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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。 可以利用B-Tree索引进行全关键字、关键字范围和关键字前缀查询,当然,如果想使用索引,你必须保证按索引的最左边前缀(leftmost prefix of the index)来进行查询。 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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    MySQL hash索引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? 索引不能利用部分索引键查询。 对于组合索引,Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,Hash 索引也无法被利用 (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探索(一):B-Tree索引

    MySQL的索引有很多种类型,可以为不同的场景提供更好的性能。而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。 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

    MySQL的索引有很多种类型,可以为不同的场景提供更好的性能。而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。 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

    GIN索引,如果不同行的索引键相同,那么会存储一个索引条目。指向多条行(tuple IDs)的指针存储到行记录的posting list中。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。这些额外的工作被减少页分裂次数和索引大小平衡掉。 不会影响唯一索引? 每次update都会创建一个新的行,每个行版本都需要被索引。因此一个唯一索引也会包含相同索引记录多次。如果update频繁时,也会减小唯一索引膨胀。 优点 减小索引空间大小,帮助节省磁盘空间。 更重的是尽可能在RAM中缓存索引,使得扫描索引更快并减小索引膨胀。 升级注意事项 通过pg_upgrade升级,需要执行REDINDEX。 测试中观察到去重后的索引查询时间执行差异更大,这个目前无法解释。 这个特性是B-tree索引的一大进步。

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    PG13 B-tree索引去重

    GIN索引,如果不同行的索引键相同,那么会存储一个索引条目。指向多条行(tuple IDs)的指针存储到行记录的posting list中。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。这些额外的工作被减少页分裂次数和索引大小平衡掉。 不会影响唯一索引? 每次update都会创建一个新的行,每个行版本都需要被索引。因此一个唯一索引也会包含相同索引记录多次。如果update频繁时,也会减小唯一索引膨胀。 优点 减小索引空间大小,帮助节省磁盘空间。 更重的是尽可能在RAM中缓存索引,使得扫描索引更快并减小索引膨胀。 升级注意事项 通过pg_upgrade升级,需要执行REDINDEX。 测试中观察到去重后的索引查询时间执行差异更大,这个目前无法解释。 这个特性是B-tree索引的一大进步。

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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。 具体细节取决于不同的实现,InnoDB的聚簇索引其实就是在同一个结构中保存了B-Tree索引(技术上来说是B+Tree)和数据行。 非聚簇索引:不是聚簇索引,就是非聚簇索引(认真脸)。 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。

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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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    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。 具体细节取决于不同的实现,InnoDB的聚簇索引其实就是在同一个结构中保存了B-Tree索引(技术上来说是B+Tree)和数据行。 非聚簇索引:不是聚簇索引,就是非聚簇索引(认真脸)。 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。 ) 在InnoDB中的实现 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?

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    InnoDB B-TREE 索引怎么定位一条记录?

    对于 SQL 语句的执行来说,定位 B-TREE 索引中的一条记录,是个举足轻重的能力。 InnoDB 是基于索引组织数据的,更新、删除操作都需要先去索引中找到具体的记录。 通过以上简短的介绍,定位 B-TREE 索引中的记录的重要性就显而易见了。 本文是 MySQL 8 的第一篇文章,也是查询优化器的开篇。希望通过本文的介绍,能为大家理解后续文章打下一些基础。 索引页结构 B-TREE 索引的根结点、内结点、叶结点,都是索引页。 InnoDB B-TREE 根结点、内结点的记录中指向子结点索引页的页号。 InnoDB B-TREE 叶结点记录中的 DB_ROW_ID、DB_TRX_ID、DB_ROLL_PTR 字段。 4 小节先对二分法查找定位槽、顺序查找定位槽中的记录进行抽象的过程描述,然后,以一个 2 层的 B-TREE 索引为例,详细分析了二分法查找定位槽、顺序查找定位槽中记录的每一步。

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

    看了很多关于索引的博客,讲的大同小异。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! 索引是什么? 索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 索引能干什么? 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。 具体细节取决于不同的实现,InnoDB的聚簇索引其实就是在同一个结构中保存了B-Tree索引(技术上来说是B+Tree)和数据行。 非聚簇索引:不是聚簇索引,就是非聚簇索引(认真脸)。 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。

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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, 数据库索引是存储在磁盘上,当表中的数据量比较大时,索引的大小也跟着增长,达到几个G甚至更多。 当我们利用索引进行查询的时候,不可能把索引全部加载到内存中,只能逐一加载每个磁盘页,这里的磁盘页就对应索引树的节点。 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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    MySQL进阶篇(02):索引体系划分,B-Tree结构说明

