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B+树，索引树

引言时隔一年，我又想起当初看数据库时，看到的B+树，就是数据库的索引使用的数据结构。再整理一下，看看自己没有忘记很多吧。概述 B+树之前，先来看一下二叉查找树（1,2,3,4,5,6,7） ?...但想想数据库查找数据的场景： select * from user where id > 10，显然，对于这种查找区间来说，二叉查找树并不高效。那么B+树是如何解决这个问题的呢？...没错，这就是B+树。这个结构是怎么想出来的我不知道啊，但是我今天突然发现，他的存储方式和跳表十分之像啊。莫非是受到了跳表的启发？亦或是跳表受到了B+树的启发？咱也不知道。...算一下，如果是3叉树，高度为3（这个高度为索引树的高度），可索引的数组长度为：（3^4=81）；如果是5叉树，高度为3，可索引数组长度为：（5^4=625）；如果是100叉树，高度为3，可索引长度为：（...B+树是不是分叉越多越好那肯定不是越多越好啊，要是一层就把所有数据都存储了，要他还有什么用，根本没有起到快速定位的作用。但我想说的并不是这。

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mysql B+树索引

上图就是一棵B+树，每个部分有3个主要概念：物理磁盘块、数据项(蓝色)、指针(红色) 如磁盘块1，包含数据项 17、35，包含指针 P1、P2、P3，P1指向小于17的磁盘块，P2指向在17和35之间的磁盘块...真实的数据存于叶子节点中，即 3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99 非叶子节点中并不存放真实数据项，只存放指引搜索方向的数据项，如 17、35 并不真实存在于数据表中 B+...树查找过程如果要查找数据项29 1....内存中做二分查找找到29，结束查询总计三次IO，即可找到目标数据项 3层的B+树可以表示上百万的数据，对查询性能的提高是巨大的

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MySQL 的B+树索引.

一、B+树索引概述索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。若索引太多，应用程序的性能可能会受到影响（需维护索引的结构和数据）；而索引太少，对查询性能又会产生影响。...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，B+ 树中的 B 不是代表二叉（binary），而是代表平衡（balance）。...B+ 树索引的本质就是 B+ 树在数据库中的实现，但是 B+ 索引在数据库中有一个特点是高扇出性（数据库分区），因此在数据库中，B+ 树的高度一般都在 2-4 层，这也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要...数据库中的 B+ 树索引可以分为聚集索引和辅助索引。 B+ 树索引并不能找到一个给定键值的具体行。B+ 树索引能找到的只是被查找数据行所在的页。...三、联合索引联合索引是指对表上的多个列进行索引。从本质上来说，联合索引也是一棵B+ 树。那么什么时候会使用到联合索引呢？"

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B+树|MYSQL索引使用原则

一、存储引擎的比较注：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。...接下来我们先看看B-树、B+树的概念。弄清楚，为什么加了索引查询速度会加快？...； B+树 B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树： 1.其定义基本与B-树同，除了： 2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同； 3.非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[...i+1])的子树（B-树是开区间）； 5.为所有叶子结点增加一个链指针； 6.所有关键字都在叶子结点出现；如：（M=3） B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在...= ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。

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MySQL索引底层：B+树详解

前言当我们发现SQL执行很慢的时候，自然而然想到的就是加索引。对于范围查询，索引的底层结构就是B+树。...一颗3阶的B+树如下： ? B+树和B-树的主要区别如下： B-树内部节点是保存数据的;而B+树内部节点是不保存数据的，只作索引作用，它的叶子节点才保存数据。...B+树的查找因为B+树的数据都是在叶子节点上的，内部节点只是指针索引的作用，因此，查找过程需要搜索到叶子节点上。还是以这颗B+树为例吧： ? B+ 树单值查询假设我们要查的值为32....B+树经典面试题 InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据？为什么索引结构默认使用B+树，而不是hash，二叉树，红黑树，B-树？...B-树和B+树的区别 B-树内部节点是保存数据的;而B+树内部节点是不保存数据的，只作索引作用，它的叶子节点才保存数据。 B+树相邻的叶子节点之间是通过链表指针连起来的，B-树却不是。

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图解 MySQL 索引：B-树、B+树

2️⃣从应用层次来分：普通索引，唯一索引，复合索引 3️⃣根据中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序关系：聚集索引，非聚集索引。...普通索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值复合索引：即一个索引包含多个列聚簇索引(聚集索引)：并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式...二、索引的底层实现 mysql默认存储引擎innodb只显式支持B-Tree( 从技术上来说是B+Tree)索引，对于频繁访问的表，innodb会透明建立自适应hash索引，即在B树索引基础上建立hash...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。...二叉树：树的高度不均匀，不能自平衡，查找效率跟数据有关（树的高度），并且IO代价高。红黑树：树的高度随着数据量增加而增加，IO代价高。问：为什么官方建议使用自增长主键作为索引。

