内部节点(非叶子节点)。...B+树内部节点都是键，只有叶子节点存储了实际的键和值，并且B+树的叶子节点中各个节点是相连的，在MySQL中还是双向链表；而B树是各自独立的。...B+树的查询效率更加稳定，因为数据放在叶子节点。 B+树能提高范围查询的效率，因为叶子节点指向下一个叶子节点。 面试官：嗯，那你知道InnoDB的事务是怎么实现的嘛？
为什么哈希表、完全平衡二叉树、B树、B+树都可以优化查询，为何Mysql独独喜欢B+树？ 我先聊一下Hash： 大家可以先看一下下面的动图 ?...一样先看一下B加的结构： ? 我们可以发现同样的元素，B+树的表示要比B树要“胖”，原因在于B+树中的非叶子节点会冗余一份在叶子节点中，并且叶子节点之间用指针相连。 那么B+树到底有什么优势呢？...B树一个节点可以存储多个元素，相对于完全平衡二叉树整体的树高降低了，磁盘IO效率提高了。 而B+树是B树的升级版，只是把非叶子节点冗余一下，这么做的好处是为了提高范围查找的效率。...提高了的原因也无非是会有指针指向下一个节点的叶子节点。...那么，一个B+树的节点中到底存多少个元素最合适你有了解过么？ 额这个这个？卧*有点懵逼呀。 过了一会还是没想出，只能老实交代：这个不是很了解咳咳。 你可以换个角度来思考B+树中一个节点到底多大合适？
写在前面 前面一讲我们介绍了B-树的特性，以及与平衡二叉树的对比得出B-树这类数据结构的优势。 《面试官：谈谈你对索引的认知》系列之B-树 那B+树作为B树的一个升级版，那它又有哪些优势呢？...从上图B-树的简化图，我们可以发现几个显著特点： 据只出现在叶子节点（非叶子节点并不存储真正的 data） 所有叶子节点增加了一个链指针 B+树 VS B-树 1、数据实现结构不同，查询复杂度不同 B+...由于B+树所有的 data 域都在根节点，所以查询 key 为 50的节点必须从根节点索引到叶节点，时间复杂度固定为 O(log n)。...3、B+树每个节点能索引的范围更大更精确 因为它内节点不存储data，这样一个节点就可以存储更多的key。...小结： 由于B树的节点都存了key和data，而B+树只有叶子节点存data，非叶子节点都只是索引值，没有实际的数据，这就时B+树在一次IO里面，能读出的索引值更多。从而减少查询时候需要的IO次数！
B 树和 B+ 树在数据结构上其实有一些类似，它们都可以按照某些顺序对索引中的内容进行遍历，对于排序和范围查询等操作，B 树和 B+ 树相比于哈希会带来更好的性能，当然如果索引建立不够好或者 SQL 查询非常复杂...，不过 B 树能做的优化 B+ 树基本都可以，所以我们不需要考虑优化 B 树而带来的收益，直接来看看什么样的优化 B+ 树可以做，而 B 树不行。...所以作为多叉树的B树是更快的 1.由于B树的节点都存了key和data,而B+树只有叶子节点存data,非叶子节点都只存索引值,单个页中能存放的索引值会很多，所以B+树在一次IO中，能读取出更多的索引值...3.由于B树的节点都存了key和data，而B+树只有叶子节点存data，非叶子节点都只是索引值，没有实际的数据，这就时B+树在一次IO里面，能读出的索引值更多。从而减少查询时候需要的IO次数！...B+ tree的高度往往会比B tree低很多，因为非叶子层单个节点的页面就可以存放大量的索引值，而由于B tree每个节点存放实际的数据，所以整体树的高度会比b+ tree高出来很多。
B+树就是为了索引这个场景，量身定做的数据结构。 B+树也是一个N叉搜索树，每个节点上可能包含N个key，N个key划分出N个区间，最后一个Key就相当于最大值。...**） 会把叶子节点，用类似于链表的方式，首尾相连。 上述B+树，就带来了一些好处。 作为一个N叉搜索树，高度降下来，比较的时候，硬盘IO次数就比较少了。...由于非叶子节点只存了简单id，没有存一整行，这就意味着非叶子结点占用的空间是大大降低的。有可能在内存中可以放进去缓存，更进一步降低硬盘IO。 有的表，不只是主键索引，还有别的非主键列，也有索引。...（这个情况会构造另一个B+树，B+树非叶子节点里面存的都是这一列里面的key，到了叶子节点这一层，不是存之前完整的数据行，而是存主键id） 使用主键列来查询，只要查一次B+树就可以了。...如果使用非主键列的索引来查询，则需要先查一遍索引列的B+树，再查一遍主键列的B+树。 B+树这个结构，只是针对MySQl的InnoDB这个数据库引擎，里面所典型使用的数据结构。