    ,如何分类取决多个场景和不同的角度,常见的划分如下: 产生作用:主键索引,普通索引,非空索引,全文索引; 覆盖字段:单列索引,组合索引; 数据结构:B-Tree索引,哈希索引,R-Tree索引; 注意: 索引结构 1、B-Tree索引简介 MySQL官方比较推荐的索引结构类型,在实际的数据库开发中,基于MySQL中的表结构,大部分使用的都是B-Three索引结构,即二叉树的结构。 可以加快数据的访问速度,存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据,数据分布在各个索引节点上,B-Tree索引结构如图: ? 这样完整描述B-Tree索引的数据特点,基于树搜索提升效率,减少扫描数据,数据被顺序的组织起来,按照索引值顺序排列。 2、搜索规则 索引的根本作用,减少扫描的数据量,提升查询效率,基于B-Tree索引的结构的查询规则基本如下: 查询从索引的根节点开始,逐步搜索; 根节点的槽中存放指向子节点的指针,指向下层; 根据节点页的值和查询值比较

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    索引的数据结构及算法原理--为什么使用B-Tree

    为什么使用B-Tree(B+Tree) 上文说过,红黑树等数据结构也可以用来实现索引,但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构,这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree 先从B-Tree分析,根据B-Tree的定义,可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。 B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O(根节点常驻内存),渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中,出度d是非常大的数字,通常超过100,因此h非常小(通常不超过3)。 综上所述,用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。 而红黑树这种结构,h明显要深的多。 由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远,无法利用局部性,所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h),效率明显比B-Tree差很多。 上文还说过,B+Tree更适合外存索引,原因和内节点出度d有关。

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    一文了解数据库索引:哈希、B-Tree 与 LSM

    B-Tree 相较于红黑树等二叉查找树会更适合于作为数据库索引的实现。 换句话说,索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘 I/O 的存取次数。 根据 B-Tree 的定义,可知检索一次最多需要访问 h 个节点。 B+Tree 是 的变种,有着比 B-Tree 更高的查询性能,其相较于 B-Tree 有了如下的变化: 有 m 个子树的节点包含有 m 个元素(B-Tree 中是 m-1)。 image.png 索引顺序 B-Tree 索引可以很好地用于单行、范围或者前缀扫描,他们只有在查找使用了索引的最左前缀(Leftmost Prefix)的时候才有用。 不过 B-Tree 索引存在一些限制: 如果查找不从索引列的最左边开始,索引就无法使用;同样,不能查找字符串结尾; 不能跳过索引中的列; 不能使用任何在第一个范围条件右边的列作为条件; 因此 B-Tree

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    InnoDB B-TREE 索引怎么计算 WHERE 条件范围内有多少条记录?

    如果 WHERE 条件能够命中索引(包含主键索引、二级索引),计算 WHERE 条件范围内的记录数量,是计算使用索引执行查询的成本的关键指标。 本文我们就一起来看看这个关键指标是怎么计算的? 左端点路径保存在数组 path1 中,右端点路径保存在数组 path2 中,如下图所示: 以一个 3 层的 B-TREE 索引为例,来说明这个自上而下的定位过程: 定位索引叶结点中扫描区间左端点、右端点记录 关于定位扫描区间左端点、右端点记录的过程,上一篇文章中有详细介绍,感兴趣的小伙伴可以点击这个链接阅读:InnoDB B-TREE 索引怎么定位一条记录? 第 2 步,计算扫描区间的记录数量。 上面算式中,中间索引页用户记录数之和计算逻辑如下: 从扫描区间左端点记录所在索引页的下一个索引页开始,从每个索引页的头信息 PAGE_N_RECS 中读取索引页中的用户记录数量并累加求和,直到扫描区间右端点记录所在索引页的上一个索引页为止 因为 InnoDB 把左索引页记录数、右索引页记录数加起来当作一个索引页的用户记录数量,再加上从扫描区间左端点记录所在索引页的下一个索引页开始读取的 9 个索引页中的用户记录数量之和,就是 10 个索引页的用户记录数量了

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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 数据库索引是存储在磁盘上,当表中的数据量比较大时,索引的大小也跟着增长,达到几个G甚至更多。 当我们利用索引进行查询的时候,不可能把索引全部加载到内存中,只能逐一加载每个磁盘页,这里的磁盘页就对应索引树的节点。 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 数据库索引是存储在磁盘上,当表中的数据量比较大时,索引的大小也跟着增长,达到几个G甚至更多。 当我们利用索引进行查询的时候,不可能把索引全部加载到内存中,只能逐一加载每个磁盘页,这里的磁盘页就对应索引树的节点。 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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