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B-Tree

B-Tree就是我们常说的B树,一定不要读成B减树,否则就很丢人了。B树这种数据结构常常用于实现数据库索引,因为它的查找效率比较高。 B-Tree与二叉查找树的对比: 我们知道二叉查找树查询的时间复杂度是O(logN),查找速度最快和比较次数最少,既然性能已经如此优秀,但为什么实现索引是使用B-Tree而不是二叉查找树, 从前面分析情况来看,减少磁盘IO的次数就必须要压缩树的高度,让瘦高的树尽量变成矮胖的树,所以B-Tree就在这样伟大的时代背景下诞生了。 二、B-Tree m阶B-Tree满足以下条件: 1、每个节点最多拥有m个子树 2、根节点至少有2个子树 3、分支节点至少拥有m/2颗子树(除根节点和叶子节点外都是分支节点) 4、所有叶子节点都在同一层

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什么是B-Tree

B-Tree就是我们常说的B树,一定不要读成B减树,否则就很丢人了。B树这种数据结构常常用于实现数据库索引,因为它的查找效率比较高。 B-Tree与二叉查找树的对比   我们知道二叉查找树查询的时间复杂度是O(logN),查找速度最快和比较次数最少,既然性能已经如此优秀,但为什么实现索引是使用B-Tree而不是二叉查找树,关键因素是磁盘 从前面分析情况来看,减少磁盘IO的次数就必须要压缩树的高度,让瘦高的树尽量变成矮胖的树,所以B-Tree就在这样伟大的时代背景下诞生了。 二、B-Tree m阶B-Tree满足以下条件: 1、每个节点最多拥有m个子树 2、根节点至少有2个子树 3、分支节点至少拥有m/2颗子树(除根节点和叶子节点外都是分支节点) 4、所有叶子节点都在同一层

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    什么是B-Tree

    B-Tree就是我们常说的B树,一定不要读成B减树,否则就很丢人了。B树这种数据结构常常用于实现数据库索引,因为它的查找效率比较高。 B-Tree与二叉查找树的对比 我们知道二叉查找树查询的时间复杂度是O(logN),查找速度最快和比较次数最少,既然性能已经如此优秀,但为什么实现索引是使用B-Tree而不是二叉查找树,关键因素是磁盘IO 二、B-Tree m阶B-Tree满足以下条件: 1、每个节点最多拥有m个子树 2、根节点至少有2个子树 3、分支节点至少拥有m/2颗子树(除根节点和叶子节点外都是分支节点) 4、所有叶子节点都在同一层

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    PostgreSQL的B-tree索引

    结构 B-tree索引适合用于存储排序的数据。对于这种数据类型需要定义大于、大于等于、小于、小于等于操作符。 通常情况下,B-tree的索引记录存储在数据页中。 B-tree有几点重要的特性: 1、B-tree是平衡树,即每个叶子页到root页中间有相同个数的内部页。因此查询任何一个值的时间是相同的。 2、B-tree中一个节点有多个分支,即每页(通常8KB)具有许多TIDs。因此B-tree的高度比较低,通常4到5层就可以存储大量行记录。 创建B-tree索引比向索引中插入数据更高效。所有的数据大致上都已排序,并且数据的叶子页已创建好,然后只需构建内部页直到root页构建成一个完整的B-tree。 PG10版本提供了"amcheck"插件,该插件可以检测B-tree数据的逻辑一致性,使我们提前探知故障。

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    B-Tree索引案例分析

    B-Tree索引案例分析   如果将数据放入磁盘中,由于指令的执行速度远远超过磁盘的读写速度,因此控制运行时间的几乎都是磁盘访问次数。 B-Tree:所有的数据项都存储在树叶上,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。 B-Tree通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子页(每个叶子页包含多个树叶)到根的距离相同,很适合查找范围数据。 MySQL中,只有Memory存储引擎显示支持hash索引,是Memory表的默认索引类型,尽管Memory表也可以使用B-Tree索引。    当 InnoDB注意到某些索引值被使用得非常频繁时,它会在内存中基于B-Tree索引之上再创建一个哈希索引,这样就让B-Tree索引也具有哈希索引的一些优点,比如快速的哈希査找。