InnoDB 的索引模型 InnoDB 使用了 B+ 树作为索引结构，所有的元素都会出现在叶子节点上，同时，叶子节点之间会通过双向链表连接。...B 树的叶子节点以及非叶子节点，都会保存数据，这样会导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要保存同样多的数据，只能增加树的高度，导致搜索性能降低。...主键索引树 二级索引树 从图中不难看出，两个索引树的叶子结点内容是不一样的。根据叶子节点的内容，可以把索引类型分为主键索引和非主键索引。...主键索引的叶子节点存的是整行数据，而非主键索引的叶子结点存储的是主键的值。...同时，因为 B+ 树在非叶子节点不存储数据，只在叶子节点存储数据，同等高度的 B+ 树和 B 树，B + 树可以存更多的数据。
而B+ 树是一种多路平衡查询树，所以他的节点是天然有序的（左子节点小于父节点、父节点小于右子节点），所以对于范围查询的时候不需要做全表扫描 Q：除了上面这个范围查询的，你还能说出其他的一些区别吗？...聚簇索引、覆盖索引 Q：刚刚我们聊到B+ Tree ，那你知道B+ Tree的叶子节点都可以存哪些东西吗？...A：（当他问我叶子节点的时候，其实我就猜到他可能要问我聚簇索引和非聚簇索引了）在 InnoDB 里，索引B+ Tree的叶子节点存储了整行数据的是主键索引，也被称之为聚簇索引。...而索引B+ Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引，也被称之为非聚簇索引 Q：那么，聚簇索引和非聚簇索引，在查询数据的时候有区别吗？ A：聚簇索引查询会更快？ Q：为什么呢？...A：因为主键索引树的叶子节点直接就是我们要查询的整行数据了。
简单列出几道MySQL的几道面试题，一起来看看 B树和B+树之间的区别是什么 Innodb中的B+树有什么特点 Innodb中的索引和B+树 B+树可以存储多少的数据 索引类型有哪些...，向正方向取整 M：枝节点的子节点数量 叶子节点：所有的叶子节点都在同一层，也就是最后一层都应该是叶子节点 好的，概念就这些，简单画一个B树出来 这些概念和公式不用记，我们直接来看B+树 B树和...B+树的区别 叶子节点：每个叶子节点都多出了个指针，指向下一个叶子节点。...非叶子节点：非叶子节点中的元素存储的都是，在叶子节点中出现过的。 也就是说：叶子节点，保存了所有的数据。非叶子节点中的数据是冗余的 看完了上面B树和B+树，也可以总结出他们的区别。...不要忘记了，Innodb使用的B+树结构，现在只是出现了存储用户数据的叶子节点，枝节点和根节点还什么都没有出来呢？那么这些节点存什么东西呢？
面试题1: MySQL为什么用B+树，而不用B树？...1.b+树只有叶子节点存数据 b树是每个节点都存数据 在相同数据量下b树的高度更高,所以查询效率更低 2.b树每一层存的是数据+索引; b+树是除了叶子节点存的是数据+索引以外,其余节点只存索引,所以在相同数据量的情况下...,b树的高度会比b+ 树高很多 面试题2:微服务架构中日志有什么好方案吗?...三：主从延迟，主要还是因为主库性能问题，合理的优化表结构和索引，控制好单表的数据量。然后我们再降低主库的压力，比如读写分离 面试题4:mysql隐式转换不走索引怎么办?...where查询操作符左边为数值类型时发生了隐式转换，那么对效率影响不大，但是当左边为字符类型时发生了隐式转换，那么会导致索引失效，造成全表扫描效率极低。 面试题5:insert 慢有哪些原因啊?
