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B-Tree索引

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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-TreeB-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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  • 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-TreeB-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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  • 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。
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  • PG13 B-tree索引去重

    PG13:btree索引去重正文PG13一个重要的特性就是Btree索引去重。使得物理文件大小更小,减小IO,帮助提升select性能。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。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。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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  • MySQL进阶篇(02):索引体系划分,B-Tree结构说明

    ,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:索引的实现是在存储引擎层面,相同的索引在不同的存储引擎中索引结构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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  • 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。比如增加索引字段,以此来达到我们想要的查询速度。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。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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  • 聊聊Mysql优化之索引优化

    本文将为大家简单介绍下Mysql索引优化的原理与注意事项。一、索引的类型1)B-Tree索引B-Tree索引是用的最多的索引类型了,而且大多数存储引擎都支持B-Tree索引。B-Tree本身是一种数据结构,其是为磁盘或其他直接存取的辅助设备而设计的一种平衡搜索树。Mysql中的B-Tree索引通常是B-Tree的变种B+Tree实现的。其结构如下:?下文将着重介绍B-Tree索引的用法。二、B-Tree索引的用法1)全值匹配全值匹配指的是和索引中所有列进行匹配,如对上述user表查询 where name=aaa and age=20 and interest=篮球 是可以使用到索引的所有列的三、B-Tree索引的限制1)如果不是按照索引的最左列开始查找,则无法使用索引。如对上述user表查询 where age=20则无法使用到索引,因为age不是索引列中的最左数据列。
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  • 从认识索引到理解索引「索引优化」

    索引的类型B-Tree 索引以 B-Tree 为结构的索引是最常见的索引类型,比如 InnoDB 和 MyISAM 都是以 B-Tree 为索引结构的索引,事实上是以 B+ Tree 为索引结构,B-Tree适用范围B-Tree 索引适用于区间查询,因为 B-Tree 存储后的叶子节点本身就是有序的,并且 B+ Tree 结构还增加了叶子节点的连续顺序指针,对于区间查询来说就更加方便了。哈希索引哈希索引是基于哈希表实现的,只有精确匹配索引所有列的查询才有效。方法是,对所有的索引列计算一个 hash code,hash code 作为索引,在哈希表中保存指向每个数据行的指针。当 InnoDB 注意到某个索引值被使用的非常频繁时,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 B-Tree 也可以具有哈希索引的一些优点,比如快速的哈希查找。常见优化方法联合索引最左前缀原则复合索引遵守「最左前缀」原则,查询条件中,使用了复合索引前面的字段,索引才会被使用,如果不是按照索引的最左列开始查找,则无法使用索引。
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  • 一文了解数据库索引:哈希、B-Tree 与 LSM

    B-TreeB-Tree 与 B+Tree在数据结构与算法查找树 https:url.wx-coder.cn9PnzG 一节中我们介绍了 B-Tree 的基本概念与实现,这里我们继续来分析下为何 B-Tree换句话说,索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘 IO 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 的列顺序非常重要
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  • Oracle索引种类介绍

    逻辑上: Single column 单行索引 Concatenated 多行索引 Unique 唯一索引 NonUnique 非唯一索引 Function-based函数索引 Domain 域索引物理上: Partitioned 分区索引 NonPartitioned 非分区索引 B-tree: Normal 正常型B树 Rever Key 反转型B树 Bitmap 位图索引索引结构: B-tree:) BITMAP 每一个BIT对应着一个ROWID,它的值是1还是0,如果是1,表示着BIT对应的ROWID有值b-tree索引 Oracle数据库中最常见的索引类型是b-tree索引,也就是B-树索引CREATE INDEX语句时,默认就是在创建b-tree索引。没有特别规定可用于任何情况。基于函数的索引 比如经常对某个字段做查询的时候是带函数操作的,那么此时建一个函数索引就有价值了。分区索引和全局索引 这2个是用于分区表的时候。
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  • MySql Hash 索引

    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。对于选择性比较低的索引键,如果创建 Hash 索引,那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。
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  • ——索引详解

    一个很重要的内容就是索引包含表中的列值,并且这些值被存储到了数据结构中。简单易记的一句话,索引就是数据结构。那么可不可以说,索引就是B-tree呢?并不是这样的,除了有B-tree索引,还有hash索引、R-tree索引、bitmap索引B-tree 索引这是最常用的索引。因为,B-tree的索引在查找、删除、插入操作时的时间复杂度是对数时间。另外一个重要的原因是,可以把数据存储在B-tree中。但是,索引使用什么样的数据结构是由RDBMS(关系型数据库管理系统)决定的。有时候在创建索引的时候也可以指定索引的数据结构类型。正因为索引是基于数据结构存储列值值的,所以检索这些值得时候会更快。B-tree 索引的数据结构也是一个有序的结构。索引提升性能的主要原因是什么呢?因为hash 索引不够灵活。所以,hash 索引不是默认索引的数据结构。是不是,创建所有的索引使用默认的b-tree数据结构就完事大吉了呢?
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  • mysql索引优化要点