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    B-Tree和B+tree

    B树是为了磁盘或者其他存储设备而设计的一种多叉平衡查找树,相对于二叉树,B树的每个内节点有多个分支,即多叉。

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    Mysql探索(一):B-Tree索引

    B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型,一般谈论MySQL索引时,如果没有特别说明,就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构,使用原则和特性。   为了节约你的时间,本文的主要内容如下: B-Tree索引的底层结构 B-Tree索引的使用规则 聚簇索引 InnoDB和MyISAM引擎索引的差异 松散索引 覆盖索引 B-Tree索引  B-Tree索引使用 B-Tree通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同,图1展示了B-Tree索引的抽象表示,由此可以看出MySQL的B-Tree索引的大致工作机制。   MySQL可以在单独一列上添加B-Tree索引,也可以在多列数据上添加B-Tree索引,多列的数据按照添加索引声明的顺序组合起来,存储在B-Tree的页中。 B-Tree索引使用B-Tree作为其存储数据的数据结构,其使用的查询规则也由此决定。一般来说,B-Tree索引适用于全键值、键值范围和键前缀查找,其中键前缀查找只适用于根据最左前缀查找。

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    Mysql探索(一):B-Tree索引

    B-Tree索引是最为常见的MySQL索引类型,一般谈论MySQL索引时,如果没有特别说明,就是指B-Tree索引。本文就详细讲解一下B-Tree索引的的底层结构,使用原则和特性。 为了节约你的时间,本文的主要内容如下: - B-Tree索引的底层结构 B-Tree索引的使用规则 聚簇索引 InnoDB和MyISAM引擎索引的差异 松散索引 覆盖索引 B-Tree索引 B-Tree B-Tree通常意味着所有的值都是按顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同,下图展示了B-Tree索引的抽象表示,由此可以看出MySQL的B-Tree索引的大致工作机制。 MySQL可以在单独一列上添加B-Tree索引,也可以在多列数据上添加B-Tree索引,多列的数据按照添加索引声明的顺序组合起来,存储在B-Tree的页中。假设有如下数据表: ? B-Tree索引使用B-Tree作为其存储数据的数据结构,其使用的查询规则也由此决定。一般来说,B-Tree索引适用于全键值、键值范围和键前缀查找,其中键前缀查找只适用于根据最左前缀查找。

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    PG13 B-tree索引去重

    B-tree相反,需要对于每条行记录都存储一条索引记录。这样有利于维护但是导致很多重复的索引记录。Commit 0d86bbb70引入了B-tree索引去重。只在索引页分裂的时候去重。 这个特性是B-tree索引的一大进步。 原文 https://www.cybertec-postgresql.com/en/b-tree-index-deduplication/

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    PG13 B-tree索引去重

    B-tree相反,需要对于每条行记录都存储一条索引记录。这样有利于维护但是导致很多重复的索引记录。Commit 0d86bbb70引入了B-tree索引去重。只在索引页分裂的时候去重。 这个特性是B-tree索引的一大进步。 原文 https://www.cybertec-postgresql.com/en/b-tree-index-deduplication/

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    图解MySQL索引--B-Tree(B+Tree)

    但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引…或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问! 一、索引的分类 1️⃣从存储结构上来划分:BTree索引(B-Tree或B+Tree索引),Hash索引,full-index全文索引,R-Tree索引。 B-Tree索引(MySQL使用B+Tree) ​B-Tree能加快数据的访问速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据,数据分布在各个节点之中。 ? 相比B-Tree来说,进行范围查找时只需要查找两个节点,进行遍历即可。而B-Tree需要获取所有节点,相比之下B+Tree效率更高。 ? 三、问题 问:为什么索引结构默认使用B-Tree,而不是hash,二叉树,红黑树? hash:虽然可以快速定位,但是没有顺序,IO复杂度高。

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    图解MySQL索引–B-Tree(B+Tree)「建议收藏」

    但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引….或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问! 一、索引的分类 1️⃣从存储结构上来划分:BTree索引(B-Tree或B+Tree索引),Hash索引,full-index全文索引,R-Tree索引。 B-Tree索引(MySQL使用B+Tree) B-Tree能加快数据的访问速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据,数据分布在各个节点之中。 B+Tree索引 是B-Tree的改进版本,同时也是数据库索引索引所采用的存储结构。数据都在叶子节点上,并且增加了顺序访问指针,每个叶子节点都指向相邻的叶子节点的地址。 相比B-Tree来说,进行范围查找时只需要查找两个节点,进行遍历即可。而B-Tree需要获取所有节点,相比之下B+Tree效率更高。

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    关于索引以及B-Tree的实现

    本篇文章主要目的是讲述数据库索引的实现为什么选用B树(B-Tree)/B+树(B+Tree),以及使用Java来实现一颗B树。 B-Tree 上面我们说到MySQL索引方法采用B+Tree这种数据结构(常用的关系型数据库中,都是选择B+Tree的数据结构来存储数据), 它是B-Tree数据结构的变种,所以了解B+Tree之前,还是需要对 B-Tree做一些了解。 B-Tree的定义 对于B树的定义通常有两种,一种是算法导论中的度数说;另一种是维基百科的阶数说。 下面我们来看具体如何实现一颗B-Tree(完整代码有点长,文章只附带部分代码,完整代码通过公众号加群获取) 定义B-Tree实体 B-Tree组成: Node:B-Tree的组成结点 Entry:结点中存储的关键字

