image.png mysql主要是B+ 和hash结构 image.png image.png image.png image.png ...
Btree详解 B树（B-Tree）是一种自平衡的多叉树结构，它能在对数时间内完成搜索、插入和删除操作。B树广泛应用于文件系统、数据库、操作系统等领域。...Btree结构 B树（B-tree）是一种自平衡的树形数据结构，它能够保持数据有序，且能够在对数时间内进行搜索、插入和删除等操作。B树常用于数据库和文件系统中存储大量的数据。
本文是介绍BTree文章的下篇，在BTree实现原理上篇主要介绍实现原理，下篇主要介绍btree源码实现。...BTree结构 BTree结构体定义 type BTree struct { // BTree的度 degree int // BTree中元素的数量 length int root...*BTree) 对BTree进行克隆，得到一颗新的BTree,与被克隆的BTree共享node节点 (t *BTree) ReplaceOrInsert(item Item) 向BTree中插入元素，如果插入的元素已存在...，则更新 (t *BTree) Delete(item Item) 从BTree中删除给定的元素 (t *BTree) DeleteMin() Item 删除BTree中最小的元素 (t *BTree)...(t *BTree) Get(key Item) Item 返回BTree中元素为key的元素 (t *BTree) Min() Item 返回BTree中最小的元素 (t *BTree) Max()
小编打算用两篇文章讲解BTree内容，本文上篇主要介绍实现原理，下篇主要介绍btree源码实现。 BTree定义 BTree和B-Tree都是指B树，不要把B-Tree理解成了B-树。...BTree使用场景 BTree常用于实现数据库索引，例如在MongoDB中的索引是用BTree实现的，MySQL中的innodb存储引擎用B+树存储索引信息。...而BTree降低了树的高度，减少了磁盘读取次数，所以数据库的索引采用BTree或B+树实现。 BTree实现原理 BTree的核心操作包含树的创建，树中节点的删除，元素的查找。...向BTree中插入38, 度为3的BTree，每个节点最多有2个key, 此时节点有3个key，不满足BTree性质，将中间的key提升到父节点中,调整之后符合BTree定义，插入操作结束。...向BTree中插入1 向BTree中插入10，此时1|4|10节点不满足BTree性质，需要进行分裂，将4插入到父节点中，插入之后，父节点4|30|48也不满足BTree性质，继续对其进行分裂。
接着我们看下这个包里是如何实现的：它实现了两个版本go1.18以上的范型版本和go1.18 btree_generic.go以下的非范型版本btree.go。...并且和左倾红黑树做了性能对比：btree_mem.go 这里我们重点看下非范型版本（范型版本逻辑一样，只是将一些基于接口实现的部分换成了范型实现），源码位于btree.go，如果要使用btree...func NewWithFreeList(degree int, f *FreeList) *BTree { return &BTree{ degree: degree, cow: &...ItemIterator) { 查找类似 func (t *BTree) Get(key Item) Item { return t.root.get(key) func (t *BTree...go1.18 至此整个BTree的实现分析完毕。
B+树索引是B+树在数据库中的一种实现，是最常见也是数据库中使用最为频繁的一种索引。B+树中的B代表平衡（balance），而不是二叉（binary），因为B+...
引言 Postgresql 存在许多特定的索引查询类型，和大部分的Btree为基础架构的关系型数据库一样，在创建索引缺省的时候会把btree作为默认值。...本节简单介绍Postgresql的索引类型，虽然大部分业务常见常见可以用btree搞定，但是某些情况下其他特殊的索引可以有事半功倍的效果。...范围查询包含下面的内容： < <= = >= > 在进行上面这些操作符的运算时候，Postgresql 优化器会优先选择 Btree 索引，除了上面操作符以外还有BETWEEN 和 IN 也可以使用索引...col LIKE 'foo%' 或 col ~ '^foo'，这些操作可以认为是可以动用索引的，但是注意col LIKE '%bar'这样的操作就不可以使用正则，因为几乎所有数据库都不支持后缀索引，这和Btree...内部是平衡树的访问方式，GiST索引通常可以用来替代其他索引，比如Btree。
mysql中BTree索引的理解 概念 1、BTree又叫多路平衡查找树。所有结点存储一个关键字。...全值匹配的查询SQL，如 where act_id= '1111_act' 联合索引汇中匹配到最左前缀查询，如联合索引 KEY idx_actid_name(act_id,act_name) USING BTREE...匹配范围值的SQL查询，如where act_date > '9865123547215'（not in和无法使用索引） 覆盖索引的SQL查询，就是说select出来的字段都建立了索引 以上就是mysql中BTree
---- Btree索引的使用限制 如果不是按照索引最左列开始查找，则无法使用索引 继续使用例子： 订单表 order_sn 没有索引， 但有个联合索引建在在 order_sn + order_date
背景 日常开发中，我们在创建mysql索引的时候经常有两种选择，BTREE和HASH,但其实很多同学不清楚到底BTREE和HASH有什么区别，当然如果不深入去了解很多觉得差不多，其实这个差别还是挺大的...比较名称 hash btree 备注 顺序 无序 有序 Btree数据是有序的，而hash是没有顺序的。 效率 高 较低 理论上hash查询效率较btree高。...索引排序 不支持 支持 hash不支持排序，btree支持。 部分索引 不支持 支持 hash不支持部分索引查询因为是无序的，而btree可以。...btree的实现:btree也称为b+树，主要的实现是通过一个平衡二叉树进行判断范围查询，如下图：，btree的性能比较稳定，不会出现很大的波动，也不会出现hash的碰撞问题，基于索引的顺序扫描，也可以利用双向指针快速左右移动...最后 btree适用于大部分的场景，并且也是非常实用，虽然说除了在少量数据量场景下，性能不如hash其它的特性与性能远超hash，而且很多开源的数据管理平台或系统都是借鉴btree的原理进行实现比如
hash索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询. 比如< , 由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所...