    可以使用B-tree索引的查询类型:全值匹配:和索引中的所有列进行匹配匹配最左前缀:即使用索引的第一列匹配列前缀:即匹配索引的第一列值的部分匹配范围值:匹配索引值的范围精确匹配某一列并范围匹配另外一列只访问索引的查询B-Tree索引限制:如果不是按照索引的最最左列开始查找则无法使用索引。不能跳过索引中的列,即不能直接使用索引中中间的列,只能使用索引第一列如果查询中有某个列表的范围查询,则其右边所有的列都无法使用索引优化查找,如like,!=等。哈希索引说明:存储引擎会对数据列计算一个hash值哈希索引只支持等值比较查询。哈希索引的速度非常快,除非有很多哈希冲突。哈希索引不是按照索引值顺序存储的,所以不能用于排序哈希索引不支持部分索引列匹配查找
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  • 图解 MySQL 索引:B-树、B+树

    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。
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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,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。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。
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  • MySQL 性能优化——B+Tree 索引

    什么是索引 索引是为了实现 mysql 高性能查询的数据结构。为了快速查询数据,MySql 在查询算法上进行了许多优化。接下来将介绍使用最多的索引类型 ——B-Tree 索引B-TreeB-Tree 索引通常用的是 B-Tree 的变种 B+Tree 数据结构B-Tree 的节点是一个二元数组 ,key 是记录的键,data每次查找都会将查找值与 key 值进行比较,根据比较结果找到合适的指针进入下一层节点,最终,如此重复,最终找到对应的值或者值不存在B+TreeB+Tree 节点是 B-Tree 的变种,相对于 B-Tree可以使用 B-Tree (B+Tree) 索引的查询类型1. 全键值查找,如 whre key=val 的查询条件2. 键值范围查找,如 where key>0 此类型的范围查找3.不能跳过索引中的列,例如有 key (a,b,c),不能直接跳过 a 列使用 b 列索引,所以在创建索引的时候,顺序也很重要3. 如果查询中有一个列使用了范围查询,则右边所有列都不能使用索引
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  • 【DB笔试面试558】在Oracle中,反向键索引(Reverse Key Indexes)是什么?

    ♣题目部分在Oracle中,反向键索引(Reverse Key Indexes)是什么?♣答案部分 反向键索引也称为反转索引,是一种B-Tree索引,它在物理上反转每个索引键的字节,但保持列顺序不变。例如,如果索引键是20,并且在一个标准的B-Tree索引中此键被存为十六进制的两个字节C1,15,那么反向键索引会将其存为15,C1。SYS@orclasm > SELECT DUMP(20,16) FROM DUAL;DUMP(20,16)------------------Typ=2 Len=2: c1,15 反向键索引解决了在B-Tree在一个反向键索引中,对字节顺序反转,会将插入分散到索引中的所有叶块。例如键20和21,本来在一个标准键索引中会相邻,现在存储在相隔很远的独立的块中。这样,顺序插入产生的IO被更均匀地分布了。使用反向键索引的最大的优点莫过于降低索引叶子块的争用,减少热点块,提高系统性能。
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  • 好文 | MySQL 索引B+树原理,以及建索引的几大原则

    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 索引和 R-Tree 索引。B-Tree 索引是 MySQL 数据库中使用最为频繁的索引类型,除了 Archive 存储引擎之外的其他所有的存储引擎都支持 B-Tree 索引。不仅仅在 MySQL 中是如此,实际上在其他的很多数据库管理系统中B-Tree 索引也同样是作为最主要的索引类型,这主要是因为 B-Tree 索引的存储结构在数据库的数据检索中有非常优异的表现。如 Innodb 存储引擎的 B-Tree 索引实际使用的存储结构实际上是 B+Tree,也就是在 B-Tree 数据结构的基础上做了很小的改造,在每一个Leaf Node 上面出了存放索引键的相关信息之外
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  • Oracle 索引的分类

    看到 itpub 论坛上的一个帖子,对 Oracle 的索引分类总结得言简意赅,于是收藏过来。又补充了一点RAC用到的反向索引的东西。逻辑上: Single column 单列索引Concatenated 多列索引Unique 唯一索引NonUnique 非唯一索引Function-based函数索引Domain 域索引  物理上: Partitioned 分区索引NonPartitioned 非分区索引B-tree:Normal 正常型B树Rever Key 反转型B树 Bitmap 位图索引 索引结构: B-tree:适合于大量的增; Bitmap: 适合于决策支持系统;做UPDATE代价非常高;非常适合OR操作符的查询; 基数比较少的时候才能建位图索引;树型结构:索引头 开始ROWID,结束ROWID(先列出索引的最大范围)BITMAP每一个BIT对应着一个ROWID,它的值是1还是0,如果是1,表示着BIT对应的ROWID有值; 反向 B-tree: 适用于 OPS 或 RAC 环境;反转了索引码中每列的字节,降低索引叶块的争用;
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  • 数据库对象管理

    TDSQL-A PostgreSQL版 提供了几种索引类型:普通索引、唯一索引、表达式索引、B-tree、Hash、GiST 和 GIN。每种索引类型都比较适合某些特定的查询类型,因为它们用了不同的算法。缺省时,CREATE INDEX命令将创建 B-tree 索引,它适合大多数情况。 普通索引是最基本的索引,没有任何限制。特别是在一个建立了索引的字段涉及到使用<、>=、=、>、>=操作符之一进行比较的时候,TDSQL-A PostgreSQL版 的查询规划器都会考虑使用 B-tree 索引。等效于这些操作符组合的构造,如BETWEEN 和 IN,也可以用搜索 B-tree 索引实现。同样,索引列中的 IS NULL 或 IS NOT NULL 条件可以和 B-tree 索引一起使用。B-tree 索引也可以用来按照排序顺序检索数据。这并不总是比一个简单的扫描和排序快,但通常是有帮助的。 Hash 索引只能处理简单的等于比较。
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