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    MySQL B-Tree和B+Tree的区别

    B-Tree 的节点是一个二元数组 [key,data],key 是记录的键,data 是键对应的数据,B-Tree中的每个节点根据实际情况可以包含大量的关键字信息和分支,每个节点的每个 key 左右各有一个指针 B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化,使其更适合实现外存储索引结构,InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构。 B-Tree结构每个节点中不仅包含数据的key值,还有data值。 而每一个页的存储空间是有限的,如果data数据较大时将会导致每个节点(即一个页)能存储的key的数量很小,当存储的数据量很大时同样会导致B-Tree的深度较大,增大查询时的磁盘I/O次数,进而影响查询效率 B+Tree 节点是 B-Tree 的变种,相对于 B-Tree 而言 B+Tree 有如下不同: 非叶子节点只存储键值信息。 所有叶子节点之间都有一个链指针。 数据记录都存放在叶子节点中。 ?

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    MySQL hash索引和b-tree索引的区别

    Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢? (5)Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。

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    MySQL索引–B-Tree(B+Tree)图文详解

    但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引....或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问! 一、索引的分类 1️⃣从存储结构上来划分:BTree索引(B-Tree或B+Tree索引),Hash索引,full-test全文索引,R-Tree索引。 B-Tree索引(MySQL使用B+Tree) ​ B-Tree能加快数据的访问速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据,数据分布在各个节点之中。 B+Tree索引 ​ 是B-Tree的改进版本,同时也是数据库索引索引所采用的存储结构。数据都在叶子节点上,并且增加了顺序访问指针,每个叶子节点都指向相邻的叶子节点的地址。 相比B-Tree来说,进行范围查找时只需要查找两个节点,进行遍历即可。而B-Tree需要获取所有节点,相比之下B+Tree效率更高。

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    【精选】Mysql B-Tree和B+Tree的结构?

    Mysql B-Tree和B+Tree的结构? B-Tree: d>=2,即B-Tree的度(对于一个节点,有n个边和它相连,就叫做度数=n); h为B-Tree的高; 每个非叶子结点由n-1个key和n个指针组成,其中d<=n<=2d; 每个叶子结点至少包含一个 和两个指针,最多包含2d-1个key和2d个指针,叶结点的指针均为NULL; 所有叶结点都在同一层,深度等于树高h; key和指针相互间隔,结点两端是指针; 一个结点中的key从左至右递增排列; 一个度为d的B-Tree

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    图解 MySQL 索引 —— B-Tree、B+Tree「建议收藏」

    但是始终没有让我明白关于索引的一些概念,如B-Tree索引,Hash索引,唯一索引…. 或许有很多人和我一样,没搞清楚概念就开始研究B-Tree,B+Tree等结构,导致在面试的时候答非所问! 一、索引的分类 1️⃣从存储结构上来划分:BTree索引(B-Tree或B+Tree索引),Hash索引,full-index全文索引,R-Tree索引。 B-Tree索引(MySQL使用B+Tree)B-Tree能加快数据的访问速度,因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据,数据分布在各个节点之中。 B+Tree索引 是B-Tree的改进版本,同时也是数据库索引索引所采用的存储结构。 数据都在叶子节点上,并且增加了顺序访问指针,每个叶子节点都指向相邻的叶子节点的地址。 相比B-Tree来说,进行范围查找时只需要查找两个节点,进行遍历即可。而B-Tree需要获取所有节点,相比之下B+Tree效率更高。

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    基于B-Tree和LSM存储引擎之引擎启动篇

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    深入了解 B-Tree 和 B+Tree 的区别

    B-Tree B-Tree是为磁盘等外存储设备设计的一种平衡查找树。 B-Tree 结构的数据可以让系统高效的找到数据所在的磁盘块。 P(i-1)指向的子树的所有节点关键字均小于ki,但都大于k(i-1) B-Tree 中的每个节点根据实际情况可以包含大量的关键字信息和分支,如下图所示为一个 3 阶的 B-Tree: 图片 而3次磁盘I/O操作是影响整个B-Tree查找效率的决定因素。B-Tree相对于AVLTree缩减了节点个数,使每次磁盘I/O取到内存的数据都发挥了作用,从而提高了查询效率。 B+Tree相对于B-Tree有几点不同: 非叶子节点只存储键值信息; 所有叶子节点之间都有一个链指针; 数据记录都存放在叶子节点中 将上一节中的B-Tree优化,由于B+Tree的非叶子节点只存储键值信息

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