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Innodb的B+树索引(1)

InnoDB的B+树索引（一）今天我们说说B+树索引的概念，B+树索引和数据页也是分不开的，我们知道，磁盘和内存之间的数据交换是通过数据页来实现的，而最小的数据页的大小是16KB，为了能够更加清楚的描述...到这里，其实已经能够看出来一个雏形了，这就是一棵B+数，最下面一层的称之为叶子节点，上面的称之为非叶子节点，非叶子节点是对叶子节点的一个"索引"，引导你到真实的数据记录上面去。...上面这棵树，便是我们所说的表的B+树索引。我们可以看到，叶子节点上包含了该条数据记录的所有字段数据，我们称这种索引为聚集索引。...在我们的建表语句中，我们使用id列作为主键，那么这棵树，就是以id列为索引键的聚集索引。 ?...看到这里，可能有的同学会担心这棵树的会越来越高，最后查询的速度也会减慢，我们现在试想这样一组数据，假设目录项每一层的数据页可以保存1000条目录项记录，如果我们这棵树的高度是4，那么一共可以保存的记录数就是

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MySQL B+树索引和哈希索引的区别

MySQL中最常见的索引类型有B+树索引和哈希索引，下面来简单介绍一下这两种索引类型有哪些差别和优劣。...B+树索引 B+树索引是一种多路径的平衡搜索树，具有如下特点： 1.非叶子节点不保存数据，只保存索引值 2.叶子节点保存所有的索引值和数据 3.同级节点通过指针自小而大顺序链接 4.节点内的数据也是自小而大顺序存放...非叶子节点不存储数据，因此几乎都能放在内存中，搜索效率更高单节点中可存储的数据更多，平均扫描I/O请求树更少平均查询效率稳定（每次查询都从根结点到叶子结点，查询路径长度相同）缺点新增数据不是按顺序递增时...，索引树需要重新排列，容易造成碎片和页分裂情况。...哈希索引哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，速度非常快，具有如下特点： 1.哈希索引建立在哈希表的基础上

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MySQL索引为何选择B+树

索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，并用以协助快速查询、更新数据库表中数据。是的，索引是一种数据结构，但是那么多的数据结构中为何MySQL要选择B+树呢？...从上面我们可以看出B树效率相对于AVL树，在数据量大的情况效率已经提高了很多，那么为什么MySQL还是不选择B树作为索引呢？那么接下来让我们先看看改良版的B+树，然后再下结论吧！...InnoDB中使用的B+树相比较于传统B+树，改进之后的B+树具有以下特点 InnoDB中B+树的特点它的关键字的数量是跟路数相等的。...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？...总结本文简述了从二叉树到B+树之前的演进过程，并大致讲解了各种数据结构之间的差异以及MySQL为何最终会选择了B+树来作为索引。

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MySQL索引底层实现原理（B树和B+树）

关于操作系统从磁盘读取索引文件到内存中的几个问题索引文件在磁盘上存储，磁盘的索引文件中的索引就是已经按B+树构建好的吗?...操作系统把磁盘的索引文件读到内存上构建B+树，如果磁盘的索引文件太大，内存读不下怎么办？那磁盘IO怎么算次数，现在不是都在内存上的B+树搜索读取数据了吗？...三、B+树 B+树特点非叶子节点相当于是叶子节点的索引，不存储数据，叶子节点用于存储关键字以及数据。 ...做范围搜索和整表遍历的时候直接遍历这个有序链表即可，不用遍历平衡树。 MySQL最终为什么要采用B+树存储索引结构？...而B+树的非叶子节点只存关键字，不存数据，B+树的叶子节点存放key和数据。

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MySQL学习17_索引B+树

，二叉查找树，性质：任何节点左边的数比节点上的数小，右边比节点上的数大霍夫曼树：用于信息编码 B树/B^+树：在MySQL的索引中使用应用场景 HTML文件路由协议 mysql索引文件目录的目录结构...B+树查询时间，树的高度有关平均查询时间是O(logn) 哈希存储索引O(1) 图解MySQL索引索引实现 mysql默认存储引擎innodb只显式支持B-Tree( 从技术上来说是B+Tree)...对于频繁访问的表，innodb会透明建立自适应hash索引，即在B树索引基础上建立hash索引，可以显著提高查找效率，对于客户端是透明的，不可控制的，隐式的。哈希索引基于哈希表实现。...存储引擎会对所有的列计算一个哈希码， Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针 B+ Tree B树是一种多路搜索树，每个节点可以拥有多于两个子节点。...M路的B树最多拥有M个子节点。 B+树中的B代表平衡（balance），而不是二叉（binary），因为B+树是从最早的平衡二叉树演化而来的。