假设我们有一组数字 34，40，67，5，37，12，45，24 ，那么，把他们存成B+树就是下图这个样子。 ?...好了，至此，一个倒排索引就建立好了，由两部分组成，我实现的时候就是这么实现的，一个结构用B+树存储字典，另外一个就是一个顺序的文件，B+树的叶子节点存一个指向倒排文件的文件偏移量，当然，你也可以用前面的哈希表或者跳跃表...其次再来看看哈希表，查询的时间复杂度是O(1)，看上去确实美好，如果单单是一个全文搜索引擎的话，由于key都是字符串，而且基本都是中文字符串，整个中文的词汇量才几十万，确实很好，但是如果字段不见得是中文分词的东西...再有，我的索引生成的时候是按段生成的，后面会涉及到索引的多个段的合并，如果是B+树的话，字典是顺序的，你看上面那个图，叶子节点是有指针连起来的，所以合并段的时候可以使用一个多路归并就合并完了，要是哈希的话...，这个的影响不是很大了），把指针改成磁盘的页编号，那么不用加载进内存，直接在磁盘上就能进行检索，特别适合巨量数据量的词典（比如主键），索引数据库的索引（比如Mysql的inneDB）基本上都是B+树实现的
B+ tree的叶子节点，就会存放所有的数据。整个表，其实就是一棵B+ tree，一个ibd就是1-N个b+ tree。N等于你的索引数量。...这棵拥有全量数据的b+ tree，就是将来提供数据的树了，一般来说，这棵树最大也就4层，3层就能存2千万数据了，4层就很多个亿了，将来通过主键查询时，通过2-4次IO就能找到数据行。...这些索引也会构成B+ tree，和聚簇索引的区别就是它不需要存每行的详细数据，它的叶子节点只需要存primary key或（rowId）（当然还有主键索引所在磁盘的位置PageNo）。...他们是内节点段和叶子段，内节点段用来管理B+ tree里非叶子节点的数据，叶子段用来管理叶子节点的数据。叶子和非叶子应该知道是什么了，里面存的东西都是什么应该也清楚，如果还不知道，建议切蛋自尽。...内节点段负责管理那些非叶子节点的分裂啊、增长啊、删除啊，叶子端就负责行数据的相关动作。 簇 这玩意比段要低一级，段是个逻辑概念，段内部就是多个簇（Extent）组成的。
简单介绍下：B+ 树是为磁盘或其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树。在 B+ 树中，所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶子节点上，各叶子节点之间通过双向链表进行连接。...也就是说，B+ 树的叶子节点存储真正的记录，而非叶子节点的存在是为了更快速的找到对应记录所在的叶子节点。...也就是说不管是聚集索引还是辅助索引，其内部都是 B+树，即高度平衡的，叶子节点存放着所有的数据。...而聚集索引就是按照每张表的主键构造一棵 B+ 树，同时叶子节点中存放的即为表中一行一行的数据，所以聚集索引的叶子节点也被称为数据节点。...聚簇索引的数据分布 也就是说，聚集索引能够在 B+ 树索引的叶子节点上直接找到数据。并且由于定义了数据的逻辑顺序，查询优化器能够快速发现到底是哪一段范围的数据页需要扫描。
从数据页看B+树 （1）在叶子节点一层，所有记录的主键按照从小到大的顺序排列，并且形成了一个双向链表，便于范围查询。叶子节点的每一个Key指向一条记录。...数据页构建B+树索引 为了更简洁的说明索引，对上面的页结构做做一个显示上的优化，底层的东西是没有任何变化的。...以聚簇索引构建B+树索引的叶子节点中，存储了表中所有的数据。...二级索引 二级索引（非聚集索引）构建的B+树索引的叶子节点不存储表中的数据，而是存储该列对应的主键。...为了加快记录所在的数据页，InnoDB采用B+树做索引，并且每个节点都是数据页，但是非叶子节点的数据页我们称为目录项（索引页）。