阅读顺序 《Postgresql源码（30）Postgresql索引基础B-linked-tree》 《Postgresql源码（31）Btree索引相关系统表和整体结构》 《Postgresql源码（...32）Btree索引分裂前后结构差异对比》 《Postgresql源码（33）Btree索引读——整体流程&_bt_first》 《Postgresql源码（34）Btree索引读——_bt_first...搜索部分分析》 《Postgresql源码（36）Btree索引读——_bt_next搜索部分分析》 总结 分析流程在后面，这里总结便于查询 场景一：root分裂为branch的前后对比（level1–...| not null | info | text | | | Indexes: "t4_pkey" PRIMARY KEY, btree
BTree 2.1 B-Tree 与 B+Tree B-Tree 是 2-3 树的一种变形，可以设置度数 M，每个节点上最多可以有 M 个值；根据硬盘读取时的预读原理，磁盘读取时每次从磁盘上预读 page
背景 PostgreSQL13.0于2020年9月24日正式release，13版本的PG带来很多优秀特性：比如索引的并行vacuum，增量排序，btree索引deduplication，异构分区表逻辑订阅等...Deduplication从字面意思也很好理解：“重复数据删除”，总的来说这个功能使得PG数据库有了新的方式去处理重复的索引键值，这大大减小了btree索引所占用的空间，提升了索引扫描的性能，deduplication...实验 下面通过实验，来看看PG13中btree索引的变化。对比的PG版本为PG11.3和PG13.0，表test1所有列相同，表test2所有列不相同。
为什么【FULLTEXT】用【BTREE】？答案如下： FULLTEXT： 全文搜索的索引。FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。...BTree索引: BTree是平衡搜索多叉树，设树的度为2d（d>1），高度为h，那么BTree要满足以一下条件： 每个叶子结点的高度一样，等于h； 每个非叶子结点由n-1个key和n个指针point...2d,key和point相互间隔，结点两端一定是key； 叶子结点指针都为null； 非叶子结点的key都是[key,data]二元组，其中key表示作为索引的键，data为键值所在行的数据； 在BTree...的机构下，就可以使用二分查找的查找方式，查找复杂度为h*log(n)，一般来说树的高度是很小的，一般为3左右，因此BTree是一个非常高效的查找结构。
阅读顺序 《Postgresql源码（30）Postgresql索引基础B-linked-tree》 《Postgresql源码（31）Btree索引相关系统表和整体结构》 《Postgresql源码（...32）Btree索引分裂前后结构差异对比》 《Postgresql源码（33）Btree索引读——整体流程&_bt_first》 《Postgresql源码（34）Btree索引读——_bt_first...搜索部分分析》 《Postgresql源码（36）Btree索引读——_bt_next搜索部分分析》 function flow // 最顶层的循环在ExecutePlan总，转一次拿一条 ExecScan...Note that this is currently only * implemented for btree index searches, not for heapscans or any other...the last * element (needed since row header does not include a count) * sk_func points to the btree
Note that this is currently only * implemented for btree index searches, not for heapscans or any other...SK_ROW_HEADER * sk_attno = index column number for leading column of row comparison * sk_strategy = btree...the last * element (needed since row header does not include a count) * sk_func points to the btree...search-style scan key * to an insertion scan key by replacing the sk_func with the * appropriate btree
遇到单表数据量大的时候很多开发者都会想到给相对的字段建立索引来提高性能（mysql索引的使用），但很少会去关注索引的类型该如何选择，在mysql中支持有两种类型，最常用的也是默认的Btree类型，其次就是最容易被忽略的...Btree类型的索引，Btree又称b+树 （1）所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的；（只有根节点存储关键字最后树的末梢才有值) （2）非叶子结点相当于是叶子结点的索引...（4）根节点横向也有链指针(方便快速顺藤摸瓜嘛，没这个指针，就算下一个取的值是挨着的邻居，也得跑个圈才能拿到) 通过上述分析，所以能直观的理解出Btree类型在我们查询数据时适合用于范围查找，在某一叶子的节点到另一节点的范围
使用mysql的时候总是会避免大表, 因为大表读写慢, 慢的原因就是树太高了. 一般三层高就比较合适(太矮了存的数据有限.)
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