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B+树 -- MySQL数据库索引

实际上，数据库索引所用到的数据结构跟跳表非常相似，叫作B+树。不过，它是通过二叉查找树演化来的。 3....因为要时刻保证B+树索引是一个m叉树，索引的存在会导致数据库写入速度降低。删除数据也会变慢。为什么呢？删除数据时，也要更新索引节点。...理论上，对跳表稍加改造，也可以替代B+树。 4. 总结数据库索引实现，依赖的底层数据结构，B+树。通过存储在磁盘的多叉树结构，做到了时间、空间的平衡，既保证了执行效率，又节省了内存。...B- 树就是B树，英文翻译都是B-Tree，这里的 “-” 不是相对B+树中的“+”，只是一个连接符。这个很容易误解。 B树实际上是低级版的B+树，或者说B+树是B树的改进版。...B树跟B+树的不同点主要集中在这几个地方： B+树中的节点不存储数据，只是索引，而B树中的节点存储数据； B树中的叶子节点并不需要链表来串联。

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Hash索引与B+树：优劣比较

Hash索引和B+树索引是常见的索引数据结构。本文将对Hash索引和B+树索引进行全面比较，包括原理、优点、缺点以及适用场景，以帮助读者理解和选择适合自身需求的索引类型。1....1.2 B+树索引B+树是一种平衡查找树，所有的数据都存储在叶子节点上，而非叶子节点中只存储索引信息。B+树索引通过在非叶子节点上建立有序的索引来加快数据的查找速度。...2.2 B+树索引的优点范围查询效果好：B+树索引通过非叶子节点的有序索引，可以高效地支持范围查询，比如大于某个值、小于某个值等。...3.2 B+树索引的缺点查询速度较慢：相对于Hash索引，B+树索引的查询速度较慢，平均时间复杂度为O(logN)。...4.2 B+树索引的适用场景范围查询频繁：如果需要频繁进行范围查询操作（大于、小于、区间等），B+树索引能够提供更好的性能。

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第15期：索引设计（索引组织方式 B+ 树）

数据库系统和文件系统一般都采用 B+ 树来存储索引信息，B+ 树兼顾写和读的性能，最极端时检索复杂度为 O(logN)，其中 N 指的是节点数量，logN 表示对磁盘 IO 扫描的总次数。...MySQL 支持的索引结构有四种：B+ 树，R 树，HASH，FULLTEXT。...本篇简单介绍下 B+ 树，下一篇讲 MySQL 常用的两种引擎 MyISAM 和 InnoDB 的 B+ 树索引实现，其余的后面会讲到。一、什么是二叉树？...四、B+ 树 B+ 树是对 B 树的一个小升级。大部分数据库的索引都是基于 B+ 树存储的。MySQL 的 MyISAM 和 InnoDB 引擎的索引都是基于 B+ 树存储。...可以看到，B+ 树同时具有平衡多叉树和链表的优点，即可兼顾 B 树对范围查找的高效，又可兼顾链表随机写入的高效，这也是大部分数据库都用 B+ 树来存储索引的原因。

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MySQL为什么要使用B+树索引

一个页就是一棵树B+树的节点，数据库I/O操作的最小单位是页，与数据库相关的内容都会存储在页的结构里。 B+树索引结构 ?...在一棵B+树中，每个节点为都是一个页，每次新建节点的时候，就会申请一个页空间同一层的节点为之间，通过页的结构构成了一个双向链表非叶子节点为，包括了多个索引行，每个索引行里存储索引键和指向下一层页面的指针...为什么要用B+树索引数据库访问数据要通过页，一个页就是一个B+树节点，访问一个节点相当于一次I/O操作，所以越快能找到节点，查找性能越好。...B+树与B树的不同： B+树非叶子节点不存在数据只存索引，B树非叶子节点存储数据 B+树查询效率更高。...B+树查询效率更稳定。B+树每次都必须查询到叶子节点才能找到数据，而B树查询的数据可能不在叶子节点，也可能在，这样就会造成查询的效率的不稳定 B+树的磁盘读写代价更小。