那MySQL最后为什么选择了B+树呢，比B树更优的地方在哪里呢？ 我们先看看B+树与B树不同的地方： B+树叶子节点包含了这棵树的所有键值 ，非叶子节点不存储数据，只存储索引，数据都存储在叶子节点。...而B树是每个节点都存有索引和数据。 B+树每个叶子结点都存有相邻叶子结点的指针，叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。 如图： [?...key而不存data时，就可以使得非叶子节点的占用空间变少，相同容量的节点可以存储更多的索引，那同样是三层的B+树，阶数就会变多，就会比B树存更多的数据。...MySQL学习笔记+面试真题+MySQL索引优化视频 聚簇索引和非聚簇索引： 上面我们提到B+树的叶子节点存了索引key的数据data，但是mysql不同的引擎存data的选择是不一样的，MyISAM是将索引文件和真实的数据文件分两个文件各种存放...回表：回表也简单，但是得先明白主键索引和普通索引，上面我们所的叶子节点存真实的数据，那是只有主键索引才是这么存的，普通索引它存的data是主键索引的key。那这样我们就好理解了。
可以看到，B+树中，每个节点可以有多个子节点，而像我们平常熟悉的二叉树中，每个节点最多只能有2个。并且，B+树中，节点的存储数据是有序的，而有序的数据结构就可以让我们进行快速的精确匹配和范围查询。...而且B+树中的叶子结点之间有指向下一个节点的指针，而B树中的叶子节点是没有的。...并且，在B+树中，除了叶子节点存储了真实的数据之外，其余的节点都只存储了指向下一节点的指针。换句话说，数据全部都在叶子节点上。而在B树中，所有的节点都可以存储数据，这是一个最主要的区别。...B+树仅有叶子结点才存储值，相对于所有节点都存完整数据的B树而言，B+树中单个磁盘块能够容纳更多的数据。 单个磁盘块，容量固定的前提下，存储的元素大小越小，则能够存储的元素的数量就会更多。...那为什么说使用B+树就能够做到查询效率稳定呢？因为B+树非叶子结点不会存储数据，所以如果要获取到最终的数据，必然会查到叶子结点，换句话说，每次查询的 I/O 次数是相同的。
B+ 树包含 2 种类型的结点： 内部结点（也称索引结点）和叶子结点。 根结点本身即可以是内部结点，也可以是叶子结点。 根结点的关键字个数最少可以只有 1 个。...B+ 树与 B 树最大的不同是内部结点不保存数据，只用于索引，所有数据（或者说记录）都保存在叶子结点中。...下面以一棵 5 阶 B+ 树的插入过程，5 阶 B+ 树的节点最少 2 个 key，最多 4 个 key。 1、当树为空树，插入 5。 ? 只有一个关键字，叫根节点或叶子节点都是一样的。...2、再次插入 3 个索引关键字，8，10，15。 ? 当前节点 key 存满了，如果再插入当前节点就要进行分裂。 3、再插入关键字 16。 ? 可以看到，这个 B+ 树，现在满足分裂条件了。...通常，一棵 MySQL 的 B+ 树，树高为 3 的话，大约能存上亿条。树的高度太高的话，查询效率会大打折扣！
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