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你不知道的B+树索引

平衡二叉树是搜索效率是非常高的, 其时间复杂度是O(log(N)). B+树索引就是在平衡二叉树基础上发展而来的....树索引 B+树索引的节点信息也是按页存储的, 一页存储一个节点数据, 非叶子节点存储数据的范围信息, 叶子节点存储指针和数据信息(不同引擎存储的信息也不同)....索引的树高 B+树的高度, 直接影响到一次查找随机 IO 的次数和索引的使用效率. 下面一起看下树高的估算....如此算来: 树高为2的B+树：1170 * 16 = 18720，约存1.8w条数据记录; 树高为3的B+树：1170 * 1170 * 16 = 21902400，约存2千万条数据记录。...= 0; 通过这篇文章是不发现了 B+树索引的另一面了.

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MySQL的B+树索引和hash索引的区别

索引类型：InnoDB引擎，默认B+树（O(logN)）、Hash索引 B树索引 O(1) 1、由于底层是使用hash表，以key-value存储，无法直接通过索引查询，只选择一个数据hash索引更快...，但是如果选择N条数据，hash索引的时间复杂度是O(N)，由于B+树索引有序，且叶子节点有链表连接，查询效率比hash索引快 2、索引在硬盘保存，一般不会一次性保存到内存中，B+树可以设计允许数据分批加载...4、B+ 树是平衡树，它查找任意节点所耗费的时间都是完全相同的，比较的次数就是 B+ 树的高度 B+ Tree索引和Hash索引区别？...全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索不适合作为索引更新频繁的字段不适合创建索引不会出现在where子句中的字段聚簇索引和非聚簇索引的区别在 InnoDB 里，索引B+ Tree...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** 聚簇索引查询会更快，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。

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索引数据结构B树与B+树对比

索引数据结构查询性能的决定因素索引只能放在硬盘中，因此硬盘的I/O次数决定了索引数据结构查询性能的好坏 B树 B 树进行查找。...B+树查找关键字 16，B+ 树会自顶向下逐层进行查找： 1.与根节点的关键字 (1，18，35) 进行比较，16 在 1 和 18 之间，得到指针 P1（指向磁盘块 2） 2.找到磁盘块 2...B树与B+树的区别 1.B+树的查询效率更稳定： B+树每次之后访问到叶子节点才能找到对应的数据，而在B树，非叶子节点也会存储数据，这样会造成查询效率不稳定的情况，有时候访问到了非叶子节点就可以找到关键字...，而有事需要访问到叶子节点才能找到关键字 2.B+树的查询效率更高 B+树比B树更胖矮（阶数更大，深度更低），查询所需要的磁盘I/O也会更少。...同样的磁盘页大小，B+树可以存储更多的节点关键字。

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Mysql InnoDB 为啥选择B+树索引转

前言 Mysql数据库中的常见索引有多种方式，例如Hash索引，B-树索引，B+树索引，但是为啥mysql中默认是采用B+树索引索引呢？下面对这三种索引学习总结一下。B+树到底有啥优势？...哈希索引哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，速度非常快。...从上面的图来看，B+树索引和哈希索引的明显区别是：如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个前提是，键值都是唯一的。...； B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题。...总结上面大致介绍了B-树，B+树，哈希索引。那么B+树的优势大致总结如下不同于B-树只适合随机检索，B+树同时支持随机检索和顺序检索； B+树的磁盘读写代价更低。

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MySQL为什么选择B+树存储索引

和value,而不是之前的一个 MySQL底层实际上用的是B树的变种,叫B+树 B+树解释 B+树他的叶子节点才会存储这个data,这个data对应的是这个数值在磁盘上面存储的位置,即我们最上面说的那个...value B+树每一个节点从左往右是依次递增的,而且15,18是在15-20之间,叶子结点之间用指针链接....子节点大于等于他左边的父节点,小于右边的父节点所有叶子结点也是从左往右依次递增,MySQL维护时候也是方便维护的 B+树也叫多路(叉)二叉树,底层也是二叉树 MySQL在B+树下如何查询: 查找30为例...假如一个三层的B+树放满了,就是1170117016=两千两百万所以就可能千万级别数据只需要查询三层 hash表存储方式 MySQL的索引也可以按照hash表存储方式, MyISAM和InnoDB存储引擎...而B树叶子结点没有指针的, 假如查找的是10-50之间数据,找到20之后,又要从根节点索引元素查找到49,不能像B+树那样直接向右取联合索引: 这个就是把之前的一个字段转换成现在的三个字段而已,这个对比排序方式是首先按照第一个字段对比

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